目标检测的性能上界讨论

发现了最近 arxiv 上的一篇文章 Empirical Upper-bound in Object Detection and More，作者们在多个数据集上探讨了多种检测器所能达到的性能上限，颇有当年 Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors 的风采。“目标检测还有什么能做的？”这个问题确实很令人迷茫，但自己今后仍然会密切关注这个方向，希望能和这篇文章一样，为大家带来一些启发。

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Abstract

（1）在作者的计算方式下，PASCAL VOC (test2007) 的上界可以达到 91.6%，COCO (val2017) 可以达到 78.2%， OpenImages V4 (val) 可以达到 58.9%，它们的上界离现在所能达到的最佳的性能仍有很大的差距；

（2）发现分类错误（混淆/漏检）比定位错误和重复检测错误更加重要；

（3）分析了一些数据增强的措施对检测器的影响。

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分析

1. 实验细节

（1）平台：主流检测框架 mmdetection，detectron2 ;

（2）模型：R-CNN 系列（FasterRCNN, MaskRCNN, GridRCNN, LibraRCNN, CascadeRCNN, MaskScoringRCNN, GAFasterRCNN, HTC），one-stage/anchor-free系列 （RetinaNet，SSD, FCOS, CenterNet [objects as points]）;

（3）数据集：PASCAL VOC (训练 07+12, 测试 07test), MS COCO (训练 train2017, 测试 val2017), OpenImages V4 (as Kaggle Competition), Fashion dataset (作者自个的)；

（4）评价标准：COCO-style AP；

2. 如何估计性能上界

（1）假定性能上界是由 best object classifier 能达到的，即认为定位问题已经解决；

（2）探究实验，利用大网络 ResNet152 对目标进行分类，能得到多少的准确率（top-1 accuracy），发现将 object 单独分离出来效果是最好的；

图中的 0.2, 0.4, 0.6 ... 表示 box 的放缩倍数

（3）准备基于 recognition accuracy 来估计 AP 上界。设计一种生成 candidate box 的机制，用于生成不同 IoU 的 bounding-boxes 来计算 AP，并且基于这些 bounding-boxes 重新训练 ResNet-152 分类器；

（4）对于每一个 bounding-box 分配 ResNet-152 的 top-1 score 所对应的 label；

3. 各数据集的上界

（1） PASCAL VOC

（2）COCO

（3）OpenImages V4

（4）AP 与识别 accuracy 的关联

不同类别识别精度与对应 AP 的关联

4. Error Diagnosis

（1）定义四种错误类型：

（2）对于每种错误，人为地消除后观察其提升，没有了分类方面的错误后，性能提升最明显：

5. Invariance Analysis

做各种数据处理，观察性能变化。总的来说，FCOS，RetinaNet 属于最优秀的那一档。

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结论

（1）现在检测器的性能还没有离上界还有一定差距（但似乎在 IoU@0.5 时已经十分接近上界了）；

（2）检测器的瓶颈在目标识别（recognition）上；

（3）检测器缺乏鲁棒性；

（4）context 对小物体比较重要，但是影响大物体的性能（掉点）。

最后，辛苦作者们了！他们的分析工具开源链接：github.com/aliborji/Dee，但是现在似乎还是空的，后面应该会放上去。

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