论文源址：https://arxiv.org/abs/1701.06659
开源代码：https://github.com/MTCloudVision/mxnet-dssd
摘要
DSSD主要是向目标检测结构中增加语义信息。本文首先结合ResNet-101与SSD，然后，在此基础上添加反卷积层用于增大目标检测中的语义信息，从而提高目标物体尤其是小物体检测的准确率。本文主要研究在前向过程中添加附加单元至可学习模型中，本文主要指在前馈过程中反卷积与训练的模型输出之间的连接。
介绍
本文结构 SSD+ResNet-101+ 反卷积。近段时间，滑动窗口在目标检测任务中比较流行。与SS及R-CNN先生成候选框，然后分类器对一张图像中的候选框进行分类不同。其候选框逐渐增多，需要占用大量的资源。而滑动窗只需要有限的候选框，对于每个框除了预测类别的分数外，还有预测框的偏移量。YOLO结合全局feature map与全连接层对固定数量的区域进行预测，SSD结合网络每一层的特征，同时使用卷积核进行预测，得到更高的准确率。
效果更好的网络通过添加更多的语义信息，对小物体进行更好的检测。除了在预测时提高边界框的空间分辨率。以前版本的SSD基于VGG网络，但效果更好的网络基于ResNet-101，然而，使用更深的ResNet-101或者是添加反卷积层都无法立即生效，需要合理的将模型进行融合，进行高效的学习。
相关工作
SPPnet,Fast R-CNN，Faster R-CNN，R-FCN 及YOLO使用的都是网络前端的特征对不同尺寸的目标进行检测。而单层特征模型所有可能的目标尺寸及形状压力优点大。
有许多利用卷积网络中的多层特征来提高检测的准确率。ION使用L2正则化结合VGG中的多层特征用于目标框的生成。HyperNet也采用相似的方法 ，利用不同层的特征然后对特征进行pool操作，由于结合的特征包含输入图片中不同层次的信息。而池化后的特征更适合定位及分类。但是特征结合增加了内存，同时降低了模型的速度。
另一类包括利用卷积网络中的不同层来预测不同尺寸大小的目标。由于不同层中存在不同的感受野。因此，使用较大感受野的层预测大物体，使用较小的感受野对小物体进行预测。SSD将不同尺寸的默认框推广到卷积网络中的不同曾。并且强制每一层关注预测目标的特定尺寸。MS-CNN在多层卷积层中应用反卷积操作来增大feature map的分辨率。为了检测较小尺寸的物体，需要结合较低网络层的信息同时，feature map要较密集。但由于网络的低层缺少足够多的语义信息，因此对物体的分类存在不良影响。通过使用反卷积及跳跃结构，可以在密集的feature map中加入更多的语义信息，利于小目标物体的检测。
有部分工作主要在于结合上下文信息进行预测。Multi-Region CNN不仅从region proposals中池化特征。而且对预定义的区域（中心，边界等上下文区域）进行池化操作。借鉴现存的分割和姿态估计，使用编码-解码结构在预测前传递上下文信息。反卷积不仅解决了卷积网络中feature map分辨率的缩减，同时增加了预测的上下文信息。
Deconvolutional Single Shot Detection (DSSD) model
本文首先回顾SSD的结构，然后分析基于ResNet-101的SSD提高了训练效率。接下来，介绍如何增加反卷积层实现沙漏形状的网络，最后将反卷积与模型进行融合传递分割信息。
SSD
SSD在基础网络的顶部开始建立，以几层卷积层结束。如图1，SSD增加了一个小型卷积层。增加的层及先前的几层用于预测框的偏移及分数。预测通过3x3xchannels的卷积核进行预测，一个用于获得类别分数，另一个用于边界框的回归。使用NMS处理结果用于得到最终的检测结果。
使用ResNet-101替换VGG：使用ResNet-101替换SSD中的VGG，从而提高检测的准确率。在resnet的conv5_x层后增加层，在conv3_x,conv5_x及增加的层进行预测分数及框的偏移。但实验发现，并没有对结果改善结果。
预测模块：在原始的SSD中，由于较大的梯度值，因此，将目标函数直接应用于挑选的feature map中，同时conv4_3层上应用L2正则化。MS-CNN指出提高每个子网络相关任务上的性能可以提高准确率。基于此，在每个预测层中增加了一个残差连接。如下图c，实验发现使用ResNet-101的检测效果要由于原始SSD中的VGG。
Deconvolutional SSD：为了在检测时得到更多高层次的上下文信息，将预测放到一系列反卷积层中。形成一种对称的沙漏形状的网络。本文基于ResNet-101进行搭建DSSD,后续的反卷积层用于怎加feature map 的分辨率。同时，为了增强特征，增加了跳跃连接结构。DSSD中的解码层很浅，主要有两个原因：（1）检测是视觉中的基础任务，需要为后续任务提供更多的信息。因此，速度是一个重要的因素。建立对称的沙漏型网络意味着inference的时间会加倍。不利于快速检测的要求。（2）由于分类只给出一整张图像的标记，而不是针对目标检测的局部标签，没有在ILSVRC 数据集中预训练的解码部分的预训练模型。效果较好的网络依赖于迁移学习，可以获得更高的准确率，同时，拟合的会更快，而DSSD没有预训练模型，因此，无法利用迁移学习的优势，另一方面是反卷积十分吃计算资源，特别是将以前层的信息添加到反卷积的过程中。
Deconvolution Module：为了将前层网络的信息与反卷积层进行融合，本文提出了反卷积模型，如下图，该模型嵌入在整个DSSD中。本文做了一下改进：（1）在每个卷积层后添加一层BN层。（2）用可学习的反卷积层替换双线性上采样（3）测试使用不同的结合方法，像素相加及像素点乘。
训练：参考SSD的训练策略。（1）将一系列默认框与ground truth进行匹配。方法是对每个ground truth box，挑出其与之匹配度（IOU）最高的默认框（2）其次，ground truth box与任意IOU大于0.5的default box。对于不匹配的default box，基于confidence loss选择确定的box，作为负样本，将正负样本之间的比例控制在1:3。然后，最小化联合训练位置损失（L1正则化）及confidence损失（Softmax）。由于Fast R-CNN及Faster R-CNN阶段没有特征或者像素的重采样过程，只是单纯的依赖于普通数据增强操作得到的数据。本文对原始的box的尺寸做了微小的设置。实验发现长宽比为2及3的尺寸比效果很好。本文基于box的面积的平方根为特征对训练box进行k-means聚类。
首先使用两个簇。如果误差改进超过20%，则增加簇的数量。本文聚集了7个簇，效果如下图。SSD网络将输入图片调整为方型，同时，由于大部分图片都比较宽。因此，大部分bounding box都比较高。实验观察，大部分box的比例在1-3范围内，因此，本文在网络的每一层增加（1.6，2.0，3.0）的尺寸比率。
实验
基础网络：基于在ILSVRC CLS-LOC数据集上预训练的ResNet-101，遵从R-FCN，改变conv5的有效stride从32像素变为16像素，来增加feature map的分辨率。conv5的第一层卷积层的stride 由2变为1.应用空洞卷积算法，将dilation从1变为2。为了提高inference时间，按下式1，测试时将网络的BN层移除，按式子3及4重新定义权重及偏差。但仍无法和原始SSD一样快。原因：（1）ResNet-101比精简的VGG比较。（2）给模型附加的卷积层。（3）使用过多的default box。
Reference
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