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摘要：算法思想作者是在經(jīng)典的兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上做的改進(jìn)。使用輕量級(jí)面向目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)設(shè)計(jì)的骨干網(wǎng)。二改進(jìn)特征表示的鑒別性。使用骨干網(wǎng)的精度超過，而計(jì)算量?jī)H為其。
今天跟大家分享一篇前天新出的論文《ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection》，來自國(guó)防科大與曠視的研究團(tuán)隊(duì)（孫劍老師在列）提出了較早的能夠在移動(dòng)端ARM芯片實(shí)時(shí)運(yùn)行的兩階段通用目標(biāo)檢測(cè)算法ThunderNet（寓意像Thunder雷一樣快^_^），并稱該算法后續(xù)將開源！
以下是作者信息：
論文地址：
https://arxiv.org/pdf/1903.11752v1.pdf
一作為來自國(guó)防科大的Zheng Qin和曠視的Zeming Li。
提出問題
目標(biāo)檢測(cè)的算法有很多，但要在移動(dòng)平臺(tái)，比如手機(jī)上的ARM CPU實(shí)時(shí)還比較難，主流的state-of-the-art目標(biāo)檢測(cè)算法無法實(shí)時(shí)，而一些號(hào)稱可以跑起來的算法距離state-of-the-art的精度差距太大。
作者希望設(shè)計(jì)速度快而精度高的算法，滿足移動(dòng)端的部署需求。
下圖是該文提出的ThunderNet算法的三個(gè)版本與目前輕量級(jí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)在COCO test-dev數(shù)據(jù)集上的精度和計(jì)算量的比較圖，可見ThunderNet在精度達(dá)到或超過之前輕量級(jí)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的同時(shí)，降低了計(jì)算量。
以上均為在CPU上單線程運(yùn)行結(jié)果，MobileNet-SSD運(yùn)行在驍龍820，MobileNet/MobileNetV2-SSDLite運(yùn)行在驍龍810，Pelee運(yùn)行在Intel i7-6700K (4.0 GHz),ThunderNet運(yùn)行在驍龍845。
算法思想
作者是在經(jīng)典的兩階段目標(biāo)檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上做的改進(jìn)。
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：
作者分兩個(gè)方向做了5點(diǎn)改進(jìn)：
一、改進(jìn)速度。
1. 使用輕量級(jí)、面向目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)設(shè)計(jì)的骨干網(wǎng)Snet。
網(wǎng)絡(luò)參數(shù)如下：
2. 壓縮RPN網(wǎng)絡(luò)部分，降低候選目標(biāo)區(qū)域生成的時(shí)間。
3. R-CNN子網(wǎng)絡(luò)使用1024維的全連接層，提高速度。
二、改進(jìn)特征表示的鑒別性。
1. 設(shè)計(jì)了上下文增強(qiáng)模塊CEM結(jié)構(gòu)，它可以有效結(jié)合三個(gè)尺度的特征圖，編碼更多的上下文信息，增大感受野，生成更具鑒別性的特征。
2. 設(shè)計(jì)了空間注意力模塊SAM結(jié)構(gòu)，它可以利用RPN中學(xué)習(xí)到的信息，從上下文增強(qiáng)模塊提精特征圖的特征分布。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果
作者在VOC 2007 test數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下，與現(xiàn)有其他算法相比，在保持高精度同時(shí)，計(jì)算量也處于較低水平。
下圖是在COCO test-dev數(shù)據(jù)集上與其他算法的比較，同樣達(dá)到了計(jì)算量小精度高的目標(biāo)。
以下是一些檢測(cè)結(jié)果示例：
在運(yùn)行速度方面，該算法能到達(dá)到與MobileNet-SSD相當(dāng)?shù)木?，此時(shí)在ARM上運(yùn)行24.1fps，x86上運(yùn)行47.3fps。使用SNet146骨干網(wǎng)的ThunderNet精度超過YOLOv2，而計(jì)算量?jī)H為其1/37。
期待作者早日放出代碼！
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