1. 概述

2. 经典Neck的回顾

2.1 FPN(特征金字塔结构)

2.2 PANet

2.2.1 创建了自下而上的路径增强

2.2.2 Adaptive Feature Pooling

2.3 Bi-FPN及FPN的演进ASFF，NAS-FPN，Recursive-FPN）

3 典型head回顾

3.1 RPN(RegionProposal Networ)

3.1.1 RPN的运作机制

3.1.2 RPN详解

3.2 无融合SSD类型的head

3.3 自上而下单向融合head

1. 概述

检测器通常由两部分组成：backbone和head。前者在ImageNet上进行预训练，后者用来预测类别信息和目标物体的边界框。

对于backbone部分，在GPU平台上运行的检测器，它们的backbone可能是VGG, ResNet, ResNetXt,或者是DenseNet。在CPU平台上运行的检测器，它们的backbone可能是SqueezeNet，MobileNet或者是ShuffleNet。

对于head部分，通常分为两类：one-stage和two-stage的目标检测器。Two-stage的目标检测器的代表是R-CNN系列，包括：fast R-CNN, faster R-CNN,R-FCN和Libra R-CNN. 还有基于anchor-free的Two-stage的目标检测器，比如RepPoints。One-stage目标检测器的代表模型是YOLO, SSD和RetinaNet。在最近几年，出现了基于anchor-free的one-stage的算法，比如CenterNet, CornerNet, FCOS等等。

在最近几年，目标检测器在backbone和head之间会插入一些网络层，这些网络层通常用来收集不同的特征图。我们将其称之为目标检测器的neck。通常，一个neck由多个bottom-up路径和top-down路径组成。使用这种机制的网络包括Feature Pyramid Network（FPN）,Path Aggregation Network（PAN），BiFPN和NAS-FPN。

所以，现阶段的目标检测器主要由4部分组成：
Input、Backbone（提取特征训练）、Neck（整合收集特征）、Head（目标检测）。

综上所述，一个普通的目标检测器由下面四个部分组成：

物体检测性能提升，一般主要通过数据增强、改进Backbone、改进FPN、改进检测头、改进loss、改进后处理等6个常用手段。

2. 经典Neck的回顾

2.1 FPN(特征金字塔结构)

转自博文：

FPN详解_WZZ18191171661的博客-CSDN博客_fpn

特征金字塔可以在速度和准确率之间进行权衡，可以通过它获得更加鲁棒的语义信息，这是其中的一个原因。

如下图所示，我们可以看到我们的图像中存在不同尺寸的目标，而不同的目标具有不同的特征，利用浅层的特征就可以将简单的目标的区分开来；利用深层的特征可以将复杂的目标区分开来；这样我们就需要这样的一个特征金字塔来完成这件事。图中我们在第1层（请看绿色标注）输出较大目标的实例分割结果，在第2层输出次大目标的实例检测结果，在第3层输出较小目标的实例分割结果。检测也是一样，我们会在第1层输出简单的目标，第2层输出较复杂的目标，第3层输出复杂的目标。

浅层的网络更关注于细节信息，高层的网络更关注于语义信息，而高层的语义信息能够帮助我们准确的检测出目标，因此我们可以利用最后一个卷积层上的feature map来进行预测（如下图图所示）。这种方法存在于大多数深度网络中，比如VGG、ResNet、Inception，它们都是利用深度网络的最后一层特征来进行分类。这种方法的优点是速度快、需要内存少。它的缺点是我们仅仅关注深层网络中最后一层的特征，却忽略了其它层的特征，但是细节信息可以在一定程度上提升检测的精度。

最后一层特征图预测

如果关注每一层的特征图（如下图所示）这是一个特征图像金字塔，整个过程是先对原始图像构造图像金字塔，然后在图像金字塔的每一层提出不同的特征，然后进行相应的预测（BB的位置）。这种方法的缺点是计算量大，需要大量的内存；优点是可以获得较好的检测精度。它通常会成为整个算法的性能瓶颈，由于这些原因，当前很少使用这种算法。

