DETR：Facebook提出基于Transformer的目标检测新范式 | ECCV 2020 Oral

原创 VincentLee 晓飞的算法工程笔记

DETR基于标准的Transorfmer结构，性能能够媲美Faster RCNN，而论文整体思想十分简洁，希望能像Faster RCNN为后续的很多研究提供了大致的思路

来源：晓飞的算法工程笔记公众号

论文: End-to-End Object Detection with Transformers

论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.12872
论文代码：https://github.com/facebookresearch/detr

Introduction

之前也看过一些工作研究将self-attention应用到视觉任务中，比如Stand-Alone Self-Attention in Vision Models和On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers，但这些方法大都只是得到与卷积类似的效果，还没有很出彩的表现，而DETR基于transformer颠覆了主流目标检测的做法，主要有三个亮点：

Standard Transformer，DETR采用标准的Transformer和前向网络FFN进行特征的处理以及结果的输出，配合精心设计的postion encoding以及object queries，不需要anchor，直接预测bbox坐标以及类别。
Set prediction，DETR在训练过程中使用匈牙利排序算法将GT和模型预测结果一一对应，使得在推理时的模型预测结果即为最终结果，不需要后续的NMS操作。
目标检测性能超越了经典的Faster RCNN，打开了目标检测研究的新路线，并且DETR也能改装应用于全景分割任务，性能也不错。

The DETR model

DETR architecture

DETR的整体架构很简单，如图2所示，包含3个主要部分：CNN主干、encoder-decoder transformer和简单的前向网络(FFN)。

Backbone

定义初始图片，使用常规的CNN主干生成低分辨率特征图，论文采用以及。

Transformer encoder

先用卷积将输入降至较小的维度，得到新特征图，再将特征图空间维度折叠成1维，转换为的序列化输入。DETR包含多个encoder，每个encoder都为标准结构，包含mullti-head self-attention模块和前向网络FFN。由于transformer是排序不变的，为每个attention层补充一个固定的位置encoding输入。

Transformer decoder

decoder也是transformer的标准结构，使用multi-head self-attention模块和encoder-decoder注意力机制输出个大小为的embedding，唯一不同的是DETR并行地decode 个目标，不需要自回归的机制。由于decoder也是排序不变的，采用学习到的位置encdoing(等同于anchor)作为输入，称为object queries。类似于encoder，将位置encoding输入到每个attention层，另外还有空间位置encoding，见图10。decoder将个object queries转换为个输出embedding，然后独立地解码成box坐标和class标签，得到个最终的预测结构。由于了使用self-attention以及encoder-decoder注意力机制，模型能够全局地考虑所有的目标。

Prediction feed-forward networks (FFNs)

使用带ReLU激活的3层感知机以及线性映射层来解码得到最终的预测结果，感知机的隐藏层维度为。FFN预测归一化的中心坐标、高度、宽度以及softmax后的类别得分，由于一般大于目标个数，所以使用特殊的类别来标记无预测目标，类似于背景类。需要注意，最后用于输出的FFN与encoder和decoder里的FFN是不一样的。

Auxiliary decoding losses

论文发现对decoder使用辅助损失进行训练十分有效，特别是帮助模型输出正确的目标个数，所以在每个decoder层添加FFN和Hugarian loss，所有的FFN共享参数，另外也使用了共享的layer-norm来归一化FFN的输入。

Object detection set prediction loss

DETR输出固定的个预测结果，最大的困难在于根据GT对预测结果进行评分，需要先找到预测结果和GT的对应关系。定义为GT集合，大小为N，缺少的用填充，为预测结果，为了最好地匹配GT和预测结果，使用匈牙利算法(二部图匹配方法)找到能够最小化匹配损失的最优排列方法：

为排序后GT-预测结果对的匹配损失，匹配损失考虑类别预测以及bbox的相似度。为GT，其中为类别，为相对于图片大小的坐标向量(x, y, hetight, weight)，和分别为预测的类别置信度和bbox。这里的匹配过程类似于目前检测算法中anchor和GT的匹配逻辑，而区别在于这里的预测结果和GT是一一对应的。
在找到最优排列方法后，计算Hungarian loss：