论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂]

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论文题目：Objects as Points

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf

发布时间：2019.4.16

机构：UT Austin，UC Berkeley

代码：https://github.com/xingyizhou/CenterNet

Abstract

目标检测识别往往在图像上将目标用矩形框形式框出，该框的水平和垂直轴与图像的水平和垂直向平行。大多成功的目标检测器都先穷举出潜在目标位置，然后对该位置进行分类，这种做法浪费时间，低效，还需要额外的后处理。本文中，我们采用不同的方法，构建模型时将目标作为一个点——即目标BBox的中心点。我们的检测器采用关键点估计来找到中心点，并回归到其他目标属性，例如尺寸，3D位置，方向，甚至姿态。我们基于中心点的方法，称为：CenterNet，相比较于基于BBox的检测器，我们的模型是端到端可微的，更简单，更快，更精确。我们的模型实现了速度和精确的最好权衡，以下是其性能：

MS COCO dataset, with 28:1% AP at 142 FPS, 37:4% AP at 52 FPS, and 45:1% AP with multi-scale testing at 1.4 FPS.

用同个模型在KITTI benchmark 做3D bbox，在COCO keypoint dataset做人体姿态检测。同复杂的多阶段方法比较，我们的取得了有竞争力的结果，而且做到了实时的。

Introduction

目标检测驱动了很多基于视觉的任务，如实例分割，姿态估计，跟踪，动作识别。且应用在下游业务中，如监控，自动驾驶，视觉问答。当前检测器都以bbox轴对称框的形式紧紧贴合着目标。对于每个目标框，分类器来确定每个框中是否是特定类别目标还是背景。

One stage detectors 在图像上滑动复杂排列的可能bbox（即锚点）,然后直接对框进行分类，而不会指定框中内容。

Two-stage detectors 对每个潜在框重新计算图像特征，然后将那些特征进行分类。

后处理，即 NMS（非极大值抑制），通过计算Bbox间的IOU来删除同个目标的重复检测框。这种后处理很难区分和训练，因此现有大多检测器都不是端到端可训练的。

本文通过目标中心点来呈现目标（见图2），然后在中心点位置回归出目标的一些属性，例如：size, dimension, 3D extent, orientation, pose。而目标检测问题变成了一个标准的关键点估计问题。我们仅仅将图像传入全卷积网络，得到一个热力图，热力图峰值点即中心点，每个特征图的峰值点位置预测了目标的宽高信息。

模型训练采用标准的监督学习，推理仅仅是单个前向传播网络，不存在NMS这类后处理。

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对我们的模型做一些拓展（见图4），可在每个中心点输出3D目标框，多人姿态估计所需的结果。

对于3D BBox检测，我们直接回归得到目标的深度信息，3D框的尺寸，目标朝向；

对于人姿态估计，我们将关节点（2D joint）位置作为中心点的偏移量，直接在中心点位置回归出这些偏移量的值。

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由于模型设计简化，因此运行速度较高（见图1）

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我们的方法与基于锚点的one-stage方法相近。中心点可看成形状未知的锚点（见图3）。但存在几个重要差别（本文创新点）：

第一，我们分配的锚点仅仅是放在位置上，没有尺寸框。没有手动设置的阈值做前后景分类。（像Faster RCNN会将与GT IOU >0.7的作为前景，<0.3的作为背景，其他不管）；

第二，每个目标仅仅有一个正的锚点，因此不会用到NMS，我们提取关键点特征图上局部峰值点（local peaks）；

第三，CenterNet 相比较传统目标检测而言（缩放16倍尺度），使用更大分辨率的输出特征图（缩放了4倍），因此无需用到多重特征图锚点；

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通过关键点估计做目标检测：

我们并非第一个通过关键点估计做目标检测的。CornerNet将bbox的两个角作为关键点；ExtremeNet 检测所有目标的最上，最下，最左，最右，中心点；所有这些网络和我们的一样都建立在鲁棒的关键点估计网络之上。但是它们都需要经过一个关键点grouping阶段，这会降低算法整体速度；而我们的算法仅仅提取每个目标的中心点，无需对关键点进行grouping 或者是后处理；

