【论文笔记】CornerNet：Detecting Objects as Paired Keypoints
&论文概述
题目：CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
作者及单位：Hei Law · Jia Deng
获取地址：https://arxiv.org/abs/1808.01244v1
&总结与个人观点
本文提出了CornerNet，通过对分组的corners（top-left、bottom-right）来进行目标检测，在MS COCO数据集中实现了较好的结果。
本片文章中较大的创新点在于Corner pooling的提出，以及embedding vector的使用。但是整体结果并没有达到当前最好的情况，虽然corner pooling的使用确实对结果有所提升，二阶段的Cascade R-CNN仍然超越了该方法，当然此方法仍有较大的进步空间。
&贡献
1) 提出使用单个网络通过关键点（top-left、bottom-right）检测来定位目标的bbox的CornerNet，使用single-stage检测器消除设计anchor boxes的需求。
2) 提出corner pooling方法，使得网络更好地定位corners。
&拟解决的问题
问题：主要针对anchor-based框架存在的问题，以及与当前keypoints框架的对比中的问题
分析：
1、Anchor-based方法主要存在2个缺陷：
- 需要非常大的anchor boxes的集合，确保能够覆盖ground truth，而其中只有极少的部分是positive anchor，导致了negative anchor与positive anchor间的极度的不平衡；
- Anchor boxes的使用引入了许多超参数（anchor的数量，size，scale等）与design choices（大多根据ad-hoc heuristics作出决策，尤其当结合单个网络在不同的分辨率上做分离的预测，且每个尺度使用不同的特征以及独立的anchor boxes的集合的多尺度结构时，将会变得更加复杂）。
对关键点，即corner的检测优于bbox中心或候选框检测结果提出假设：
- 相比于anchor-based方法，定位box的中心需要目标所有的4条边，而定位一个角只需要2条边，因此会更简单，甚至在编码入角的定义的先验分布的corner pooling来说会使效果更明显
- 使用corner提供了离散化box空间的更有效的方法，只需要O(wh)个corners就可以代表O(w2h2)个anchor的可能性。
根据以上分析，本文选择了keypoints的检测方法来进行目标检测。
2、基于对一些使用关键点检测框架的分析，将一些策略加入到检测框架中，下表显示了CornerNet针对DeNet、PLN作出的相应的改进：
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DeNet |
PLN(Point Linking Network) |
CornerNet |
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two-stage，没有验证两个角是否来自相同的目标，而仅仅依靠子检测网络来拒绝差的RoIs |
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one-stage，使用单个ConvNet来对corner进行检测以及分组 |
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在用于分类的区域的确定位置进行特征选取 |
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不需要任何的特征选取步骤 |
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通过预测像素的位置来对corner以及center进行分组 |
使用预测的embeding向量对corner分组 |
3、每个角所在的地方大多数情况下并不包含目标的信息，即每个角所在的位置并不是存在目标的位置。
提出corner pooling方法来更好地定位corner。
&框架及主要方法
1、CornerNet网络的检测过程
如上图所示，输入的图片经过ConvNet分别提取top-left以及bottom-right的heatmaps，对提取得到的heatmaps进行embedding处理，也即对corners进行分组，然后将其转换为bbox，即可得到输出结果。
1) 检测corners（heatmaps）
每个heatmap拥有C（类别数量）个通道，没有背景channel，每个channel都是一个binary mask，表示一个类别中corners的位置。
对于每个corner来说，只有一个ground-truth positive location，其他的都是negative。如果一组negative corner非常接近对应的ground truth的位置，也能生成一个足以覆盖目标的bbox，如上图所示，故对positive corner附近的以r位半径的圆的范围内减少negative corner的惩罚系数。这个r由目标的size以及与ground truth间的最小的IoU确定。
其中pcij是在heatmap中的位置(i, j)上类c的得分，ycij是由非正则化的高斯增强的ground-truth的heatmap。
Offset：
通常使用下采样来整合全局信息以及降低内存消耗。但当其全卷积地应用到图片中时，输出的size通常会小于整张图片，因此原图中的(x, y)映射到heatmap中为，如果此时将heatmap重映射到原图中，可能会损失一些精度，而这种情况可能会在计算一些小的bbox与ground-truth之间的IoU时产生较大的影响。因此定义offset在将heatmap映射到输入的分辨率前对corner的定位进行微调。
在训练中，使用平滑的第一范式损失函数进行位置调整：
下表为对offset的使用进行的消融实现，可以看出offset在每种情况的人脸下均有提升，尤其在小人脸中提升最大。
2) 将corners进行分组（embedding layers）
受Associative Embedding方法，根据embedding的距离对corner进行分组：如果一个左上与右下角属于相同的bbox，其embedding间的距离应当很小。因为只有embedding间的距离被用于对corners进行分组，embedding的实际值并不重要。使用“pull”loss来训练网络对corner进行分组，“push”loss将corner分离：
其中ebk、etk分别是第k个目标的bottom-right、top-left角，ek是两者的均值。Pull loss是为了使得etk、ebk间的距离尽量小，push loss则是为了使得每组corner的embedding值尽量大。
2、Corner Pooling
如果使用普通的pooling层，在所有的位置放置相同的权重，然而通常情况下，每个角的地方并没有局部的可视的信息，因此考虑使用一个新颖的pooling方式。
如上图所示，对于Corner Pooling，为确定当前像素位置是否为左上角，需要水平向右查找目标的最上方的边界，竖直向下查找最左方的边界。对于右下角也与之类似。具体操作方法可看下图：
在预测模型中使用将第一个卷积模块替换用corner pooling替换的修正的残差模块，之后连接到卷积模块中，输出多分支分别预测heatmaps，embeddins以及offsets。
使用消融实验，用来验证corner pooling的作用。根据下表可以看出，corner pooling的使用使得整体的AP提高了2个点。
下图为是否使用corner pooling进行bbox结果的对比。从途中可以看出，corner pooling的使用不仅使得结果的bbox更贴近ground truth，同时也可能增强识别的精度。
&遇到的问题
根据Corner Pooling的说法，在进行pooling的过程中，如果有一张图片中存在多个处于同一行的top-left或者同一列的bottom-right，会不会对结果造成很大的误差？
