consistent
论文名称:Consistent Optimization for Single-Shot Object Detection
作者：Tao Kong & fuchun Sun & Huaping Liu & Yuning Jiang & Jianbo Shi
论文链接：https://arxiv.org/abs/1901.06563
作者解读：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55416312
先上一张图，下图为论文中提供的retinaNet加入了Consistent Optimization之后的效果，在COCO数据集上，AP平均提高1个百分点，很稳，也说明了本文方法的有效性，下面一起来学习一下这篇文章吧。
简要概述文章精华
本篇论文中，作者提出在one stage目标检测中影响网络精度的一个原因在于优化的目标与inference设置的不一致性（misalignment between the optimization target and inference configurations），解释来说就是，现在流行的目标检测方法，一般会有两个分支，一个分类，一个坐标框回归，而这两个分支往往是独立的，都是对原始anchor进行处理，这就会带来一个问题，我们在进行分类的时候，使用的是原始的anchor，而在坐标框回归后，很可能回归后的anchor与原始anchor已经产生了不同，这样使用原始anchor的分类结果作为回归后的anchor的分类得分就不准确了，本篇论文就是围绕着解决这个问题来进行的。乍一看本篇文章，感觉与Cascade RCNN有点像，采用的方法同样是对网络输出的结果进行refine，来达到提升网络精度的效果，但是其出发点是不同的，Cascade R-CNN的出发点是解决IOU阈值的设置带来的噪声问题，而consistent optimization的出发点是解决分类anchor与回归后的anchor不一致的问题。并且consistent optimization方法只是修改了RetinaNet网络的loss，改动不大，整体上时间消耗也没有增加，原则上说，其也不算是cascade方法，只是思想相近而已，但是本方法的实用性还是很强的。
文章详细解析
首先，为了证明存在上面提到的不一致性的问题，作者进行了实验分析，分析结果如下图figure 3,可以发现，Input IOU在[0.3,0.5]之间的anchor,经过回归之后，已经变到[0.5,0.85]，而在网络训练的时候，IOU在0.4以下是被当做负样本的，显然，强行将anchor的分类得分代表坐标回归后的anchor的得分是有问题的。
另外论文中，作者指出，当两个目标交叉在一起的时候，回归器容易产生疑惑。如下图Figure2所示，红框和黄框对应的类别都是bicycle，但是由于人与自行车交叠在一起，黄框在进行回归的时候，容易误回归到人，但如果它的分类标签还是自行车的话，就可能出现问题，如Figure2(b)所示，结果黄框的score比红框还高，这就容易导致红框在NMS的时候被干掉了，影响了目标检测的精度。
另外作者同时分析了在RetinaNet上面对于不同的IOU的output，输出的平均的score及其方差，以及输出的output IOU的均值及其方差，实验结果如下图Figure 5所示，根据实验结果可以发现output的IOU与output score是呈正相关的，但是图（b）显示，随着Output IOU的增大，其标准差也在增长，这说明检测器对于负样本更加的鲁棒，对正样本波动比较大，但是我们希望其对正样本也具有更强的稳定性，红线是采用的consistent方法的结果，虽然没有完全解决问题，但是明显效果要好一些，符合我们的预期。
说了这么多consistent的效果，你一定很想知道consistent到底是怎么做的，下面我们就来详细学习一下。
其实，解决方法也很简单，既然anchor进行坐标框回归之后，与原来的anchor相差较大，那么我们直接对回归后的坐标框再进行一次处理就可以了。
这样做的可选的方案其实还不少呢，如下图Figure4所示，其中图（b）是cascade rcnn的方式，图（c）是cascade rcnn的变体，图（d）是作者设计的consistent optimization结构，都可以达到目的。
这里先说一下作者的结构（肯定这个是最好的），在作者设计的结构中，并没有增加额外的head，不增加额外的计算，仅仅是在原有的模型基础上，修改了网络的loss,将回归后的anchor与其更新后的ground truth的loss也加入到网络的loss中。
