CVPR2019目标检测论文看点:并域上的广义交
CVPR2019目标检测论文看点:并域上的广义交
Generalized Intersection over Union
Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for BoundingBox Regression
并域上的广义交Intersection over Union(IOU)是目标检测标准最流行的评估手段。可是,使用boundingbox回归参数方法计算距离误差和最大化度量值优化之间有一个缺陷gap。度量优化目标是度量本身,在2D bounding boxes轴对齐情况下,IOU可直接用作回归loss。但是,IOU有一个困难,在没有重叠的bounding boxes情况下不容易优化。本文,通过使用一种新的loss和新的度量metric版本来消除这个缺陷。使用融合这种推广的IOU(GIOU)作为loss导入目标检测框架的手段,使得检测性能得到持续的改进,使用两种方法,standard-IOU和新的IOU,也就是诸如PASCAL VOC和MS COCO这种基于通用的的目标检测信性能优化算法。
先看看论文的实验示例演示效果。
下面来介绍具体的算法原理
1. Motivation
包围框回归是2D/3D 视觉任务中一个最基础的模块,不管是目标检测,目标跟踪,还是实例分割,都依赖于对bounding box进行回归,以获得准确的定位效果。目前基于深度学习的方法想获得更好的检测性能,要么是用更好的backbone,要么是设计更好的策略提取更好的feature,然而却忽视了bounding box regression中L1、L2 loss这个可以提升的点。
IoU是目标检测中一个重要的概念,在anchor-based的方法中,他的作用不仅用来确定正样本和负样本,还可以用来评价输出框(predict box)和ground-truth的距离,或者说predict box的准确性。IoU有一个好的特性就是对尺度不敏感(scale invariant)。
在regression任务中,判断predict box和gt的距离最直接的指标就是IoU,但所采用的loss却不适合,如图所示,在loss相同的情况下,regression的效果却大不相同,也就是说loss没有体现出regression的效果,而IoU却可以根据不同的情况得到不同的数值,能最直接反应回归效果。
2.Method
因此本文提出用IoU这个直接的指标来指导回归任务的学习。与其用一个代理的损失函数来监督学习,不如直接用指标本身来的好。此时损失函数为:
但直接用IoU作为损失函数会出现两个问题:
- 如果两个框没有相交,根据定义,IoU=0,不能反映两者的距离大小(重合度)。同时因为loss=0,没有梯度回传,无法进行学习训练。
- IoU无法精确的反映两者的重合度大小。如下图所示,三种情况IoU都相等,但看得出来他们的重合度是不一样的,左边的图回归的效果最好,右边的最差。
针对IoU上述两个缺点,本文提出一个新的指标generalized IoU(GIoU):
GIoU的定义很简单,就是先计算两个框的最小闭包区域面积,再计算IoU,再计算闭包区域中不属于两个框的区域占闭包区域的比重,最后用IoU减去这个比重得到GIoU。GIoU有如下4个特点:
与IoU相似,GIoU也是一种距离度量,作为损失函数的话, ,满足损失函数的基本要求
- GIoU对scale不敏感
- GIoU是IoU的下界,在两个框无线重合的情况下,IoU=GIoU
- IoU取值[0,1],但GIoU有对称区间,取值范围[-1,1]。在两者重合的时候取最大值1,在两者无交集且无限远的时候取最小值-1,因此GIoU是一个非常好的距离度量指标。
- 与IoU只关注重叠区域不同,GIoU不仅关注重叠区域,还关注其他的非重合区域,能更好的反映两者的重合度。
其实GIoU不仅定义简单,在2D目标检测中计算方式也很简单,计算重合区域和IoU一样,计算最小闭包区域只需要得到两者max和min坐标,坐标围城的矩形就是最小闭包区域。
GIoU和IoU作为loss的算法如下所示:
步骤:
- 分别计算gt和predict box的面积
- 计算intersection的面积
- 计算最小闭包区域面积
- 计算IoU和GIoU
- 根据公式得到loss
3. Experiments
GIoU loss可以替换掉大多数目标检测算法中bounding box regression,本文选取了Faster R-CNN、Mask R-CNN和YOLO v3 三个方法验证GIoU loss的效果。实验在Pascal VOC和MS COCO数据集上进行。
实验效果如下:
可以看出YOLOv3在COCO上有明显涨点,但在其他模型下涨点并不明显,作者也指出了faster rcnn和mask rcnn效果不明显的原因是anchor很密,GIoU发挥作用的情况并不多。
总体来说,文章的motivation比较好,指出用L1、L2作为regression损失函数的缺点,以及用直接指标IoU作为损失函数的缺陷性,提出新的metric来代替L1、L2损失函数,从而提升regression效果,想法简单粗暴,但work的场景有很大局限性。
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