为了解决上图结构的缺点，有学者提出下图的结构，减少预测的特征图。它的设计思想就是同时利用低层特征和高层特征，分别在不同的层同时进行预测，这是因为我的一幅图像中可能具有多个不同大小的目标，区分不同的目标可能需要不同的特征，对于简单的目标我们仅仅需要浅层的特征就可以检测到它，对于复杂的目标我们就需要利用复杂的特征来检测它。整个过程就是首先在原始图像上面进行深度卷积，然后分别在不同的特征层上面进行预测。它的优点是在不同的层上面输出对应的目标，不需要经过所有的层才输出对应的目标（即对于有些目标来说，不需要进行多余的前向操作），这样可以在一定程度上对网络进行加速操作，同时可以提高算法的检测性能。它的缺点是获得的特征不鲁棒，都是一些弱特征（因为很多的特征都是从较浅的层获得的）。

FPN它的架构如下图所示，整个过程如下所示，首先我们在输入的图像上进行深度卷积，然后对Layer2上面的特征进行降维操作（即添加一层1x1的卷积层），对Layer4上面的特征就行上采样操作，使得它们具有相应的尺寸，然后对处理后的Layer2和处理后的Layer4执行加法操作（对应元素相加），将获得的结果输入到Layer5中去。其背后的思路是为了获得一个强语义信息，这样可以提高检测性能。认真的你可能观察到了，这次我们使用了更深的层来构造特征金字塔，这样做是为了使用更加鲁棒的信息；除此之外，我们将处理过的低层特征和处理过的高层特征进行累加，这样做的目的是因为低层特征可以提供更加准确的位置信息，而多次的降采样和上采样操作使得深层网络的定位信息存在误差，因此我们将其结合其起来使用，这样我们就构建了一个更深的特征金字塔，融合了多层特征信息，并在不同的特征进行输出。

2.1.1 利用FPN构建Faster R-CNN检测器步骤
首先，选择一张需要处理的图片，然后对该图片进行预处理操作；
然后，将处理过的图片送入预训练的特征网络中（如ResNet等），即构建所谓的bottom-up网络；
接着，如下图所示，构建对应的top-down网络（即对层4进行上采样操作，先用1x1的卷积对层2进行降维处理，然后将两者相加（对应元素相加），最后进行3x3的卷积操作，最后）；
接着，在图中的4、5、6层上面分别进行RPN操作，即一个3x3的卷积后面分两路，分别连接一个1x1的卷积用来进行分类和回归操作；
接着，将上一步获得的候选ROI分别输入到4、5、6层上面分别进行ROI Pool操作（固定为7x7的特征）；
最后，在上一步的基础上面连接两个1024层的全连接网络层，然后分两个支路，连接对应的分类层和回归层；

注：层1、2、3对应的支路就是bottom-up网络，就是所谓的预训练网络，文中使用了ResNet网络；由于整个流向是自底向上的，所以我们叫它bottom-up；层4、5、6对应的支路就是所谓的top-down网络，是FPN的核心部分，名字的来由也很简单。

Faster R-CNN+FPN细节图

FPN能够很好地处理小目标的主要原因是：

FPN可以利用经过top-down模型后的那些上下文信息（高层语义信息）；
对于小目标而言，FPN增加了特征映射的分辨率（即在更大的feature map上面进行操作，这样可以获得更多关于小目标的有用信息）

FPN总结：
FPN 构架了一个可以进行端到端训练的特征金字塔；
通过CNN网络的层次结构高效的进行强特征计算；
通过结合bottom-up与top-down方法获得较强的语义特征，提高目标检测和实例分割在多个数据集上面的性能表现；
FPN这种架构可以灵活地应用在不同地任务中去，包括目标检测、实例分割等；

