文章目录

DETR：基于 Transformers 的目标检测

前言

最近可以说是随着 ViT 的大火，几乎可以说是一天就能看到一篇基于 Transformers 的 CV 论文，今天给大家介绍的是另一篇由 Facebook 在 ECCV2020 上发表的一篇基于 Transformers 的目标检测论文，这篇论文也是后续相当多的 Transformers 检测 / 分割的 baseline, 透过这篇论文我们来了解其套路.

相关工作

提到目标检测，我们先来简要回顾一下最基础的一个工作 Faster R-CNN

img

Faster R-CNN 第一步是用 CNN 给图像提特征，再通过非极大值抑制算法提取出候选框，最后预测每个候选框的位置和类别，

DETR 的实现原理

DETR 这篇文章就极大的简化了这个过程，他把候选框提取的过程通过一个标准的 Transformers encoder-decoder 架构代替，在 decoder 部分直接预测出来物体的位置和类别.

img

流程分为三步:

  1. CNN 提特征
  2. Transformers 的 encoder-decoder 进行信息的融合
  3. FFN 预测 class 和 box

CNN

利用 resnet-50 网络，将输入的图像 3 X W0 X H0 变成尺度为 2048 X W0/32 X H0/32 的特征，再通过一个 1X1 卷积，将 channel 从 2048 变为更小 (通常 512)

Transformers encoder-decoder

Transformer encoder 部分首先将输入的特征图降维并 flatten 成 d 个 H X W 维的向量，每个向量作为输入的 token, 由于 Self-attention 是置换不变形的，所以为了体现每个 token 在原图中的顺序关系，我们给每个 token 加上一个 positional encodings. 输出这是对应 Decoder 部分的 V 和 K.

比如说我们一开始输入的图片是 512*512, 那么 d 应该是 256.

Transformers decoder 部分是输入是 100 个 Object queries, 比如说我们数据集总共有 100 个类别的物体需要预测，那么这 100 object queries 经过 Transformers decoder 之后会预测出若干类别的物体和位置信息.

img

作者发现在训练过程中在 decoder 中使用 auxiliary losses 很有帮助，特别是有助于模型输出正确数量的每个类的对象。

FFN

DETR 在每个解码器层之后添加预测 FFN 和 Hungarian loss，所有预测 FFN 共享其参数。我们使用附加的共享层范数来标准化来自不同解码器层的预测 FFN 的输入，FFN 是一个最简单的多层感知机模块，对 Transformers decoder 的输出预测每个 object query 的类别和位置信息。在实际训练的过程中，通过匈牙利算法匹配预测和标签最小的损失，仅适用配对上的 query 计算 loss 回传梯度.

loss 包括 Box loss 和 class loss

Box Loss 包括 IOUloss 和 L1loss, 这个原理很简单.

where are hyperparameters and is the generalized IoU [38]:

class loss 就是最简单的交叉熵了.

匈牙利匹配

匈牙利匹配算法是离散数学中图论部分的一个经典算法，描述的问题是一个二分图的最大匹配。换成人话来说就是这个二分图分成两部分，一部分是我们对 100 种 object query 预测的结果，另一部分是实际的标签，由于我们一开始是不知道这 100 个 object query 输入的时候应该预测那些类别的物体，有可能一开始第一个 token 预测的是 A 物体，第二个 token 预测的是 C 物体，总而言之是无序的，我们就要根据实际的 label, 找到预测结果中和他最接近的计算 loss. 其他没匹配上的则不计算 loss 回传梯度。下面这张图一目了然:

img

通过对比 ViT 思考 DETR

其实笔者在阅读这篇文章的时候更加重点的是对比 ViT 在一些实现细节上的不同之处，

img
  1. 首先 ViT 是没有使用 CNN 的，而 DETR 是先用 CNN 提取了图像的特征
  2. ViT 只使用了 Transformers-encoder, 在 encoder 的时候额外添加了一个 Class token 来预测图像类型，而 DETR 的 object token 则是通过 Decoder 学习的.
  3. DETR 和 VIT 中的 Transformers 在 encoder 部分都使用了 Position Embedding, 但是使用的并不一样，而 VIT 在使用的 Position Embedding 也是笔者一开始阅读文献的疑惑所在.
  4. DETR 的 Transformers encoder 使用的 feature 的每一个 pixel 作为 token embeddings 输入，而 ViT 则是直接把图像切成 16*16 个 Patch, 每个 patch 直接拉平作为 token embeddings
  5. 相比较 VIT,DETR 更接近原始的 Transformers 架构.

