聊聊目标检测中的多尺度检测(Multi-Scale),从YOLO,ssd到FPN,SNIPER,SSD填坑贴和极大极小目标识别

狙击手在放大倍焦前已经经历了大量的小目标训练,这样看似乎是RPN做的好 — David 9

之前在讲SSD时我们聊过SSD的目标检测是如何提高多尺度(较大或较小)物体检测率的。我们来回顾一下,首先,较大的卷积窗口可以卷积后看到较大的物体, 反之只能看到较小的图片. 想象用1*1的最小卷积窗口, 最后卷积的图片粒度和输入图片粒度一模一样. 但是如果用图片长*宽 的卷积窗口, 只能编码出一个大粒度的输出特征.

对于yolov1,每层使用同样大小的卷积窗口, 识别超大物体或者超小物体就变得无能为力(最后一层的输出特征图是固定7*7):

YOLO架构示意图

SSD就更进一步,最后一层的检测是由之前多个尺度(Multi-Scale)的特征图共同生成的:

SSD架构示意图

这样SSD在计算复杂度允许的情况下,在多尺度物体的检测上有所提高。但是SSD也有明显缺陷,其最后几层的所谓“多尺度”是有限的(如上图特征图尺寸越小,可以识别的物体越大)。对于极小的目标识别,SSD就显得无能为力了

来自:https://techcrunch.com/2017/06/16/object-detection-api/

假设“风筝”只占原始图片的几十个像素,SSD的高层特征图已经无法捕捉如此小的物体。

为了解决上述问题facebook的老兄们开发出了FPN(特征金字塔网络),这种网络不是一味地进行下采样提取语义特征去识别物体,而是从顶层(自上而下)的每一层都进行上采样获取更准确的像素位置信息(有些类似残差网络的跳层连接)

来自:https://medium.com/@jonathan_hui/understanding-feature-pyramid-networks-for-object-detection-fpn-45b227b9106c

我们知道卷积操作虽然能高效地向上提取语义,但是也存在像素错位的问题

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发布者

David 9

邮箱:yanchao727@gmail.com 微信: david9ml

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