導語：最近在搞目標檢測，所以閱讀了相關論文，雖然文章有點老了，但是好論文還是值得總結一波。
論文題目：
FaceBoxes: A CPU Real-time Face Detector with High Accuracy
論文鏈接：
https://arxiv.org/pdf/1708.05234.pdf
年份：2017
論文作者：Shifeng Zhang等人
作者單位：中國科學院自動化研究所等
1. 論文要解決什麼問題？
要保持高精度，還要在CPU上達到實時？還真有點難，但是Shifeng Zhang等人針對這個問題，提出了人臉檢測模型FaceBoxes，表現SOTA。
2. FaceBoxes如何解決問題？
FaceBoxes框架如圖1所示，主要包括Rapidly Digested Convolutional Layers (RDCL)和Multiple Scale Convolutional Layers (MSCL)模塊，還有anchor密集策略。
2.1 RDCL
RDCL的目的是爲了快速下采樣，讓模型能夠在CPU上面能達到實時。RDCL採用的方法是縮小空間大小，選擇合適的卷積核大小和減少輸出通道。
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縮小空間大小：Conv1, Pool1, Conv2 and Pool2 的步長分別是4, 2, 2和 2, 空間大小快速降低了32倍。 -
合適的卷積核大小：前幾層的一些核應該比較小，以便加速，但是也應該足夠大，以減輕空間大小減小而帶有的信息丟失。Conv1, Conv2的核大小是7x7, 5x5，所有池化層的核大小是3x3。 -
減少輸出通道：使用C.ReLU減少輸出通道，操作如圖2(a)所示。因爲C.ReLU作者統計發現底層卷積時卷積核存在負相關，也就是說假設我們本來使用10個卷積核，但是現在只需要用5個卷積核，另外5個卷積核的結果可以通過負相關得到。結果表明使用C.ReLU加速的同時也沒損失精度。
2.2 MSCL
MSCL是爲了得到更好地檢測不同尺度的人臉。
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深度：在MSCL模塊中，隨着網絡的加深，便得到不同大小的特徵映射(多尺度特徵)。在不同大小特徵映射中設置不同大小的anchor，有利於檢測不同大小的人臉。 -
寬度：Inception由多個不同核大小的卷積分支組成。在這些分支中，不同的網絡寬度，也有不同大小的特徵映射。通過Inception，感受野也豐富了一波，有利用檢測不同大小的人臉。
MSCL在多個上尺度進行迴歸和分類，在不同尺度下檢測不同大小的人臉，能夠大大提高檢測的召回率。
2.3 Anchor密度策略
Inception3的anchor大小爲32，64和128，而Conv3_2和Con4_2的anchor大小分別爲256，512。anchor的平鋪間隔等於anchor對應層的步長大小。例如，Con3_2的步長是64個像素點，anchor大小爲256x256，這表明在輸入圖片上，每隔64個像素就會有一個256x256的anchor。關於anchor的平鋪密度文中是這樣定義的：
其中 和 分別爲anchor的尺度和平鋪間隔。默認的平鋪間隔(等於步長)默分別認爲32，32，32，64和128。所以Inception的平鋪密度分別爲1,2,4，而Con3_2和Con4_2的平鋪密度分別爲4,4。
可以看出來，不同尺度的anchor之間存在平鋪密度不平衡的問題，導致小尺度的人臉召回率比較低，因此，爲了改善小anchor的平鋪密度，作者提出了anchor密度策略。爲了使anchor密集n倍，作者均勻地將 個anchor鋪在感受野的中心附近，而不是鋪在中心，如圖3所示。將32x32的anchor密集4倍，64x64的anchor密集兩倍，以保證不同尺度的anchor有相同的密度。
2.4 訓練
數據擴增：
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顏色扭曲 -
隨機採樣 -
尺度變換 -
水平翻轉 -
Face Boxes過濾：經過數據擴增的圖片中，如果face boxes的中心還在圖片上，則保留重疊部分，然後把高或者寬<20的過濾掉(這個操作不是很懂了。
匹配策略：訓練期間，需要確定哪些anchor對應臉部的bounding box，我們首先用最佳jaccard重疊將每一張臉匹配到anchor，然後將anchor匹配到jaccard重疊大於閾值的任何一張臉。
Loss function: 對於分類，採用softmax loss，而回歸則採用smooth L1 損失。
Hard negative mining：anchor 匹配後，發現很多anchor是負的，這會引入嚴重的正負樣本不平衡。爲了快速優化和穩定訓練，作者對loss進行排序然後選擇最小的，這樣子使得負樣本和正樣本的比例最大3:1。
3 實驗結果如何？
Runtime
Evaluation on benchmark
在FDDB上SOTA
4.對我們有什麼指導意義？
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要在CPU上達到實時，考慮一開始就對特徵進行快速下采樣。 -
在淺的卷積層考慮使用CReLU，可以減少計算量。 -
MSCL告訴我們，檢測各種不同大小的物體，考慮從深度和寬度上豐富感受野。 -
anchor密度策略告訴我們考慮anchor密度以提高召回率。
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本文分享自微信公衆號 - CVpython（CVpython）。
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