DETR 还能做分割

img
  1. 首先检测 box
  2. 对每个 box 做分割
  3. 为每个像素的类别投票

作者在这篇论文在并没有详细讲实现细节，但是今年 CVPR2021 上发表的 SETR 则是重点讲如何利用 Transformers 做分割，我们下次细讲.

实验结果分析

Comparison Study

img

对比的是检测领域最经典的 Faster R-CNN, 可以看得出来了在同等参数两的情况下，在大目标物体的检测结果优于 Faster R-CNN, 道理嘛作者说是 Transformers 可以更关注全局信息.

Ablation Study

img
  1. Decoder 比 Encoder 重要
  2. Decoder 具有隐含的 “锚”，这对检测至关重要
  3. Encoder 仅帮助聚合同一对象的像素，减轻 decoder 的负担
img

在位置编码部分，作者对比了可学习的位置编码和基于 Sincos 函数的位置编码方法 (也就是原始 Transformers 的位置编码方法) 可以看得出来效果是 Sincos 的更好，但是都显著好于不加位置编码，因为作者也在原文中 Self-Attention 是并行的，他如果不加位置编码的话是置换不变性的 (这个看 Attention is All you Need 原文)

img

这个嘛，就是很简单的实验了，验证一下 loss 每个部分的作用，基本上就是格式化的东西.

简易代码

作者最后在附录部分贴上了简易的代码实现细节

1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
import torch 
from torch 
import nn 
from torchvision.models import resnet50

class DETR(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes, hidden_dim, nheads,
               num_encoder_layers, num_decoder_layers):
        super().__init__() 
        # We take only convolutional layers from ResNet-50 model
        self.backbone=nn.Sequential(
          *list(resnet50(pretrained=True).children())[:-2])
        self.conv = nn.Conv2d(2048, hidden_dim, 1) 
        self.transformer = nn.Transformer(hidden_dim, nheads,
                                          num_encoder_layers,
                                          num_decoder_layers)
        self.linear_class = nn.Linear(hidden_dim, num_classes + 1)
        self.linear_bbox = nn.Linear(hidden_dim, 4) 
        self.query_pos =nn.Parameter(torch.rand(100, hidden_dim))
        self.row_embed = nn.Parameter(torch.rand(50, hidden_dim // 2))
        self.col_embed = nn.Parameter(torch.rand(50, hidden_dim // 2))

    def forward(self, inputs):
        x = self.backbone(inputs) h = self.conv(x)
        H,W=h.shape[-2:]
        pos = torch.cat([
          self.col_embed[:W].unsqueeze(0).repeat(H, 1, 1),
          self.row_embed[:H].unsqueeze(1).repeat(1, W, 1), ],
          dim=-1).flatten(0, 1).unsqueeze(1) 
        h = self.transformer(pos + 
                             h.flatten(2).permute(2, 0,1),
                             self.query_pos.unsqueeze(1)) 
        return self.linear_class(h), self.linear_bbox(h).sigmoid()

detr = DETR(num_classes=91, hidden_dim=256, nheads=8, num_encoder_layers=6, num_decoder_layers=6)
detr.eval() 
inputs = torch.randn(1, 3, 800, 1200) 
logits, bboxes = detr(inputs)

结论

一篇很简单的 Transformers 在目标检测上的应用，也是最近大火的 Transformers 系列必引的一篇论文，我觉得他和 VIT 代表了 CV 对 Transformers 架构的两种看法吧，VIT 是只用 Encoder, 这也是目前最主流的做法，而 DETR 则是运用了 CNN 和 Transformers encoder-decoder 的结合，从 motivation 上来说我个人更喜欢 DETR, 这段时间也基本上把 Transformers 一系列都读完了，会以一个系列调几篇好的论文讲解 (水文实在是太多了)。

最后更新： 2021年08月07日 19:12

原始链接： https://leezhao415.github.io/2021/08/07/DETR%EF%BC%9A%E5%9F%BA%E4%BA%8E-Transformers-%E7%9A%84%E7%9B%AE%E6%A0%87%E6%A3%80%E6%B5%8B/

赏
× 请我吃糖~
打赏二维码