单目3D 目标检测：

3D BBox检测为自动驾驶赋能。Deep3Dbox使用一个 slow-RCNN 风格的框架，该网络先检测2D目标，然后将目标送到3D 估计网络；3D RCNN在Faster-RCNN上添加了额外的head来做3D projection；Deep Manta 使用一个 coarse-to-fine的Faster-RCNN ，在多任务中训练。而我们的模型同one-stage版本的Deep3Dbox 或3D RCNN相似，同样，CenterNet比它们都更简洁，更快。

Preliminary

令 $I\epsilon R^{W\times H\times 3}$ 为输入图像，其宽W，高H。我们目标是生成关键点热力图 $\hat{Y}\epsilon [0,1]^{\frac{W}{R}\times \frac{H}{R}\times C}$ ,其中R 是输出stride（即尺寸缩放比例），C是关键点类型数（即输出特征图通道数）；关键点类型有： C = 17 的人关节点，用于人姿态估计； C = 80 的目标类别，用于目标检测。我们默认采用下采用数为R=4 ； $\hat{Y}_{x,y,c}=1$ 表示检测到的关键点； $\hat{Y}_{x,y,c}=0$ 表示背景；我们采用了几个不同的全卷积编码-解码网络来预测图像 I 得到的 $\hat{Y}$ ：stacked hourglass network ， upconvolutional residual networks (ResNet)， deep layer aggregation (DLA) 。

我们训练关键点预测网络时参照了Law和Deng (H. Law and J. Deng. Cornernet: Detecting objects as
paired keypoints. In ECCV, 2018.) 对于 Ground Truth（即GT）的关键点 c ,其位置为 $p \epsilon R^{2}$ ，计算得到低分辨率（经过下采样）上对应的关键点 $\tilde{p}=\left \lfloor \frac{p}{R} \right \rfloor$ . 我们将 GT 关键点通过高斯核分散到热力图上，其中论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] 是目标尺度-自适应的标准方差。如果对于同个类 c （同个关键点或是目标类别）有两个高斯函数发生重叠，我们选择元素级最大的。训练目标函数如下，像素级逻辑回归的focal loss：

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其中和论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] 是focal loss的超参数，实验中两个数分别设置为2和4， N是图像 I 中的关键点个数，除以N主要为了将所有focal loss归一化。

由于图像下采样时，GT的关键点会因数据是离散的而产生偏差，我们对每个中心点附加预测了个局部偏移论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] 所有类别 c 共享同个偏移预测，这个偏移同个 L1 loss来训练：

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只会在关键点位置论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] 做监督操作，其他位置无视。下面章节介绍如何将关键点估计用于目标检测。

Objects as Points

令是目标 k （其类别为）的bbox. 其中心位置为，我们用关键点估计来得到所有的中心点，此外，为每个目标 k 回归出目标的尺寸。为了减少计算负担，我们为每个目标种类使用单一的尺寸预测论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] ，我们在中心点位置添加了 L1 loss:

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我们不将scale进行归一化，直接使用原始像素坐标。为了调节该loss的影响，将其乘了个系数，整个训练的目标loss函数为：

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实验中，，论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] ，整个网络预测会在每个位置输出 C+4个值(即关键点类别C, 偏移量的x,y，尺寸的w,h)，所有输出共享一个全卷积的backbone;

从点到Bbox

在推理的时候，我们分别提取热力图上每个类别的峰值点。如何得到这些峰值点呢？做法是将热力图上的所有响应点与其连接的8个临近点进行比较，如果该点响应值大于或等于其八个临近点值则保留，最后我们保留所有满足之前要求的前100个峰值点。令是检测到的 c 类别的 n 个中心点的集合。每个关键点以整型坐标的形式给出。论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] 作为测量得到的检测置信度，产生如下的bbox:

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其中是偏移预测结果；论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] 是尺度预测结果；所有的输出都直接从关键点估计得到，无需基于IOU的NMS或者其他后处理。

3D 检测

3D检测是对每个目标进行3维bbox估计，每个中心点需要3个附加信息：depth, 3D dimension， orientation。我们为每个信息分别添加head.

