论文笔记：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

2014 ICLR
纽约大学 LeCun团队
Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun

简单介绍（What）
Ovefeat是2013年ImageNet定位任务的冠军，同时在分类和检测任务也取得了不错的结果。

1. 它用一个共享的CNN来同时处理图像分类，定位，检测三个任务，可以提升三个任务的表现。
2. 它用CNN有效地实现了一个多尺度的，滑动窗口的方法，来处理任务。
3. 提出了一种方法，通过累积预测来求bounding boxes（而不是传统的非极大值抑制）。

论文动机（Why）
虽然ImageNet的数据包含一个大致充满图像的中心目标，但是目标在图像中的大小和位置有着显著差异。解决这个问题有几个做法。

1. 使用多个固定大小的滑动窗口移动，对每个扫过的窗口图像做CNN预测。该方法的缺点在于窗口没有包含整个目标，甚至中心也没有，只是包含了一部分（比如狗狗的头），虽然适合做分类，但是定位和检测效果很差。
2. 训练一个卷积网络，不仅产生分类的分布，还产生预测框bouding box（预测目标的大小和位置）。
3. 累积每个位置和尺寸对应类别的置信度。

AlexNet展示了CNN可在图像分类和定位任务上取得了优秀的表现，但是并没有公开描述他们的定位方法。
这篇论文是第一次清晰地解释CNN如何用于定位和检测。

视觉任务（How）
论文探索了图像处理的三大任务，按难度上升的顺序分别是：

1. 分类（classification），给每一张图像打标签，表示是什么物体。只要概率最大的前5个中有一个是正确的就认为是正确（top5）。
2. 定位（localization），除了打标签，还需要给出目标的位置大小，而且bounding box和真实框的相似度必须达到阈值（比如交并比至少要为0.5）。也有top5指标，5个标签必须有一个标签，分类正确且边框符合条件，才算正确。
3. 检测（detection），一张图像有很多个目标物体，需要全部找出来（分类并定位）。分类和定位使用同一个数据集，而检测使用另外的数据集，里面的物体会更小一些。
4. 下面分为三个部分来讲讲论文是怎么做的（分类，定位和检测），重点主要是讲述分类任务，然后是定位任务，至于最后的检测任务论文没怎么提具体做法，就稍微提了一下。

分类任务

1. 论文的网络结构和alexNet很类似，在网络设计和测试阶段的做法上做了一些改进。论文的网络分为两个版本，一个快速版，一个精确版。下图是精确版的网络结构图。
   

2. 该网络和alexNet类似，有几点不同，一是没有使用对比归一化，二是没有使用重叠的池化，三是stride的超参用2代替了4，大stride可以提升速度，减小精度。

3. 该网络和alexNet最大的不同之处在于测试阶段使用了不同的方法来预测。

4. alexNet在测试阶段对256*256的图像做裁剪（四个角落和中间）和水平翻转，得到5*2也就是10张227*227的图像，然后送进网络里面得到10个结果求平均来进行预测。这样的做法有两个问题，裁剪时可能忽略了图像的一些区域，以及10张图像有很多重叠部分导致了冗余计算。

5. 该网络的测试阶段，用到了多尺度的，滑动窗口的方法（实验最多输入了6个不同尺度的图像）。这也是论文最大的创新点。

多尺度分类——全卷积（全卷积意为全部都是卷积层）

1. 上图中各层的输入大小是训练时的，由于在测试时会输入6张不同尺寸的图，所以大小肯定都不一样的。
2. 全卷积是什么：上图中后三层的全连接层实际上使用的是全卷积，全连接层是可以转为全卷积的，举例来说，全连接层的输入shape为5*5*1024的feature map，输出为4096的话，参数个数就是5*5*1024*4096，这个时候转为全卷积层，那么卷积的参数就是，卷积核大小为5*5*1024，卷积核个数为4096，二者的参数量是一样的。
3. 全卷积导致了什么：如下图所示，对14*14的图像进行卷积操作，在得到5*5的feature map后的这一步，如果使用全连接，就会把它压平再全连接，这样就破坏了feature map的图像位置关系，直接转为一列特征。但是如果使用的是全卷积，最后会得到1*1*C的feature map，C是channel数，也是类别的大小。这个时候如果来了一张16*16的图像，经过全卷积后就会得到2*2*C的feature map，这个时候可以对这个2*2的4个值做一个取最大或平均，就会变成一个值了，以此类推，来了更大的图像，最后得到的feature map就是3*3*C，4*4*C，5*5*C的大小，输出的大小和输入的大小相关，但总是可以对这个输出map池化（取最大）来得到这个类别的值。
4. 全卷积的好处：下图中第一个图是训练时用14*14的图像，最后产生一个输出，下面的图是测试时，可以用16*16的图像产生了“2*2”个输出，以此类推我们可以在测试时使用更大的图像（使用多scale），产生“更多”的输出进行（取最大）预测。这个做法相对于传统的滑动窗口（用14*14大小，步长为2的滑动窗口在16*16的图像上执行4次卷积操作进行分类）的优点是，只需要执行一次，保证了效率同时可以建模用各种不同尺度图像，不局限于固定的裁剪翻转方式（相对于alexNet测试阶段的做法），而且消除了很多冗余计算，提高了模型的鲁棒性又保证了效率。
   

