目标检测中 Anchor 与 Loss 计算

对于一般的目标检测 loss 计算，通常分为几部分。比如 yolo 系列分为 objectness（是否包含目标）、classification（目标分类）、boundingbox-regression（目标位置）。其中，每个样本都需要计算 objectness 得分的损失，正样本需要计算 classification 和 bbox-regression 损失，其中每种损失又有不同的计算方式和组合方法，比如 bbox-regression 有 D_IoU、G_IoU、C_IoU 等等，组合方法有 Focal Loss 等等。但是这些不是我们这篇文章关注的重点。

对于目标检测我们要搞明白一个核心问题：如何生成参与 loss 计算的样本？anchor 和 ground-truth 的纠缠不休就是在这个问题上，各种框混杂一起。要搞明白这个问题，我们把带 anchor 的目标检测中出现各种框的核心概念一一剥开。

一般来说，带 anchor 的目标检测包含以下几种框：

1. ground-truth，简称 gt，标注生成的框，包含位置信息和类别信息。
2. anchor，也成为先验框，尺寸预先设置好的框，一般在 feature map 上，每个像素点（也称为 cell）有多个，每个大小形状都不一样。可以通过 k-means 等方法生成适合数据集的尺寸，同时大小不同的尺寸也和模型的多个检测分支对应。
3. predict，也称为预测框，网络的 detect 层的输出信息，大小通常是 n, h, w, (nc + 4 + 1)，n 表示 feature map 上每 cell 的 anchor 数量，h 和 w 是 feature map 的大小，nc 表示类别得分，4 表示位置信息，1 表示 objectness 得分。

写的越多越杂乱，所以不写太多计算，只要记住这些核心概念，下面来说明每种框之间的关联：

1. anchor 和 gt 相互作用，通过筛选手段，确定哪个 anchor 负责预测哪个 gt，不同检测方法中筛选手段不同，并且有的规定一个 gt 必须有一个 anchor 负责预测，有的则选择忽略某些 gt，有的一个 gt 可以有多个 anchor 对应。
2. predict 和 anchor 一一对应。首先可以明确，每个 predict 都是对应一个 anchor 的（其实现在大部分检测方法比如 yolo，predict 输出的并不是实际坐标，需要通过 anchor 解码）。当 1 中确定某个 anchor 有负责预测 gt 之后，这个 anchor 对应的 predicts 就是正样本，其余就是负样本。predicts 的输出结果和 gt 相互作用，计算 loss。

总结以上核心：正负样本通常由 gt 和先验框 anchor 匹配生成，参与计算的是 anchor 的和 gt（只有尺寸，没有类别），而计算 loss 则是其对应的 predict 和 gt（包含类别信息） 。这句话就点明了 3 种框的关系，可以看出 anchor 是桥梁，非常重要。

有了以上概念，我们来实际操作解读以下经典的目标检测中一些具体实际操作。

Faster-RCNN

我的老朋友，最爱。faster-rcnn 属于 two-stage，anchor 主要是在第一层 RPN 中用到。我们知道 RPN 用于生成 RoI。我们把 RPN 网络输出的就是 predicts，那么如何计算 Loss 呢？

依据上述步骤，首先就是 anchor 和 gt 的匹配。在 faster-rcnn 中分为：

1. 初始化每个 anchor 的 mask 为 -1，-1 表示这个 anchor 被忽略，不参与 loss 计算。
2. 计算每个 gt 和 每个 anchor 的 iou。
3. 对于一个 anchor，如果其和所有 gt 的 iou 都小于阈值 neg_iou_thr，则标记为负样本，mask 设为 0；如果最大 iou 大于阈值 pos_iou_thr，则标记为正样本。此时有一些 gt 是没有 anchor 负责预测的，这一步的意思是挑选优质的正样本和负样本。
4. 对于所有 gt，如果其和某个 anchor 的 iou 大于阈值 min_pos_iou，则也将这些 anchor 标记为正样本，min_pos_ios <= pos_iou_thr。这一步是为了增加正样本的数量（如果不需要增加正样本数量，则可以设置只和最大 iou 的 anchor 匹配），一个 gt 可能会由多个 anchor 负责预测。通过本步骤，可以最大程度保证每个 gt 都有 anchor 负责预测，如果还是小于 min_pos_iou，那就没办法了，这个 gt 被忽略了。这一步引入的 anchor 因为 iou 较少，质量较低。

上述规则将 anchor 标记分类（anchor_target_layer 实现），正样本都有对应的 gt 用于计算 bbox-regression 损失，同时正负样本本身又可以用于计算 objectness loss，直接将每个 anchor 对应的 predict 带入计算即可。没有用到的 anchor（标记为 -1），计算 loss 的时候被忽略。另外，RPN 没有 classification 损失。