2.2 PANet

转自：

http://blog.leanote.com/post/lily/PANet

PANet是18年的一篇CVPR，作者来自港中文，北大，商汤与腾讯优图，PANET可看作Mask-RCNN+，是在Mask-RCNN基础上做的几处改进。

解决问题：

低层级的特征对于大型实例识别很有用，最高层级特征和较低层级特征之间的路径长
每个建议区域都是基于从一个特征层级池化得到的特征网格而预测的，此分配是启发式的。由于其它层级的丢弃信息可能对于最终的预测还有用，这个流程还有进一步优化的空间
mask 预测仅在单个视野上执行，无法获得更加多样化的信息

改进

缩短信息路径和用低层级的准确定位信息增强特征金字塔，创建了自下而上的路径增强
为了恢复每个建议区域和所有特征层级之间被破坏的信息，作者开发了适应性特征池化（adaptive feature pooling）技术

可以将所有特征层级中的特征整合到每个建议区域中，避免了任意分配的结果。
全连接融合层：使用一个小型fc层用于补充mask预测

下图是 PANet的结构：

2.2.1 创建了自下而上的路径增强

改动原因：

low-level的feature是很利于定位用的，虽然FPN中P5也间接得有了low-level的特征，但是信息流动路线太长了如 红色虚线 所示 (其中有 ResNet50/101很多卷积层 )
本文在 FPN 的 P2-P5 又加了 low-level 的特征，最底层的特征流动到 N2-N5 只需要经过很少的层如绿色需要所示 (仅仅有几个降维 [3×3 ,stride 2 ]的卷积)

注：这个线路的长短是按照卷积层来算的。

2.2.2 Adaptive Feature Pooling

在FPN中，依据候选区域的大小将候选区域分配到不同特征层次。这样小的候选区域分配到low-level，大的候选区域分配到high-level。

high level
Semantic
low level
location

无论是high还是low的feature都有用。
对于每个候选区域，我们提出了池化来自所有层次的特征，然后融合它们做预测，这称之为adaptive feature pooling(自适应特征池化).

对于每个候选区域，我们将其映射到不同特征层次，如上图深灰色区域
使用 ROIAlign 池化来自不同层次的特征网格
再使用融合操作(逐像素SUM或ADD)融合不同层次的特征网格

金字塔上四个灰色区域对应的是同一个proposal，根据特征图相应缩放，分别取到特征后进行融合，上图只是box分支的融合图，掩码分支的论文中没有画出来，但原理是一样的，拿上图来说，四个特征图分别全连接，然后融合，融合操作或者采取max，或者sum，或者相乘。

3.全连接层融合

全连接层具有不同于CNN的结构，CNN产生的特征图上每个像素点来自同一个卷积核，也就是常说的参数共享，另外，卷积核的大小往往为3*3，5*5，7*7，也就是说采集的是局部的信息。

全连接层其实可由卷积实现，可看作感受野为整个特征图的卷积核，所以全连接层是感受野更大的卷积，另外，这里的卷积参数不共享，每个像素点拥有一个卷积核，所以区别在于感受野和参数是否共享。

conv1~4 3×3,256
deconv 上采样2倍
短路从 conv3 连接 fc ， conv4_fc,conv5_fc ， channel 减半（减少计算量）
mask大小 28×28
fc 产生 784×1×1
reshape 成和 FPN 预测的mask 相同的空间尺寸
相加得到最终预测

通过消融实验发现：从 conv3 开始做 SUM 操作融合效果是最好的。

2.3 Bi-FPN及FPN的演进ASFF，NAS-FPN，Recursive-FPN）

FPN自从被提出来，先后迭代了不少版本。大致迭代路径如下图：

PANet的提出证明了双向融合的有效性，而PANet的双向融合较为简单，因此不少文章在FPN的方向上更进一步，尝试了更复杂的双向融合，如ASFF、NAS-FPN和BiFPN。

ASFF
ASFF（论文：Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection）作者在YOLOV3的FPN的基础上，研究了每一个stage再次融合三个stage特征的效果。如下图。其中不同stage特征的融合，采用了注意力机制，这样就可以控制其他stage对本stage特征的贡献度。

