LSTD: A Low-Shot Transfer Detector for Object Detection论文阅读笔记

提出low-shot Transfer detector，来解决标注样本数据不足的情况。利用source domain知识，来构建高效的target-domain检测器，仅需要很少的训练样本。

提出了一个高效的架构，集成了Faster-RCNN和SSD的优点。
为low-shot dection引入了一个新颖的正则化迁移学习架构。提出了tranfer knowledge(TK)和background depression(BD)正则化，分别从source domain 和 target domain利用object knowledge，进一步增强对少数目标图像进行微调。

1、Introduction

transfer learning for low-shot detection challenge:

首先，当目标检测集受限时，将物体检测的通用迁移策略（即，从预训练的深度分类器初始化深度检测器）应用起来是不合适的。主要原因是，使用这样的小型目标集进行微调通常很难消除检测和分类之间的任务差异。
与深度分类器相比，深度检测器在迁移学习过程中更容易过拟合。主要原因是，检测器需要为检测的定位和分类任务学习更多的对象特定表示
简单的微调可能会降低可迁移性，因为它经常忽略了源域和目标域中的重要对象知识。

本文贡献：

LSTD架构。结合了Faster RCNN和SSD的优点
提出了一个正则化迁移学习框架，该架构可以灵活的从源域转到目标域（避免了任务差异，例如从分类转为检测）。还是用了Transfer knowledge(TK) he background depreesion(BD)组成新的正则化来增强微调，TK为每个target-domain proposal transfers the source-object detection。BD 将目标图像的边界框知识集成到特征图上的额外监督中，使 LSTD 可以抑制背景干扰

2、Related-work

由于文章是2018年的，就跳过了

3、Low-Shot Transfer Detector(LSTD)

3.1Basic Deep Architecture of LSTD

bounding box regression in the fashion of SSD
- Bouding box Regression
object classification in the fashion of faster rcnn
- coarse-to-fine design for object classification

总的来说，就是结合了SSD的多尺度信息，结合了Faster RCNN的Proposal Generation、ROI Pooling层，让其分类会更加准确。中间有一个小trick就是，在SSD和Faster RCNN拼接部分，增加了一个二分类的检测器，来检查框内是否有object，进行一个先行过滤。

值得一提的是，在最后的分类过程中，使用卷积层代替了原始的全连接层。

3.2 Regularized Transfer Learning for LSTD

End to end regularized transfer learning framework

首先，LSTD现在大规模的source data中进行训练。然后再对预训练的LSTD模型在target data微调。

微调使用了新的正则化方法：

其中 $L_{main}$ 是指loss summation of multi-layer bounding box regression and coarse-to-fine object classification in LSTD。由于target data中会有很多新类，所以(K+1 K个类别+1个背景)Object classification需要进行重新的初始化，即使bounding box regression and object-or-not classification 可以被source data初始化。为了避免过拟合，所以就引入了分 $L_{reg}$ 。

Background-Depression (BD) Regularization

具体来说，我们首先从LSTD的中间卷积层生成convolutional feature cube，然后用GT bbox mask 掉 convolutional cube中所有目标。那么不在bbox，也就是剩下的就是背景 $F_{BD}$ ，为了去抑制背景，我们使用了L2正则去惩罚 $F_{BD}$ 。 $L_{BD}=||F_{BD}||2$

Transfer-Knowledge (TK) Regularization

在迁移学习过程中，特征提取，边界框回归，二分类等过程都可以利用在源数据集上预训练得到的结果作为初始化，但因为源数据集和目标数据集所包含的物体类别和数量都不相同，所以最后的多分类阶段无法利用源数据预训练的结果，只能从随机状态开始初始化。虽然source data和target data的数据集类别不同，但还是有关联的，不管是形态上还是颜色上。所以对于每个proposal都应用了transfer-Knowledge(TK)。

第一步：我们将训练数据（也就是target data）分别喂给原来用source data训练好的LSTD（后面叫1号）和重新初始化分类起的target LSTD（后面叫2号）。然后我们将target LSTD生成的proposal，传给1号的ROI pooling哪一块后面进行分类。得到