yolo 负样本

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yolo 负样本

0 简介

本文抛弃网络具体结构，仅仅从正负样本区分和正负样本平衡策略进行分析，大体可以分为正负样本定义、正负样本采样和平衡loss设计三个方面，主要是网络预测输出和loss核心设计即仅仅涉及网络的head部分。所有涉及到的代码均以mmdetection为主。本文是第一部分，主要包括faster rcnn、libra rcnn、retinanet、ssd和yolo一共5篇文章。下一篇会包括anchor-free的平衡策略，以及最新改进算法。

由于本人水平有限，如果有分析不对的地方，欢迎指正和交流！

1 anchor-base

1.1 two-stage

1.1.1 faster rcnn

论文名称：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks

(1) head结构

faster rcnn包括两个head：rpn head和rcnn head。其结构如下：

rpn head的输出是包括分类和回归，分类是二分类，只区分前景和背景；回归是仅仅对于前景样本(正样本)进行基于anchor的变换回归。rpn head的目的是提取roi，然后输入到rcnn head部分进行refine。 rcnn head的输出是包括分类和回归，分类输出是类别数+1(1是考虑背景)，回归是仅仅对于前景样本不考虑分类类别进行基于roi的变换回归，rcnn head的目的是对rpn提取的roi特征进行refine，输出精准bbox。

(2) 正负样本定义

rpn和rcnn的正负样本定义都是基于MaxIoUAssigner，只不过定义阈值不一样而已。 rpn的assigner:

rcnn的assigner:

下面对MaxIoUAssigner进行详细分析。首先分析原理，然后分析细节。 正负样本定义非常关键。MaxIoUAssigner的操作包括4个步骤：首先初始化时候假设每个anchor的mask都是-1，表示都是忽略anchor

将每个anchor和所有gt的iou的最大Iou小于neg_iou_thr的anchor的mask设置为0，表示是负样本(背景样本)

对于每个anchor，计算其和所有gt的iou，选取最大的iou对应的gt位置，如果其最大iou大于等于pos_iou_thr，则设置该anchor的mask设置为1，表示该anchor负责预测该gt bbox,是高质量anchor

3的设置可能会出现某些gt没有分配到对应的anchor(由于iou低于pos_iou_thr)，故下一步对于每个gt还需要找出和最大iou的anchor位置，如果其iou大于min_pos_iou，将该anchor的mask设置为1，表示该anchor负责预测对应的gt。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，只能当做忽略样本了。从这一步可以看出，3和4有部分anchor重复分配了，即当某个gt和anchor的最大iou大于等于pos_iou_thr，那肯定大于min_pos_iou，此时3和4步骤分配的同一个anchor。

从上面4步分析，可以发现每个gt可能和多个anchor进行匹配，每个anchor不可能存在和多个gt匹配的场景。在第4步中，每个gt最多只会和某一个anchor匹配，但是实际操作时候为了多增加一些正样本，通过参数gt_max_assign_all可以实现某个gt和多个anchor匹配场景。通常第4步引入的都是低质量anchor，网络训练有时候还会带来噪声，可能还会起反作用。

简单总结来说就是：如果anchor和gt的iou低于neg_iou_thr的，那就是负样本，其应该包括大量数目；如果某个anchor和其中一个gt的最大iou大于pos_iou_thr，那么该anchor就负责对应的gt；如果某个gt和所有anchor的iou中最大的iou会小于pos_iou_thr，但是大于min_pos_iou，则依然将该anchor负责对应的gt；其余的anchor全部当做忽略区域，不计算梯度。该最大分配策略，可以尽最大程度的保证每个gt都有合适的高质量anchor进行负责预测，

下面结合代码进行分析：主要就是assign_wrt_overlaps函数，核心操作和注释如下：

通过代码可以发现，当设置self.gt_max_assign_all=True时候是可能出现第4步的某个gt和多个anchor匹配场景，默认参数就是True。

由于rcnn head预测值是rpn head的refine，故rcnn head面对的anchor(其实就是rpn输出的roi)和gt的iou会高于rpn head部分，anchor质量更高，故min_pos_iou阈值设置的比较高，由于pos_iou_thr和neg_iou_thr设置都是0.5，那么忽略区域那就是没有了，因为rcnn head面对的都是高质量样本，不应该还存在忽略区域。

(3) 正负样本采样

步骤2可以区分正负和忽略样本，但是依然存在大量的正负样本不平衡问题，解决办法可以通过正负样本采样或者loss上面一定程