《DSOD：Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch》Seminar记录

今天我讲得这篇论文是Learning Deeply Supervised Object Detectorsfrom Scratch，是今年ICCV的一篇文章，它的作者之一是今年CVPRbest paper DenseNet的作者。这篇文章主要就是用DenseNet+SSD的结构来做目标检测，它可以不用预训练的模型，直接用目标检测的数据进行训练，同时可以达到经过预训练一样的效果。

 

Motivation：

图像分类的模型作为预训练模型，它的结构都是固定的，参数又很多，想要轻微调整网络结构的话也很麻烦，灵活性太差，而且计算的开销也会很大。

第二个是存在learning bias的问题，因为分类和检测的loss 和最后的分类不一样，所以在寻找局部最优时候可能会有偏差。

第三是存在Domain不匹配的问题。把分类网络迁移到其他比较特殊的数据上，比如深度图和医学图像，它的domain和一般图像分类模型的差太大，fine –tuning的结果会很不好。

 

所以作者就提出了两个问题，能不能不用预训练，如果可以的话，该怎么样设计这个网络结构，针对此，这篇文章设计了这个目标检测的模型，据他们所知，还没有做过相关的工作。

 ……

第二个原则

在网络的主干部分，用的是DenseNet的结构，

DenseNet将整个网络用不同的Block分开，先经过一个卷积层，每个Block之间用AveragePooling进行下采样，Block之内就是它的精华部分，每一个卷积层的输入都与前面的层有关，这个公式可以看到第l层的输入，是0到l-1层结果拼接起，这样就可以充分运用到每一层的信息，而且每个block里的卷积层的channel很小，在DSOD里，作者只用了48个，这样网络参数就很少。

这张就是DenseNet的网络结构，总共有4个DenseBlock，每个Block之间有个Transition层，把feature map 的大小减半，在这篇文章里，它把后两个Block之间的transition layer做了改变，不对featuremap进行下采样，因为在DenseNet里面只用了4个Block，而如果想要增加block数量的话，再经过下采样就会导致最终feature map的分辨率太低，所以DSOD里就去掉了后几个block之间的pooling 层

 

第三个原则是用到了 Stem Block，作者借鉴了Inception结构，原来DenseNet第一个卷积层是一个7*7的卷积加一个3*3的max pooling，在这里变成了3个3*3的卷积，加一个2*2的max pooling，主要是为了降低一开始输入图像信息的丢失。

 

第四个原则是Dense Prediction Structure。这篇文章的主要思想就是Deep supervised，前面提到它只在非区域的检测算法上有收敛，所以这里predition模块借鉴了SSD 算法，对SSD的结构做了一些变动，将最后prediction里的各个层进行dense connection的过程，这张图片是两者的对比图，左边可以看到SSD里它不同尺度的feature map是直接输入到最后的全连接层的，右边是作者提出的Dense Connection的结构，就是让每个feature
map学一半留一半，看下画圈这里是一个拼接的步骤，左边的输入是上一层经过卷积后得到的一个新的feature map，上边的这个输入是直接把上一层进行下采样，这样保证两个size一样以后直接串联起来，输入到最后全连接层，这里下采样的部分先经过2*2的max pooling，让两个feature map的大小一样，然后再用1*1的卷积把channel减半，以后的每个层都用了这个操作，这样每一层就直接用到了上一层的信息，并且减少了参数量，作者实验以后发现用了Dense Connection的结构以后结果也更好。

实验部分，作者把自己提出的每个原则都做了实验，transition without pooling 是用不用这一层，这里的theta是在transition层进行1*1卷积时是否用它的channel压缩，打钩的话是不压缩，bottleneck是指在每个block里有多个卷积层，在每个卷积层前面都加了一个1*1的卷积层，用来降低输
4000
入的featuremap的数量，数量越大的话效果越好。