YOLO V2/V3

one-stage 最爱。废话少说，yolo v2 步骤如下：

1. 初始化，标记所有 anchor 为负样本。
2. 对于一个 gt，确定其中心落在哪个 cell，计算该 cell 的所有 anchor 与这个 gt 的 iou，取最大值，这个 anchor 标记为正样本，负责预测该 gt。这一步计算 iou 时只考虑形状，不考虑框的位置。具体做法就是将 anchor 和 gt 这两个框的左上角对齐，然后计算 iou。这一步还隐含一个假设，多个 gt 不会落到同一个 cell 中。
3. 如果一个 anchor 经过 1 被标记为负样本，但是其与某个 gt 的 iou 大于某个阈值（0.6），则将其标记为忽略（低质量的负样本）。这里需要注意，yolo v2/v3 中这一步计算使用的是 anchor 预测值，而不是预设的 anchor。

区分了正负样本之后就可以用于计算 loss 了，类似 faster-rcnn。

上述原理在代码中实现是倒过来的，同时在开始时还有计算 predict 和 anchor 的位置偏移，这个能够加快 predict 的形状向 anchor 的形状收敛。因为 yolo 中的 anchor 是聚合而来，本身就比较合理。仔细看下面的 loss 计算公式：

图片.png

1. 求和公式中 W H A 分别表示 feature map 的长、宽以及每个 cell 的 anchor 数量。
2. 第一项是负样本，只计算 objectness 的置信度误差。
3. 第二项是 anchor 先验框和预测框的坐标误差，只计算前 12800 个迭代，加速预测框向先验框的收敛。
4. 第三项是正样本，其中又包含三项：

1.  第一项是预测框与 gt 的坐标误差（coord）；
1.  第二项是是 objectness 置信度误差（obj）；
1.  第三项是分类误差。

上述公式弄明白了，也就基本理解了各种框的用途和意义了。v3 和 v2 一样是基于 max iou 的匹配规则，只不过有多个检测分支，其规定一个 gt 不可能出现在多个检测分支上，也就是每个 gt 取三个检测分支上 anchor 匹配最大的那个。

YOLO V5

yolo v5 相对 v2/v3 变动很大，主要是匹配规则变了，首先明确一点，v5 和 v3 一样，同样有 3 个检测分支，但是v5 中的匹配是逐层进行的，每一层互不影响，也就是说一个 gt 可以与多个检测层的 anchor 匹配。具体规则如下（以下规则是逐层进行的）：

1. 对于一个 gt，计算其与当前层的 anchor 是否匹配，匹配是通过 shape 而不是 iou。以 h 为例，就是 gt_h/anchor_h 要大于一个 1/anchor_t，小于 anchor_t，anchor_t 默认设置为 4.0。w 同理。如果不匹配，则说明该 gt 和 anchor 匹配度不够，在当前层的检测中舍弃掉这个 gt。因此在检测小目标的 detect 层，比如下采样为 8 的 P3 层，一个大目标 gt 可能会被舍弃，认为是背景。
2. 对于剩余 gt，计算其中心落在哪个 cell 中，同时利用四舍五入方法，找出最近的两个 cell，认为这 3 个 cell 都负责预测这个 gt。很明显，通过这种方法，正样本的数量将明显增多。

1.  一个 cell 相邻的有上下左右 4 个cell，根据中心点在当前 cell 中的偏移来找出和中心点比较近的两个相邻 cell。

图片.png

代码中的具体做法是：在任何一预测层，将每个 gt 复制和 anchor 个数一样多的数目（3个），然后将 gt 和 anchor 一一对应计算，去除本层不匹配的 gt，然后对 gt 原始中心点网格坐标扩展两个邻居像素，因此每个 gt 总共有 3 个 cell 上的若干个 anchor 负责预测。有个细节需要注意，前面 shape 过滤时候是不考虑 xy 坐标的，也就是说 gt 的 wh 是和所有 anchor 匹配的，会导致找到的邻居也相当于进行了 shape 过滤规则。详见 build_targets 函数，

yolo v5 的改动造成的变化主要如下：

1. 不同于 yolov3 和 v4，其 gt 可以跨层预测，即有些 gt 在多个预测层都算正样本。
2. 不同于 yolov3 和 v4，其 gt 匹配数范围扩大，明显增加了很多正样本。（但是引入了很多低质量的负样本）
3. 不同于 yolov3 和 v4，有些 gt 由于和 anchor 匹配度不高，而变成背景。

有了正负样本，v5 的 loss 计算也很简单，classification 和 objectness confidence 分支都是 bce loss，bbox regression 直接采用 giou loss。

总结与思考

通过对这些核心概念和操作的了解，我们可以更加深入地理解目标检测的实现过程。此外，我们还可以发现不同的检测方法可能在anchor和ground-truth匹配和样本选择方面存在不同的策略，这也为我们选择和优化目标检测算法提供了启示。

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