对于每个中心点，深度值depth是一个维度的。然后depth很难直接回归！我们参考【D. Eigen, C. Puhrsch, and R. Fergus. Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network. In NIPS, 2014.】对输出做了变换。其中是sigmoid函数，在特征点估计网络上添加了一个深度计算通道论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] ，该通道使用了两个卷积层，然后做ReLU 。我们用L1 loss来训练深度估计器。

目标的3D维度是三个标量值。我们直接回归出它们（长宽高）的绝对值，单位为米，用的是一个独立的head : 论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] 和L1 loss;

方向默认是单标量的值，然而其也很难回归。我们参考【A. Mousavian, D. Anguelov, J. Flynn, and J. Kosecka.
3d bounding box estimation using deep learning and geometry. In CVPR, 2017.】，用两个bins来呈现方向，且i做n-bin回归。特别地，方向用8个标量值来编码的形式，每个bin有4个值。对于一个bin,两个值用作softmax分类，其余两个值回归到在每个bin中的角度。

人姿态估计

人的姿态估计旨在估计图像中每个人的k 个2D人的关节点位置（在COCO中，k是17，即每个人有17个关节点）。因此，我们令中心点的姿态是 kx2维的，然后将每个关键点（关节点对应的点）参数化为相对于中心点的偏移。我们直接回归出关节点的偏移（像素单位）论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] ，用到了L1 loss；我们通过给loss添加mask方式来无视那些不可见的关键点（关节点）。此处参照了slow-RCNN。

为了refine关键点（关节点），我们进一步估计k 个人体关节点热力图论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] ，使用的是标准的bottom-up 多人体姿态估计【4,39,41】,我们训练人的关节点热力图使用focal loss和像素偏移量，这块的思路和中心点的训练雷同。我们找到热力图上训练得到的最近的初始预测值，然后将中心偏移作为一个grouping的线索，来为每个关键点（关节点）分配其最近的人。具体来说，令是检测到的中心点。第一次回归得到的关节点为：论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂]

我们提取到的所有关键点（关节点，此处是类似中心点检测用热力图回归得到的，对于热力图上值小于0.1的直接略去）： for each joint type j from the corresponding heatmap 论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂]

然后将每个回归（第一次回归，通过偏移方式）位置与最近的检测关键点（关节点）进行分配论文精读——CenterNet :Objects as Points[通俗易懂] ，考虑到只对检测到的目标框中的关节点进行关联。

Implementation details

我们实验了4个结构：ResNet-18, ResNet-101, DLA-34， Hourglass-104. 我们用deformable卷积层来更改ResNets和DLA-34，按照原样使用Hourglass 网络。

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Hourglass

堆叠的Hourglass网络【30,40】通过两个连续的hourglass 模块对输入进行了4倍的下采样，每个hourglass 模块是个对称的5层下和上卷积网络，且带有skip连接。该网络较大，但通常会生成最好的关键点估计。

ResNet

Xiao et al. [55]等人对标准的ResNet做了3个up-convolutional网络来dedao更高的分辨率输出（最终stride为4）。为了节省计算量，我们改变这3个up-convolutional的输出通道数分别为256,128,64。up-convolutional核初始为双线性插值。

DLA

即Deep Layer Aggregation (DLA)，是带多级跳跃连接的图像分类网络，我们采用全卷积上采样版的DLA，用deformable卷积来跳跃连接低层和输出层；将原来上采样层的卷积都替换成3×3的deformable卷积。在每个输出head前加了一个3x3x256的卷积，然后做1×1卷积得到期望输出。

Training

训练输入图像尺寸：512×512; 输出分辨率：128×128 (即4倍stride)；采用数据增强方式：随机flip, 随机scaling (比例在0.6到1.3)，裁剪，颜色jittering；采用Adam优化器；

在3D估计分支任务中未采用数据增强（scaling和crop会影响尺寸）；

更详细的训练参数设置（学习率，GPU数量，初始化策略等）见论文~~

Inference

采用3个层次的测试增强：没增强，flip增强，flip和multi-scale（0.5,0.75,1.25,1.5）增强；For flip, we average the network
outputs before decoding bounding boxes. For multi-scale,we use NMS to merge results.