YOLOF论文阅读

论文名称：You Only Look One-level Feature
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2103.09460.pdf
代码链接：https://github.com/megvii-model/YOLOF

摘要

1、作者探究了FPN之所以能提升检测效果的原因：主要是因为分治的思想而非多尺度特征融合；
2、作者提出一种替换FPN复杂的特征金字塔的方案，仅使用一个层级的特征进行检测，提出了YOLOF，其中两个重要组件Dilated Encoder和Uniform Matching；
3、 YOLOF取得了不错的效果，速度和精度权衡的效果比YOLOv4还要好。

引言

FPN已经成为现在主流检测框架必备的组件了，FPN之所以有效源自于以下两个优点：1）多尺度特征融合，融合了高层的语义特征与低分辨率的图像特征，是特征更具有代表性。 2）分而治之的思想，将检测问题按尺度进行拆分，不同尺度的图像由不同的特征去预测。作者设计实验发现，主要是因为分而治之的思想，使得FPN如此高效。作者设计了以下实验：（PS：可以借鉴下作者设计实验的思路以及写法）

作者设计了四组实验，通过对比发现MiMO仅仅比SiMO提升不到1%，也就说明特征融合带来的效果也就仅仅只有1%，而MiSO与MiMO却有12%的差异。通过这组对比试验就发现FPN能如此高效的主要原因是因为分而治之的思想。

但是呢，分而治之的思想除了带来了检测效果的提升，同时也带来了内存的负担，以及使得检测的结构变得复杂。

作者同样设计了实验发现，仅仅使用单层级特征（即上图SiSO）其速度、模型容量等都远小于MiMO。因此作者希望能设计算法缩小SiSo与MiMo的检测效果的差异。

作者分析后，1）需要弥补SiSo的单层级特征相比于MiMo的多层级特征在特征尺度层级上的差别； 2）需要弥补因为单层级特征导致的，候选框不平衡的问题。

因此作者提出了Dilated Encoder解决单层级特征缺少多层级语义信息的问题，Uniform Matching解决候选框不平衡的问题。

方法

Dilated Encoder

作者利用C5（下采样32倍）作为单层级的特征，发现C5特征的感受野仅仅只能覆盖一部分的尺度范围的物体（如下图（a）），这就导致了糟糕的检测效果。而要使得其特征能识别更多的物体，就要使其特征的感受野能匹配更多物体的尺寸，因此作者需要想办法扩充输出特征的感受野范围。

那就是利用空洞卷积，在TridentNet等文献中已经证明了空洞卷积在检测上的有效性。因此作者设计了以下的结构，使输出的特征包含更多的感受野范围。

Uniform Matching

在目标检测中，如何定义positive anchor是十分重要的，通常使用max-IoU matching，即anchor与Ground truth的IoU大于0.5，就认为这个anchor是positive anchor。

上面说过了，作者使用了C5的单层级特征来进行检测，使用高层级特征必然就会更倾向于预测大物体（感受野比较大，则会更倾向于预测大物体），因此也就会导致如果使用Max-IoU match的话，positive anchor肯定大部分都是大物体，小物体的positive anchor会很少，因此存在严重的不平衡问题。（就是小物体的检出率会严重下降）。为了保持大物体与小物体anchor数目的差距，作者使用了k-nearest算法，把每个Groundtruth附近的k个anchor作为正样本，这样不管物体尺寸是多少，其positive anchor的数量是一致的。并且作者做了一些调整，对于选出来的anchor，如果IoU > 0.7 那么不能算作 negative anchors 如果IoU < 0.15，不能作为positive anchor。

最后实验结果如下：

##感想
本文的行文方式，着实让我有些摸不着头脑，前面探究FPN表现如此出色的原因是因为分治的思想，后续并没有按照分治的思想来做。

再有就是大家都在讨论的，C5层的特征感受野已经足够大了，文章还在继续增大其输出特征的感受野，这明显会牺牲小物体的检出，虽然文章在最后的实验部分提到，在大物体检测上提升了3.3%，小物体上下降了3.1%。但小物体的检测不应该才是重点嘛。

文章的两个创新点，1）利用空洞卷积提升输出的单层级特征感受野的范围而在TridentNet里利用分治的思想，不同特征不同感受野来预测效果明显要更佳。 2）利用k-近邻来筛选anchor。这些都不能算上出色的创新点。