前几天腾讯公布了一篇论文RefineDetLite: A Lightweight One-stage Object Detection Framework for CPU-only Devices，提出一种面向CPU设备的轻量级一阶段目标检测网络RefineDetLite，其在MSCOCO 上可以达到精度29.4 AP，同时在Intel 6700 @3.4G HZ 型号CPU上可以跑到130ms/图片（320X320），是目前轻量级通用目标检测网络的佼佼者。
以下是作者信息：
RefineDetLite是在RefineDet目标检测算法基础上提出的改进，其架构如下：
其最大的改进点是考虑到分类网络的骨干网并不适合目标检测，设计了轻量级的 Res2NetLite 骨干网，如下图：
其中使用的基础模块Res2Block如下图：
作者为此骨干网设计了Light-head 用于检测，在检测部分又分为粗略的loss模块和提精损失模块，如下图：
除了网络架构的改进，作者设计了几个训练策略也大幅改进了精度。
训练策略：
1. 损失函数分粗略和提精的定位和分类四部分：
2. 在这个多任务学习中，加权的权重是可训练的：
3. IOU-guided loss ，不再以交并比超过0.5对检测结果硬化分，设计soft one-hot 标签，并以此来计算损失函数。
4. 数据集感知的类别加权损失函数。消除不同类别目标样本数目不平衡问题。
下表为作者在MSCOCO test-dev 数据集上的实验结果：
其中有很多值得思考的地方：
1. RefineDetLite 达到了 AP 26.8，加上作者提出的训练策略，可以达到29.6，在轻量级目标检测网络中是最高的精度。
2. ThunderNet是之前最优秀的轻量级算法（出自旷视），但该文的训练策略也可以用于ThunderNet，单纯比算法，可能ThunderNet更优秀！希望以后会有更多的结果出来。
3. 为检测设计专门的骨干网很有必要！
4. 在RefineDet中使用MobileNetV3比使用MobileNetV2效果还差！这是不是说明神经架构搜索得到的网络迁移效果不好？
5. 作者设计的训练策略非常有效，这些都是在处理不平衡问题和IOU对损失贡献问题，看来这个很重要。强烈推荐大家看：目标检测中的不平衡问题综述
消融实验：
检测图片例子：
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1911.08855.pdf
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