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Generalized Focal Loss:Focal loss魔改以及预测框概率分布,保涨点 | NeurIPS 2020

VincentLee
为了高效地学习准确的预测框及其分布,论文对Focal loss进行拓展,提出了能够优化连续值目标的Generalized Focal loss,包含Quality Focal loss和Distribution Focal loss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示,DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看,GFL能够所有one-stage检测算法的性能

来源:晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection

Introduction


  目前,dense detector(one-stage)是目标检测中的主流方向,论文主要讨论其中的两个做法:

  • 预测框的表示方法(representation):可认为是网络对预测框位置的输出,常规方法将其建模为简单的Dirac delta分布,即直接输出位置结果。而有的方法将其建模为高斯分布,输出均值和方差,分别表示位置结果和位置结果的不确定性,提供额外的信息。

  • 定位质量估计:最近一些研究增加了额外的定位质量预测,比如IoU-Net加入了IoU分数的预测和FCOS加入了centerness分数的预测,最后将定位质量以及分类分数合并为最终分数。

  经过分析,论文发现上述的两个做法存在以下问题:

  • 定位质量估计和分类分数实际不兼容:首先,定位质量估计和分类分数通常是独立训练的,但在推理时却合并使用。其次,定位质量估计只使用正样本点进行训练,导致负样本点可能估计了高定位质量,这种训练和测试的差异会降低检测的性能。
  • 预测框表示方法不够灵活:大多算法将其建模为Dirac delta分布,这种做法没有考虑数据集中的歧义和不确定部分,只知道结果,不知道这个结果靠不靠谱。虽然有的方法将其建模为高斯分布,但高斯分布太简单粗暴了,不能反映预测框的真实分布。

  为了解决上面的两个问题,论文分别提出了解决的策略:

  • 对于定位质量估计,论文将其直接与分类分数进行合并,保留类别向量,每个类别的分数的含义变为与GT的IoU。另外,使用这种方式能够同时对正负样本进行训练,不会再有训练和测试的差异。

  • 对于预测框的表示方法,使用general的分布进行建模,不再强加任何的约束,不仅能够获得可靠和准确的预测结果,还能感知其潜在的真实分布情况。如上图所示,对于存在歧义或不确定的边界,其分布会表现为较平滑的曲线,否则,其分布会表示为尖锐的曲线。

  实际上,使用上述提到的两种策略会面临优化的问题。在常规的one-stage检测算法中,分类分支都使用Focal loss进行优化,而Focal loss主要针对离散的分类标签。在论文将定位质量与分类分数结合后,其输出变为类别相关的连续的IoU分数,不能直接使用Focal loss。所以论文对Focal loss进行拓展,提出了GFL(Generalized Focal Los),能够处理连续值目标的全局优化问题。GFL包含QFL(Quality Focal Los)和DFL( Distribution Focal Los)两种具体形式,QFL用于优化难样本同时预测对应类别的连续值分数,而DFL则通过对预测框位置进行general分布的建模来提供更多的信息以及准确的位置预测。
  总体而言,GFL有以下优点:

  • 消除额外的质量估计分支在训练和测试时的差异,提出简单且高效的联合预测策略。
  • 很好地对预测框的真实分布进行灵活建模,提供更多的信息以及准确的位置预测。
  • 在引入额外开销的情况下,能够提升所有one-stage检测算法的性能。

Method


Focal Loss (FL)

  FL主要用于解决one-stage目标检测算法中的正负样本不平衡问题:

  包含标准的交叉熵部分$-log(p_t)$以及缩放因子部分$(1-p_t)^{\gamma}$,缩放因子会自动将容易样本降权,让训练集中于难样本。

Quality Focal Loss (QFL)

  由于FL仅支持离散标签,为了将其思想应用到分类与定位质量结合的连续标签,对其进行了扩展。首先将交叉熵部分$-log(p_t)$扩展为完整形式$-((1-y)log(1-\sigma) + y\ log(\sigma))$,其次将缩放因子$(1-p_t)^{\gamma}$泛化为预测值$\sigma$与连续标签$y$的绝对差值$|y-\sigma|^{\beta}$,将其组合得到QFL:

  $\sigma=y$为QFL的全局最小解。

  缩放因子的超参数$\beta$用于控制降权的速率,表现如上图所示,假定目标连续标签$y=0.5$,距离标签越远产生的权重越大,反之则趋向于0,跟FL类似。

Distribution Focal Loss (DFL)

  论文跟其它one-stage检测算法一样,将当前位置到目标边界的距离作为回归目标。常规的方法将回归目标$y$建模为Dirac delta分布,Dirac delta分布满足$\int^{+\infty}_{-\infty}\delta(x-y)dx=1$,可通过积分的形式求得标签$y$:

  如前面说到的,这种方法没有体现预测框的真实分布,不能提供更多的信息,所以论文打算将其表示为general的分布$P(x)$。给定标签$y$的取值范围$[y_0, y_n]$,可像Dirac delta分布那样从建模的genreal分布得到预测值$\hat{y}$:

  为了与神经网络兼容,将连续区域$[y_0, y_n]$的积分变为离散区域$\{y_0, y_1, \cdots, y_i, y_{i+1}, \cdots, y_{n-1}, y_n \}$的积分,离散区域的间隔$\Delta=1$,预测值$\hat{y}$可表示为:

  $P(x)$可通过softmax操作$\mathcal{S}(\cdot)$获得,标记为$\mathcal{S}_i$,预测值$\hat{y}$可使用常规的方法进行后续的end-to-end学习,比如Smooth L1、IoU loss和GIoU Loss。

  但实际上,同一个积分结果$y$可由多种不同分布所得,会降低网络学习的效率。考虑到更多的分布应该集中于回归目标$y$的附近,论文提出DFL来强制网络提高最接近$y$的$y_i$和$y_{i+1}$的概率,由于回归预测不涉及正负样本不平衡的问题,所以DFL仅需要交叉熵部分:

  DFL的全局最优解为$\mathcal{S}_i=\frac{y_{i+1}-y}{y_{i+1}-y_i}$,$\mathcal{S}_{i+1}=\frac{y - y_i}{y_{i+1}-y_i}$,使得$\hat{y}$无限接近于标签$y$。

Generalized Focal Loss (GFL)

  QFL和DFL可统一地表示为GFL,假定值$y_l$和$y_r$的预测概率分别为$p_{y_l}$和$p_{y_r}$,最终的预测结果为$\hat{y}=y_l p_{y_l}+y_r p_{y_r}$,GT标签为$y$,满足$y_l \le y \le y_r$,将$|y-\hat{y}|^{\beta}$作为缩放因子,GFL的公式为:

  GFL的全局最优在$p^{*}_{y_l}=\frac{y_r-y}{y_r-y_l}$,$p^{*}_{y_r}=\frac{y-y_l}{y_r-y_l}$。

  FL、QFL和DFL均可认为是GFL的特殊情况。使用GFL后,与原来的方法相比有以下不同:

  • 分类分支的输出直接用于NMS,不用再进行两分支输出合并的操作
  • 回归分支对预测框的每个位置的预测,从原来的输出单个值变为输出$n+1$个值

  在使用GFL后,网络损失$\mathcal{L}$变为:

  $\mathcal{L}_{\mathcal{B}}$为GIoU损失

Experiment


  性能对比。

  对比实验。

  基于ATSS与SOTA算法进行对比。

Conclusion


  为了高效地学习准确的预测框及其分布,论文对Focal loss进行拓展,提出了能够优化连续值目标的Generalized Focal loss,包含Quality Focal loss和Distribution Focal loss两种具体形式。QFL用于学习更好的分类分数和定位质量的联合表示,DFL通过对预测框位置进行general分布建模来提供更多的信息以及准确的预测。从实验结果来看,GFL能够所有one-stage检测算法的性能。



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