目标检测二值量化——BiDet

AI异构

发布于 2020-08-28 11:19:11

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BiDet

本文是清华大学等发表在 CVPR2020 上的针对一阶段或两阶段检测器的二值化工作。由于其有限的表征能力，网络中的信息冗余会造成大量的假正例，显著地降低网络性能。本文提出了一种二值神经网络目标检测方法BiDet， BiDet能通过冗余去除来充分利用二值神经网络在目标检测中的表征能力，通过去除假正例来提高检测精度。具体来说，本文把信息瓶颈（the information bottleneck IB）准则来做目标检测，限制高层（high-level）特征图的信息量，最大化特征图和目标检测之间的互信息。与此同时，我们通过learning sparse object priors对假正例移除，使网络的后部专注于对信息检测的预测。在PACAL VOC和COCO数据集上的实验证明，本文的方法优于其他目标检测二值神经网络。

论文题目：BiDet: An Efficient Binarized Object Detector (CVPR2020)
论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/html/Wang_BiDet_An_Efficient_Binarized_Object_Detector_CVPR_2020_paper.html
代码链接：https://github.com/ZiweiWangTHU/BiDet.git

动机

利用 XNOR-Net 的方法对目标检测网络直接进行二值化，网络中的信息冗余(如图(c)和(d)的XNOR的信息内卷)会造成大量的假正例(如图(a)所示)。

为了去除与任务无关的冗余信息，最小化输入图像和高层次特征图（ the high-level feature maps ）之间的互信息，以此限制检测器提取的信息量；最大化高层次特征图（ the high-level feature maps ）和目标检测（location & classification）之间的互信息，以此让检测器保留更多和任务相关的信息。

目标检测上的信息冗余

本文提出的方法 Bi-Det,检测结果如图 (b) 所示，相比于图 (a) ,假正例大幅度减少，而且不损失目标正例的检测准确性。图(c)和图(d)分别是训练集和测试集的动态信息，横坐标是输入图像和高层次特征图之间的互信息；纵坐标是高层次特征图和目标检测任务之间的互信息。因此，和 XNOR-Net 相比，本文的方法移除了冗余信息，性能较优。二值信息如何能有效的去除冗余信息，而不损伤真正例是值得思考的一个问题。

方法

信息瓶颈（IB）

信息瓶颈的目标是提取关于任务输入的相关信息，因此 IB 准则在压缩领域被广泛应用。IB 准则致力于最小化输入和学习特征之间的互信息，同时最大化特征图和任务的标准（groundtruth）之间的互信息。目标检测任务从大的步骤上可以看作为马尔可夫过程，如式子 (1) 的马尔科夫链所示：

\begin{aligned} &X \rightarrow F \rightarrow L, C \quad (1) \end{aligned}

其中， X代表输入图像，F 代表 backbone part 输出的高级特征图，L 代表目标的定位,C 代表分类。

目标检测基本框架

根据Markov链，IB准则的目标函数可以写成式子(2):

\min _{\phi_{b}, \phi_{d}} I(X ; F)-\beta I(F ; C, L) \quad (2)

\phi_{b}

是 backbone part 的参数，

\phi_{d}

是 detection part 的参数。

I(X ; F)

是随机变量 X 与 Y 之间的互信息。最小化图像输入和高层特征图之间的互信息，以此限制检测器提取的信息量；最大化高层特征图和目标检测部分的互信息，以此让检测器保留更多和任务相关的信息。最终结果保障去除了和目标检测无关的冗余信息。如上图所示，IB准则能应用于 one-stage 和 two-stage detectors。根据互信息的定义，重写式(2)：

I(X ; F)=\mathbb{E}_{\boldsymbol{x} \sim p(\boldsymbol{x})} \mathbb{E}_{\boldsymbol{f} \sim p(\boldsymbol{f} \mid \boldsymbol{x})} \log \frac{p(\boldsymbol{f} \mid \boldsymbol{x})}{p(\boldsymbol{f})} \quad (3)

Detection part中的定位和分类是相互独立的（两者在不同的网络分支中）

I(F ; C, L)=I(F ; C)+I(F ; L) \quad (4)

