目标检测(object detection)扩展系列（二） OHEM：在线难例挖掘
- 2019 年 10 月 4 日
- 筆記
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简介
OHEM（Online Hard Example Mining）是一种在线的难例挖掘方法，它的论文是《Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Mining》，从时间上看它在Faster R-CNN的后面，但是文中没有在Faster R-CNN的基础上实验，而是选择了Fast R-CNN，将Fast R-CNN中的mini-batch sampling策略替换为OHEM，得到了不错的效果。
OHEM原理
设计理念
我们先回归一下Fast R-CNN的 mini-batch sampling：
Fast R-CNN要依赖SS算法生成的区域建议框，然后组合mini-batch。如果batch size是128的话，那么这128个RoI由2张图片，各生产64个区域。并且，128个ROI中，正负样本的比例是1:3，即25%的目标ROI和75%的背景ROI。正例的判定条件是，SS算法给出的区域建议与Ground Truth的IOU要大于等于0.5。负例的判定条件是IOU要在[0.1,0.5)之间。这个IOU最小到了0.1是为了一种类似启发式的难例挖掘策略。 OHEM通过实验得到，这个mini-batch sampling中的1:3的比例对于训练Fast R-CNN来说是个非常重要的超参数，如果不是这个值，都会使mAP降低三个点左右。 但是OHEM认为，mini-batch sampling并不具有高效和最优的状态，因为Fast R-CNN中的mini-batch sampling还只是一种启发式的难例挖掘策略，它是在SGD算法优化之前就先验的组合好了mini-batch。而OHEM可以在每一次迭代中在线的从大量区域建议框中挖掘难例，它更加适合SGD这种迭代式的训练方式。OHEM可以取得更低的training loss和更高 mAP。
OHEM结构
上图就是OHEM结构，可以发现OHEM中有两套ROI Network，其中(a)是绿的部分，它是一个只读(read-only)的ROI Network，每次只读取权重后进行forward，不参与反向传播和梯度更新，(b)是红色的部分，它是一个正常功能的ROI Network。 对于给定图像，经过ss算法生成ROIs，同样计算出卷积特征图，在(a)中会对所有的ROI区域全部计算forward，并计算出oss，loss的大小可以反映出对于当前的模型，这些样本的难易程度。随后会对loss进行排序，选择前batch size个样本送入(b)中，进行forward和backward。 需要注意的是，在排序前要进行NMS，否则导致挖掘出的难例overlap会过高，影响训练效果。
OHEM和Focal loss
Focal loss是在RetinaNet中提出的一种损失函数，和OHEM作用相似，却又有些区别。 OHEM和Focal loss都做了两件事，一是正负样本的平衡，二是难例挖掘：
- OHEM本身用在了一个two-stage的模型上，那么正负样本就是可控的，OHEM做的事情是难例挖掘的过程；
- Focal loss应用在one-stage模型上，无论如何正负样本都不能自由组合，所以只能靠最后计算损失的时候抑制负样本，抑制简单样本，挖掘难例。Focal loss有两个部分，一个是平衡交叉熵系数ata_{t}at和Focal loss新增的系数(1−pt)γ(1-p_{t})^{gamma }(1−pt)γ。个人感觉，这两个系数对于上述的两件事都是有作用的，并且这两个系数本身会相互影响，RetinaNet通过实验得到at=0.25a_{t}=0.25at=0.25和γ=2gamma=2γ=2时效果最好。
OHEM性能评价
首先是一个消融实验：
- 对比11和13行、9行和10行，证明batch size是由一张图还是两张图的ROI组合得到，对OHEM影响很小，但是对Fast R-CNN却不是这样
- 对比2行和4行，在Fast R-CNN的启发式sampling中，如果把负样本的IOU范围调整到[0,0.5)，结果还更好了些。
- 对比2行13行，就能看出来，OHEM比Fast R-CNN的mAP涨了2.7个点。
下面是总的实验结合，分别在每一个已有方法上加上OHEM，效果都有提升。两个表分别是VOC 2007和 VOC 2012： VOC 2007
VOC 2012
