FoveaBox：目标检测新纪元，无Anchor时代来临 | 技术头条

作者 | CV君

转载自我爱计算机视觉（ID:aicvml）

目标检测的任务是“分类”并从图像中“定位”出物体，但长久以来，该领域的工作大多是这样：生成可能包含目标的区域，然后在该区域提取特征并分类。

显然，人眼并不是这样工作的。

人眼可以直接定位出物体，也就是对人眼来说发现目标的过程，定位和分类是一体的。

现代深度学习的方法，代表性的包括二阶段的Faster R-CNN和一阶段的SSD、RetinaNet等，使用在特定尺度图像中预先定义大量的目标框（Anchors）的方法，降低了计算量。但这也带来了超参数增加、人为调参过拟合评测数据集、前后景目标类别不平衡等问题。

但很有意思的是，近半年来，尤其以CornerNet的出现为代表，越来越多的工作开始尝试摆脱Anchors的设计。

CV君相信，无Anchor的目标检测已经悄然成为该领域的重要发展方向。

今天跟大家分享的FoveaBox则是该方向最新的成果（昨天刚刚传到arXiv），针对的是通用目标检测领域，算法方案简单，结果达到state-of-the-art，代码亦将开源，方便后续其他学者跟进，发展空间极大。

深度神经网络可以自己回归出目标包围框，Anchor并非必要，目标检测“可能”要就此进入新纪元了！

下面是论文《FoveaBox: Beyond Anchor-based Object Detector》的作者信息：

作者分类来自清华大学、北京国家信息科技研究中心、字节跳动AI实验室、宾夕法尼亚大学。

感谢～

下图为无Anchor的FoveaBox算法与RetinaNet在COCO数据集上的结果比较，RetinaNet通过改变anchors个数，精度有变化，但FoveaBox更胜一筹。

算法思想

FoveaBox的动机来自人眼的中央凹：视野中心（物体）具有最高的视力。

（物体的位置信息能够从中心反应出来——CV君的理解）

下图展示了FoveaBox目标检测的基本思想，对于可能存在目标的每个输出空间位置，FoveaBox直接预测所有目标类别存在的置信度和边界框。

FoveaBox是在RetinaNet目标检测网络基础上做的改进，我们先来看看RetinaNet的网络架构。

如下图，RetinaNet利用了特征金字塔网络检测目标，对于金字塔的每一层，都后接class  + box  子网络。最右侧上半部分为class子网络，下半部分为box子网络。

下图是FoveaBox网络的改进，class 子网络计算的是每个输出位置分别存在不同类别目标的置信度，box子网络则是直接计算每个输出位置的与类别无关的目标包围框（左上和右下顶点坐标）。

在论文第三部分从骨干网、训练时目标的尺度分配、训练时目标位置信息内陷、box 预测、网络优化和推断等详细说明了训练和推断的细节。

实验结果

作者首先研究了，FoveaBox算法与RetinaNet在变化anchor密度、目标宽高比后的精度结果，如下图（a）（b），FoveaBox比RetinaNet的最好结果还好。

因为FoveaBox具有自己生成候选目标区域的能力，作者将其与RPN网络相比较，下图（c），发现其生成的目标候选框比RPN的质量更高！

下面表格展示了，FoveaBox与目前两阶段和一阶段state-of-the-art目标检测算法在COCO数据集上检测结果比较，FoveaBox取得了几乎最好的结果，仅三个指标略低于Cascade R-CNN，但作者称许多高级目标检测技巧，FoveaBox还没有使用，后续还有提高的潜力。

下图为FoveaBox与RetinaNet的检测结果示例，可见在宽高比变化较大的目标上，FoveaBox取得了更好的结果。

论文地址：

https://arxiv.org/pdf/1904.03797v1.pdf

作者称代码将开源，地址暂未公布。

（本文为AI科技大本营转载文章，转载请联系原作者）

◆

实习生招募

◆

推荐阅读：

• 详解爱奇艺ZoomAI视频增强技术的应用 | 公开课笔记

• DOTA2人机决战：2:0！OpenAI击败世界冠军OG

• Python的10个“秘籍”，这些技术专家全都告诉你了

• 从头构建恶性肿瘤检测网络 | 100行Python代码理解深度学习关键概念

• 马云再谈 996：真正的 996 与被剥削无关

• 漫画：图的 “最短路径” 问题 | 技术头条

• 从 0 到管理 200 人，这位程序员是如何做到的？ | 程序员有话说

• 4000万假币流入波场, 发生在凌晨的BTT假币攻击事件始末及细节披露

• 程序员为什么都爱穿冲锋衣？（最全总结）

❤点击“阅读原文”，查看更多精彩文章。

关注公众号：拾黑（shiheibook）了解更多

[广告]赞助链接：

四季很好，只要有你，文娱排行榜：https://www.yaopaiming.com/
让资讯触达的更精准有趣：https://www.0xu.cn/