多尺度分类——offset池化

1. 为了解释结合offset池化后最后计算出来的输出，以下图为例，(a)是第5层得到的暂未池化的一张图的某一维，比如图的大小为20*23，下图中画出的是20*23中的20。（20*23是后面的scale2在第5层得到的一个图的大小，后面我们会用到6个scale，这里以scale2的某一维为例子）。

2. 传统的做法，对长度为20的序列进行3*3的最大池化后会得到长度为6的序列，就是(b)中(Delta = 0)这样的池化

3. offset池化就是移动一定的位置再池化，(b)中(Delta = 0, 1, 2)就可以表示可以做三种池化，得到三个结果，因为图像是二维的，所以最后会得到3*3也就是9种池化结果，最后对于每个类别就有9个结果，可以对这些结果集成预测（下图的例子中只考虑一维的所以图中最后会得到三个结果，红蓝绿三种颜色表示三种池化后得到的结果）。

4. (c)表示进行3*3池化后得到6*6的图（6个格子）。(d)表示经过5*5的全卷积得到2*2的图（2个格子）。e表示把位置信息（长度为2）和offset方式（3种）交错后得到的最后的输出图。
   

5. 上述这个操作会对重复6*2也就是12次，其中6代表6个scale，如下图所示的6个不同的scale，而2表示水平翻转后会得到两个图。

6. 在这12次里面的每一次，对位置信息取最大，以Scale2为例，最后大小为6x9xC，就在这6x9个值中取最大。

7. 那么就会得到12个长度为C的向量，12个向量加起来取平均，得到一个长度为C的向量，然后求Top1或Top5，得到最后的结果。
   

验证集上的分类结果

其中coarse stride表示(Delta=0)，fine stride表示(Delta=0,1,2)。

1. 使用fine stride可以提升模型表现，但是提升不大，说明实际上offset-pooling在这里的作用不大。
2. 使用多scale，增加scale可以提升模型表现。
3. 最后多模型融合，又提升了表现

定位任务

1. 前面提到的分类任务中，1到5层做特征提取网络，6到输出层作为分类网络，这个时候只要在5层（池化后的）后面接一个回归网络就可以来做定位了。
2. 训练的时候固定特征提取网络，根据box和真实box之间的l2损失进行训练。
3. 如下图所示，同样以scale2为例，第五层输出的是6*7的图，通过回归网络的一系列卷积后，得到2*3个位置信息（2*3个box），4个channel表示box的四个边值（坐标）。
4. 回归层最后是1000个版本（类），下图中只是表示了一个类。
   

累积预测

1. 对于回归网络得到的一系列bounding box，该论文不是通过传统的非极大值抑制，而是使用了累积预测的方法。
2. 首先对于每个scale计算出前k个类别，对每个类别计算出所有的bouding box。
3. 然后合并所有scale的bounding box得到集合(B)，重复以下步骤
4. ((b_1^*, b_2^*) = arg min_{b_1 eq b_2 in B} match\_score(b_1, b_2))
5. 假如，(match\_score(b_1, b_2) > t)，则停止
6. 否则，(B leftarrow B verb|| { b_1^*, b_2^* } cup box\_merge(b_1^*, b_2^*))

其中(match\_score(b_1, b_2))计算的是两个box中点的距离和交集区域的面积之和，当它大于某个阈值时算法停止(box\_merge(b_1^*, b_2^*))计算的是两个box坐标的平均值。
通过合并具有高置信度的box来得到最终预测。
这种方法可以淘汰那些低置信度以及低连续（多个box相差很远）的类别，会更加鲁棒。

检测任务

1. 检测的训练和分类的训练差不多，只是分类最后输出的是1*1的一个输出，而检测产生的是n*n的spatial输出，一张图像的多个位置被同时训练。
2. 和定位任务相比，最主要的不同是需要预测一个背景类，考虑一个图像没有物体时。

总结

1. 本文使用一个CNN来集成三个任务，分类，定位和检测（共享前层的特征）。
2. 第一次具体解释了CNN是如何被用于定位和检测的。
3. 提出了一个多尺度的，滑动窗口的方法，能够提升任务的表现。
4. 在多尺度分类这一块，在feature map上滑窗，相比于传统的原始图像滑窗（用一个滑窗对整幅图像进行密集采样，然后处理每一个采样得到的图像，再组合结果），大大提高了效率。