对FCOS论文的一点理解_focos中centerness的作用-程序员宅基地
技术标签： 深度学习
一、创新点
1、anchor free，对每个feature map 上的每个像素点进行预测
2、FPN 多尺度预测，预测不同尺度的目标框
3、引入Center-ness 层，减少误检框
二、网络输出
1、分类分支
特征图上的每个点(x,y) 通过下面的公式映射到input image上的接近中心的位置
2、Center-ness 分支
主要目的是为了减少误检框
发现问题：部分误检框离真实框的中心点距离较大
解决方法：将分类支路的输出乘以一个权重图得到最终的分类置信度，而这个权重图代表的就是目标框中每个点到中心点的距离，距离越近，权重越大
centerness的值在0-1之间，并用二进制交叉熵（BCE）进行训练，并将BCE添加到损失函数中，在测试时将center-ness乘上classification-score得到最终的score值（用于对检测到的bounding box 进行排序）。
3、回归分支
如果位置(x,y)与一个边界框Bi相关联，则该位置的训练回归目标可以表述为:（有点不理解是将feature map 上的位置（x,y）映射到input image上还是将Bi映射到了feature map上）
其中
(x0,y0)是框的左上角坐标，（x1,y1）是右下角点坐标，c 是类别，因为coco数据集有80类，所以C=80
可以看出FCOS的正负样本是基于每个点的，一般一张图像上目标框的面积和非目标框的面积差距不会非常大，因此基本不存在正负样本不均衡的现象。
当然，因为这4个值都是正的，所以为了保证回归支路的输出结果都是正，回归支路的输出会通过exp()函数再输出，exp()函数输入是负无穷到正无穷，输出大于0。
值得注意的是，FCOS可以利用尽可能多的前景样本来训练回归因子
三、损失函数
1、training loss functions
2、推理
p(x,y) 是classification-score，t(x,y)是对feature map上每个（x,y）的回归预测。选择p(x,y)>0.05 作为正样本，利于公式1计算bounding box
四、解决目标框重合问题
- 引入FPN结构
基于不同特征层预测不同尺度的目标框，这样就将大部分有重合的目标框剥离开来，在不同特征层分别预测，
- 而区分哪些点在哪个特征层预测的依据是该点的(l, t, r, b)这4个值的最大值是否在预先设定好的范围内。
- 每个特征层都预先设定好尺度范围。
比如P3层只负责最大值在[0, 64]范围内的点，P4层只负责最大值在[64, 128]范围内的点，依次类推。举个例子，在Figure1的右图中，假设重合部分的那个点到球拍框的4个距离中最大值为60，到人框的4个距离中最大值为120，那么这个点在P3层时的回归目标是球拍框，在P4层时的回归目标是人框，而在P5、P6、P7层时是负样本点。当然，这种区分主要也是基于大部分有重合的目标框尺度差别较大，假如重合目标框大小接近且类别不同，那还是比较棘手的。
- 对于那些仍旧无法剥离的目标框
沿用原来的策略：训练目标基于重合目标框中面积最小的那个框进行计算。
- 基于anchor的目标检测算法中，一般通过在不同stride的特征层上设定不同尺寸的anchor实现不同尺度目标的预测，这种方式并非强制，也就是说有一些大目标可能还是通过浅层预测得到的，反之亦然，但是FCOS不是，FCOS采用的是更加明确的预测任务分配，是强制的。
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