近日，2017/0712/249021.html">CVPR 2017获奖论文公布，引起了业内极大的关注。但除了这些获奖论文，还有众多精彩的论文值得一读。因此在大会期间，国内自动驾驶创业公司 Momenta 联合机器之心推出 CVPR 2017 精彩论文解读专栏，本文是此系列专栏的第二篇，作者为 Momenta 高级研发工程师李俊。

论文：Feature Pyramid Networks for Object Detection

论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.03144

这里介绍的文章是来自 Facebook 的特征金字塔网络 Feature Pyramid Networks(FPN)。FPN 主要解决的是物体检测中的多尺度问题，通过简单的网络连接改变，在基本不增加原有模型计算量情况下，大幅度提升了小物体检测的性能。我们将从论文背景，论文思想，结果与结论几方面探讨此论文。

在物体检测里面，有限计算量情况下，网络的深度（对应到感受野）与 stride 通常是一对矛盾的东西，常用的网络结构对应的 stride 一般会比较大（如 32），而图像中的小物体甚至会小于 stride 的大小，造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降。传统解决这个问题的思路包括：（1）多尺度训练和测试，又称图像金字塔，如图 1(a) 所示。目前几乎所有在 ImageNet 和 COCO 检测任务上取得好成绩的方法都使用了图像金字塔方法。然而这样的方法由于很高的时间及计算量消耗，难以在实际中应用。（2）特征分层，即每层分别预测对应的 scale 分辨率的检测结果。如图 1(c) 所示。SSD 检测框架采用了类似的思想。这样的方法问题在于直接强行让不同层学习同样的语义信息。而对于卷积神经网络而言，不同深度对应着不同层次的语义特征，浅层网络分辨率高，学的更多是细节特征，深层网络分辨率低，学的更多是语义特征。

图1

因而，目前多尺度的物体检测主要面临的挑战为：

如何学习具有强语义信息的多尺度特征表示？

如何设计通用的特征表示来解决物体检测中的多个子问题？如 object proposal, box localization, instance segmentation.

如何高效计算多尺度的特征表示？

本文针对这些问题，提出了特征金字塔网络 FPN，如图 1(d) 所示，网络直接在原来的单网络上做修改，每个分辨率的 feature map 引入后一分辨率缩放两倍的 feature map 做 element-wise 相加的操作。通过这样的连接，每一层预测所用的 feature map 都融合了不同分辨率、不同语义强度的特征，融合的不同分辨率的 feature map 分别做对应分辨率大小的物体检测。这样保证了每一层都有合适的分辨率以及强语义特征。同时，由于此方法只是在原网络基础上加上了额外的跨层连接，在实际应用中几乎不增加额外的时间和计算量。作者接下来实验了将 FPN 应用在 Faster RCNN 上的性能，在 COCO 上达到了 state-of-the-art 的单模型精度。

具体而言，j2直播，FPN 分别在 RPN 和 Fast RCNN 两步中起到作用。其中 RPN 和 Fast RCNN 分别关注的是召回率和正检率，在这里对比的指标分别为 Average Recall(AR) 和 Average Precision(AP)。分别对比了不同尺度物体检测情况，小中大物体分别用 s,m,l 表示。

在 RPN 中，区别于原论文直接在最后的 feature map 上设置不同尺度和比例的 anchor，本文的尺度信息对应于相应的 feature map（分别设置面积为 32^2, 64^2, 128^2, 256^2, 512^2），比例用类似于原来的方式设置 {1:2, 1:1,, 2:1} 三种。与 RPN 一样，FPN 每层 feature map 加入 3*3 的卷积及两个相邻的 1*1 卷积分别做分类和回归的预测。在 RPN 中，实验对比了 FPN 不同层 feature map 卷积参数共享与否，发现共享仍然能达到很好性能，说明特征金字塔使得不同层学到了相同层次的语义特征。RPN 网络的实验结果为：

这里 FPN 对比原来取自 conv4 和 conv5 的 RPN 网络 (a)(b)，召回率得到了大幅度提升，尤其在中物体和小物体上 (c)。另外，作者做了变量对比实验，比如只保留横向连接 (d)，即特征分层网络，性能仅与原 RPN 差不多，原因就在于不同层之间的语义特征差距较大。另外，试验了砍掉横向连接，只保留自上而下放大 feature map 做预测结果 (e)，以及只用最终得到的 feature map 层 (f)，均比完整的 FPN 网络小物体检测 AR 低 10 个点左右。说明金字塔特征表示与横向连接都起了很大作用。