I(F ; C)=\mathbb{E}_{f \sim p(\boldsymbol{f} \mid \boldsymbol{x})} \mathbb{E}_{\boldsymbol{c} \sim p(\boldsymbol{c} \mid \boldsymbol{f})} \log \frac{p(\boldsymbol{c} \mid \boldsymbol{f})}{p(\boldsymbol{c})} \quad (5)

I(F ; L)=\mathbb{E}_{f \sim p(\boldsymbol{f} \mid \boldsymbol{x})} \mathbb{E}_{\boldsymbol{l}_{1} \sim p\left(\boldsymbol{l}_{1} \mid \boldsymbol{f}\right)} \mathbb{E}_{\boldsymbol{l}_{2} \sim p\left(\boldsymbol{l}_{2} \mid \boldsymbol{f}\right)} \log \frac{p\left(\boldsymbol{l}_{1} \mid \boldsymbol{f}\right) p\left(\boldsymbol{l}_{2} \mid \boldsymbol{f}\right)}{p\left(\boldsymbol{l}_{1}\right) p\left(\boldsymbol{l}_{2}\right)} \quad (6)

\boldsymbol{l}_{1}

代表anchor在水平和垂直方向的shift offset;

\boldsymbol{l}_{2}

代表anchor的高和宽的scale offset。

(x, y)

(x, y)+l_{1, j}

;

(\mathrm{h}, w)

(h, w)+\exp \left(l_{2, j}\right)

l_{1, j}

，

l_{2, j}

代表

\boldsymbol{l}_{1}

\boldsymbol{l}_{2}

的第j列。

Learning Sparse Object Priors

由于二值检测网络中大量的假正例（false positives）, Learing sparse object priors 在检测部分可以让 detection part 致力于信息预测，有效减少假正例。

以 Faster R-CNN 为例，Faster R-CNN 的核心是 RPN（Region Proposal Network）。RPN 的输入为特征图，输出就是候选框集合,包括各候选框属于前景或背景的概率以及位置坐标，在 RPN 的输出基础上，对所有 anchor box 的前景置信度排序，挑选出前 Top-N 的框作为预选框 proposal，接着 CNN 做进一步特征提取，最后再进行位置回归和物体种类判断。本文的 Learing sparse object priors 的目的就是减少上面提到的预选框proposal的数量。

Faster R-CNN RPN

基于 RPN，生成了候选框的集合 M，里面的元素取值为1或0。1代表该block mask为前景，0代表该block mask为背景。为了得到 sparse priors ,即用较少的 pridicted positives ,本文最小化block mask M 的 L1 范数。最小化的过程本质上是在减少置信度分数的信息熵。

\min _{s_{i}}-\frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} s_{i} \log s_{i} \quad (7)

其中，si 是第 i 个预测的前景物体的置信度分数。sparse priors 的实验结果如下图所示，最后通过NMS去除冗余候选框。因此，输出的前景候选框变得稀疏了，有利于detection part更好的预测信息。

sparse priors的实验结果

综上所述, BiDet的目标函数如下所示，其中 J1 代表通过信息瓶颈 IB 准则移除冗余信息，充分利用 BNN 的信息表征能力；J2 代表致力于稀疏化 object priors, 有利于 detection part 更好的预测信息。

\begin{array}{l} \min J=J_{1}+J_{2} \\ =\left(\sum_{t, s} \log \frac{p\left(f_{s t} \mid \boldsymbol{x}\right)}{p\left(f_{s t}\right)}-\beta \sum_{i=1}^{b} \log \frac{p\left(c_{i} \mid \boldsymbol{f}\right) p\left(\boldsymbol{l}_{1, i} \mid \boldsymbol{f}\right) p\left(\boldsymbol{l}_{2, i} \mid \boldsymbol{f}\right)}{p\left(c_{i}\right) p\left(\boldsymbol{l}_{1, i}\right) p\left(\boldsymbol{l}_{2, i}\right)}\right) \\ -\gamma \cdot \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} s_{i} \log s_{i} \end{array} \quad (8)

其中

\gamma

是 false positive elimination 的超参数。