【论文解析】CFPNet:用于目标检测的集中特征金字塔

导读

  《Centralized Feature Pyramid for Object Detection》是由华为云推出的一篇目标检测相关论文，提出了一种新的检测网络模型——CentralNet，主要解决了目标检测中特征金字塔处理的问题。

  传统的目标检测方法使用特征金字塔来获取不同尺度的特征，但是由于特征金字塔的处理方式比较分散，容易导致模型计算量大、训练时间长等问题。CentralNet通过提出中心特征金字塔模块（Central Feature Pyramid，CFP），将特征金字塔的处理集中到一个模块中，解决了上述问题。

  具体来说，CFP由多个子模块组成，每个子模块负责获取特定尺度的特征，然后将这些特征聚合到中心位置进行处理，最后输出一个统一的特征图。这种处理方式可以大幅减少计算量和内存占用，并且能够提高检测精度和稳定性。

  论文作者在多个公开数据集上进行了实验，证明了CentralNet在检测精度、计算效率和模型稳定性方面的优势。该论文提出的CentralNet模型为目标检测领域的研究和应用带来了新的思路和方法。

CFNet核心

  CFNet（Cascaded Refinement Network）是一种基于级联网络的目标检测模型，它的精髓在于采用级联式的特征金字塔和多尺度融合方式来提高目标检测的精度。

  CFNet首先使用特征金字塔来提取图像的不同尺度特征，然后通过级联式的方式进行多次预测和修正，逐渐提高检测精度。具体来说，CFNet包含两个级联模块：全局级联模块和局部级联模块。全局级联模块通过特征金字塔和多尺度融合的方式获取全局特征，并进行初步的目标检测；局部级联模块则通过特征子采样和目标区域修正的方式对全局级联模块的检测结果进行进一步优化。

  除了级联式的特征金字塔和多尺度融合，CFNet还采用了一些其他的技术来提高目标检测的精度。例如，采用了多种不同的损失函数来进行训练，以提高模型的稳定性和泛化能力；引入了高斯变换来提高目标定位的精度；使用了软阈值来剔除一些虚警目标，从而提高检测的准确性等等。

  CFNet的精髓在于将多种技术和方法融合在一起，通过级联式的特征金字塔和多尺度融合来逐渐提高目标检测的精度，同时采用一系列优化技术来进一步提高模型的性能。

实现流程

CFNet网络实现的流程如下：

1. 首先通过一个特征提取网络来提取图像的特征，一般采用预训练的卷积神经网络（如ResNet、VGG等）来提取特征。
2. 接着使用级联式特征金字塔来构建多层特征金字塔，以提高检测精度。每一层特征金字塔都包括多个特征层，其中高层特征层具有较大的感受野和较低的分辨率，能够检测到大尺度的目标；低层特征层具有较小的感受野和较高的分辨率，能够检测到小尺度的目标。
3. 对于每一层特征金字塔，使用一个分类头和一个回归头来预测目标的类别和位置。分类头采用一个卷积层来生成类别得分，回归头采用一个卷积层来生成目标框的坐标。同时，每一层特征金字塔也会生成一组锚框（anchor），用于生成正负样本。
4. 为了进一步提高检测精度，CFNet网络采用了中心化特征金字塔（Centralized Feature Pyramid，CFP）来加强不同层特征之间的交互。具体地，CFP将所有特征金字塔层的特征进行中心化处理，然后将处理后的特征通过一个卷积层进行融合，得到最终的特征表示。
5. 最后，根据预测得到的目标框和类别得分，采用非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）算法来去除重叠的框，得到最终的目标检测结果。