分类loss修改如下，i代表的是anchor的index，ci代表的是预测的概率，ci*代表的是代表的是原anchor对应的ground truth，ci+代表的是refined anchor对应的ground truth。并且作者指出，其实只使用refined anchor来训练网络已经可以得到更好的表现了，组合这两个loss一起，可以使得训练的结果更加的稳定
为了保持与分类的一致性，检测的loss修改如下:其中ti0是原始anchor输出的offset，ti1是refined anchor的输出offset,t∗和t+分别是其对应的ground truth
讲到这你可能还不是特别理解网络到底是怎么做的，我在详细讲一下，最简单的方法，我们将优化后的anchor的gt交给分类，然后利用上面的分类loss进行训练，作者说明，这个方法是有效的，这个应该理解，再进一步的，就是作者推荐的，不仅仅是将优化后的anchor交给分类，坐标回归也同样进行两次，即在第一次回归的基础上，再进行一次回归（我猜想这就可以解决前面提到的第二个问题，容易产生混淆的问题），最终给出结果，至于怎么回归两次，其实就是在倒数第二层输出回归offset的时候，多输出4个offset，作为第二次的结果，而这4个的gt是第一次优化后anchor重新求的gt。
为什么最终作者选择了那个结构呢？主要原因还在于，这个结构的效果在这几个中是最好的。
更多的实验分析
- 不同设计结构的效果对比
观察表1可以发现，使用cascade方式，虽然加入了更多的参数以及计算量，但是并没有增加AP，相反作者这种没有增加计算量的方法却取得了较好的效果。
这个实验也说明了，效果的改善并不是因为更多的参数或者结构的设计，而是如何能将训练器训练的更好
并且对于，Cascade RCNN这种级联的方式，在two stage方法中，在anchor调整了之后，可以利用RoiPooling方式对目标区域重新提取特征，具有一定的效果，但是在one stage方法中，由于是采用卷积来联系起anchor与其gt，在anchor调整了之后，仍然是利用卷积去提取特征，只是gt做了修改而已，这样效果其实是有限的，网络较难学习到其内在的变换
- 那是不是可以多refined几次，stage是不是越多越有效呢？
作者同样进行了实验，如下：在实验中，作者分别对比了不同stage下的模型效果，并且对不同的stage，设置了不同的IOU阈值，第二个stage的正负样本IOU阈值分别为0.6，0.5，第三个stage的正负样本阈值分别为0.7，0.6，实验结果如下表，第一行是baseline,第二行是进行两次的classification，可以发现，效果提升了大约0.8个百分点，实验结果发现，进行2次分类加2次回归的实验效果是最好的，进一步增加stage，下过反而下降了，并且第三行结果显示（第三行带星号，代表的是inference时候只进行一次的回归），结果仍然提升了大约1个点，进一步说明了算法的有效性。
作者同样对比了对于不同输入尺度的模型效果，结果如下表：
可以发现，在使用了consistent optimization之后，基本上AP可以提高一个百分点左右，增大图像的尺度还是有效果的，图像大小从500增加到800之后，平均可以提高3个点左右。并且对比下图使用consistent的结果可以发现，对于大图的精度的提升是最明显的（APL平均提升了约3个百分点）。
为了进一步证明consistent方法的泛化效果，作者在SSD上面进行了实验，实验结果如下，结果是令人满意的：
与目前的state-of-the-art网络的对比，结果显示，ConRetinaNet还是很有优势的。这里的ConRetinaNet训练的时候使用了尺度的变化。加星的为使用过多预处理的技巧结果。
另外ConRetinaNet的精度比Cascade R-CNN以及基于Deformable ConvNet的faster R-CNN的效果差一点，困难在哪呢？也许Cascade RCNN就是因为可以在修改了anchor之后提取对应的feature，而Deformable ConvNet则很好的学习了物体的几何变换，不过，他们的参数也比ConRetinaNet要多一些吧。
总结
本篇文章主要总结了在目标检测中，回归后的anchor与分类的anchor会产生不一致的问题，并在此基础上设计了consistent优化，其想法其实是很简单的，实验结果也比较不错，总体的思想还是对anchor进行进一步优化，只是采用了与cascade rcnn不同的方式，本文采用了更简单的方法实现，并在在结尾作者也说了，要想进一步提高，其实引入region-based方法的anchor效果应该更好，不过那也就不是one-stage了。
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