前言

    纯属个人学习，不做商用，如有侵权请联系作者。此外也并非完全翻译，那没有意义，同时也掺杂了挺多个人的理解，不到位的可以互相交流。

    这是开源不久的单阶段目标检测器，主要工作在于特征金字塔方面，北大和达摩的作品，AAAI2019收录，论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.04533，Github地址：https://github.com/qijiezhao/M2Det。

摘要

    为了解决物体的多尺度问题，单阶段和双阶段的检测器均采用了特征金字塔结构。尽管结果感人，但仍存在一定的限制，因为它们均只是简单地使用了backbone生成的天然的多尺度特征金字塔，这些backbone是为分类任务设计的（意思是适用于分类的不一定很好的适用于检测）。本文中，为了构造更加有利于检测多尺度物体的特征金字塔架构，作者提出了多层级的FPN(MLFPN)，分三步：

1. 融合backbone提取的多层特征图作为basic feature。

2. 利用TUM和FVM的模块交替生成一系列的特征金字塔。

3.利用SFAM模块将第2步生成的金字塔中的尺度相同的特征层concat起来。

将该结构称之为M2Det并集成进SSD结构。COCO数据集上，测试时单尺度下，M2Det 取得了41，0的mAP,11.8帧，多尺度下取得了 44.2的mAP，达到了SOTA的结果。

介绍

    解决尺度不变性有两个方法，第一个是传统的图像金字塔，毫无疑问费时费力，要用的话也只是在测试的时候，多尺度的测试其实也就是利用了图像金字塔。第二个就是现在流行的特征金字塔啦，图一中说明了几种风格的特征金字塔，简单说就是SSD独立地利用了最后两层地特征，并额外的构造了四个金字塔层级，FPN加入了横向和自顶向下地连接，STDN只是利用了最后一个block的特征。

作者diss图1中a,b,c三种方法的缺陷是：

1. backbone是为分类而设计的网络，提取的特征不一定适合于检测。

2. single-level information,个人理解的意思是金字塔的每一层的feature map几乎均是来自于同一层，信息单一(但是FPN也有顶层的啊，作者也没说明，不过大致应该是这个意思)

图1 特征金字塔结构比

通常意义上认为深层的特征有助于分类而浅层任务有助于回归，而且，浅层特征适合于表征外观简单的物体，而深层特征适合于表征外观复杂的物体。实际中，相同大小的物体的外观复杂度可能完全不同，比如近处的红绿灯相比于远处的人体，在现有的结构中这两者应该是在同一层级被检测到，但是这两者需要的特征语义深度是不一样的，人体需要更深的语义而红绿灯则只需要浅层的语义特征，所以有损现有的检测器的性能。

    因此本文旨在提出一个更加有效的适合于检测的特征金字塔结构。

Method

    相关工作就不说了，毕竟论文也需要凑字数。下面的才是本文的工作，也是重点。图2是整体架构图，其中FFM1，TUM，FFMv2以及SFAM均是该文提出的，以下分别介绍：

图2 M2Det架构 尺度表示特征图的分辨率，层级可以理解为语义层级，即每个尺度的金字塔均由来自于8个不同语义深度的特征组成（shallow-->medium-->deep）

1. FFMv1

见图3(a)，有两个输入，来自于图2的最后两个stage的卷积层（SSD结构），1024*20*20输出512*20*20上采样得到512*40*40与256*40*40concat得到768*40*40。

2. TUM

见图3(c)，U型decoder结构，输出6个尺度的特征图。有8个层级，表示有8个TUM结构，一个TUM表示一个层级。仔细一看应该是类似于FPN的那个top-down和横向连接的方式

3. FFMv2

两个输入，一个是FFMv1的输出，另一个是上一个TUM的尺度最大的输出(128,40,40)，cancat一波得到256*40*40,构成当前层级的TUM的输入。

图3 (a)FFMv1 (b)FFMv2 (c)TUM

除了第一个TUM的输入是直接来自于FFMv1的输出，剩下的TUM均是来自于FFMv2的输出。而FFMv2又是来自于FFMv1和上一个TUM的输出，加入FFMv1应该是类似于残差的想法。

4. SFAM结构

由图2可知有了8个层级的TUM的输出，每个TUM均会输出6个尺度（图3c），SFAM就负责这些不同层级不同尺度的融合：对每一个尺度而言，从8个层级抽取该尺度的特征图concat到一起（128*8=1024），语义也就实现了从浅到深，再利用SE block对channel做了一个Attention。之后就得到了6个尺度的特征金字塔，金字塔的每一层均是来自于8个从浅到深的语义层级，也就是所谓的Multi-level。这就是不同于现有的金字塔的结构的地方。

图4 SFAM结构

最后再利用了两个卷积层进行分类和回归就能得到最后的结果。很明显，个人感觉8个TUM应该会引入较大的参数量，但是从结果来看却又还行，参数比retinanet要少，精度也更高。

图5 结果图对比

Discussion

    作者指出，最后结果的提升在于引入了本文提出的MLFPN，支撑点有两：

1. 得到了多尺度多层级的特征金字塔

2. 金字塔每一层有不同语义层级的特征。

说实话这不就是同一个理由嘛，就是好就好在用了多尺度多层级的特征金字塔结构。可视化激活图如下：

图6 可视化激活图

这张图挺有意思的，说明一下，原图中有一大一小两人和两车以及一个红绿灯，小车小人以及红绿灯尺度相差不大，从图中可以看出来：
1. 对比与小车和小人，大车和大人在小尺度的特征图上激活值更大（原论文笔误）

2. 小人、小车和红绿灯在同一尺度上被激活（可以很直观的理解，因为尺度一致）

3. 红绿灯、小车以及小人在由浅到深的特征图上被激活（这就印证了作者的假设，由于其复杂性，相同尺度的物体需要的语义信息不一定相同）

后话

    该文章还是很细致的，易懂。感觉能把FPN和本文的工作细致的区分开就更好了，FPN也是利用了多层的语义信息，但是融合却没有本文这么复杂，说明了在构造特征金字塔上仔细的研究也能取得不错的成果。