NAS-FPN和BiFPN
NAS-FPN和BiFPN，都是google出品，思路也一脉相承，都是在FPN中寻找一个有效的block，然后重复叠加，这样就可以弹性的控制FPN的大小。

其中BiFPN的具体细节如下图。

Recursive-FPN
递归FPN是此文写作之时前两周刚刚新出炉的（原论文是DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution），效果之好令人惊讶，使用递归FPN的DetectoRS是目前物体检测（COCO mAP 54.7）、实体分割和全景分割的SOTA，太强悍了。

下图给出了FPN与Recursive-FPN的区别，并且把一个2层的递归FPN展开了，非常简单明了，不做过多介绍。

3 典型head回顾

3.1 RPN(RegionProposal Networ)

RPN第一次出现在世人眼中是在Faster RCNN这个结构中，专门用来提取候选框。

一些名词解释：

RCNN（Region with CNN feature）是卷积神经网络应用于目标检测问题的一个里程碑的飞跃。CNN具有良好的特征提取和分类性能，采用RegionProposal方法实现目标检测问题。算法可以分为三步（1）候选区域选择。（2）CNN特征提取。（3）分类与边界回归。

3.1.1 RPN的运作机制

首先通过一系列卷积得到公共特征图，假设他的大小是N x 16 x 16，然后我们进入RPN阶段，首先经过一个3 x 3的卷积，得到一个256 x 16 x 16的特征图，也可以看作16 x 16个256维特征向量，然后经过两次1 x 1的卷积，分别得到一个18 x 16 x 16的特征图，和一个36 x 16 x 16的特征图，也就是16 x 16 x 9个结果，每个结果包含2个分数和4个坐标，再结合预先定义的Anchors，经过后处理，就得到候选框；整个流程如下图：

3.1.2 RPN详解

参考文章：

RPN 解析_lanran2的博客-CSDN博客_rpn

下图展示了RPN的整个过程，一个特征图经过sliding window处理，得到256维特征，然后通过两次全连接得到结果2k个分数和4k个坐标；相信大家一定有很多不懂的地方；我把相关的问题一一列举：

1.RPN的input 特征图指的是哪个特征图？
2.为什么是用sliding window？文中不是说用CNN么？
3.256维特征向量如何获得的？
4.2k和4k中的k指的是什么？
5.图右侧不同形状的矩形和Anchors又是如何得到的？

1，RPN的输入特征图就公共Feature Map，也称共享Feature Map，主要用以RPN和RoI Pooling共享；

2. 可以把3x3的sliding window看作是对特征图做了一次3x3的卷积操作，最后得到了一个channel数目是256的特征图，尺寸和公共特征图相同，我们假设是256 x （H x W）

3. 把这个特征图看作有H x W个向量，每个向量是256维，那么图中的256维指的就是其中一个向量，然后我们要对每个特征向量做两次全连接操作，一个得到2个分数，一个得到4个坐标，由于我们要对每个向量做同样的全连接操作，等同于对整个特征图做两次1 x 1的卷积，得到一个2 x H x W和一个4 x H x W大小的特征图，换句话说，有H x W个结果，每个结果包含2个分数和4个坐标；可以参考下图。

这里我们需要解释一下为何是2个分数，因为RPN是提候选框，还不用判断类别，所以只要求区分是不是物体就行，那么就有两个分数，前景（物体）的分数，和背景的分数；
我们还需要注意：4个坐标是指针对原图坐标的偏移，首先一定要记住是原图，下图说明的很清楚；

3.2 无融合SSD类型的head

无融合，又利用多尺度特征的典型代表就是2016年日出的鼎鼎有名的SSD，它直接利用不同stage的特征图分别负责不同scale大小物体的检测。

3.3 自上而下单向融合head

自上而下单向融合的FPN，事实上仍然是当前物体检测模型的主流融合模式。如我们常见的Faster RCNN、Mask RCNN、Yolov3、RetinaNet、Cascade RCNN等，具体各个FPN的内部细节如下图。

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