OTA

论文：《OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection》
代码：Megvii-BaseDetection/OTA

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标签分配算法
目标CNN-based的目标检测器是预测 pre-defined anchors 的类别 (cls) 以及偏移量 (reg) 。
为了训练目标检测器，需要为每个anchor 分配 cls 和 reg 目标，这个过程称为标签分配或者正采样。
一些经典的标签分配方法：

• RetinaNet、Faster-RCNN： 使用 pre-defined anchors 与 groudtruth 的 IoU 阈值来区分正负样本。
• YOLOV5： 为了增加正样本数量，使用 pre-defined anchors 与 groudtruth 的 宽高比进行正采样。
• FCOS：处于groundtruth的中心区域的anchors作为正样本。

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OTA的提出背景
使用人工规则的分配方法，无法考虑尺寸、形状或边界遮挡的差异性。
虽然有一些改进工作，如ATSS动态分配方法，可以为每个目标动态的选择正样本。
但是上述方法都一个缺陷：没有全局性的考虑，比如当处理模糊标签时 (一个anchor可能对应多个目标)，对其分配任何一个标签都可能对网络学习产生负面影响。
OTA就是解决上述问题，以获得全局最优的分配策略。

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OTA思想
为了得到全局最优的分配策略，OTA方法提出将标签分配问题当作 Optimal Transport (OT) 问题。

具体来讲：
将每个gt当作可以提供一定数量labels的supplier，而每个anchor可以看作是需要唯一label 的 demander，如果某个anchor从 gt 那儿获得足够的 label，那么这个 anchor 就是此 gt 的一个正样本。
因为有很多anchor是负样本，所以还需引入另一个background供应商，专门为anchor提供 negative 标签，

问题目标是 supplier如何分配 label 给demander，可以让 cost 最低。其中 cost 的定义为：
对于每个anchor-gt pair，cost 为 pair-wise cls loss 和 pair-wise reg loss的加权和。
对于每个anchor-background pair，cost 为 pair-wise cls loss这一项。

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Optimal Transport的求解过程
假设第 $\mathrm{i}$ 个 supplier 拥有 ${\mathrm{s}}_{\mathrm{i}}$ 个货物，第 $\mathrm{j}$ 个 demander 需要 ${\mathrm{d}}_{\mathrm{j}}$ 个货物。
货物从 supplier i运到demander $\mathrm{j}$ 的成本为 ${\mathrm{c}}_{\mathrm{ij}}$ 。
目标是找到最佳运输方案 ${\pi }^{\ast }={\pi }_{\mathrm{i},\mathrm{j}}\mid \mathrm{i}=1,2,\dots ,\mathrm{m},\mathrm{j}=1,2,\dots \mathrm{n}$ ，可以让总的运输 cost 最低:
$$\begin{array}{c}\underset{\pi }{\min }\sum _{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{m}}\sum _{\mathrm{j}=1}^{\mathrm{n}}{\mathrm{c}}_{\mathrm{ij}}{\pi }_{\mathrm{ij}}\\ \text{ s.t. }\sum _{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{m}}{\pi }_{\mathrm{ij}}={\mathrm{d}}_{\mathrm{j}},\sum _{\mathrm{j}=1}^{\mathrm{n}}{\pi }_{\mathrm{ij}}={\mathrm{s}}_{\mathrm{i}},\sum _{\mathrm{i}=1}^{\mathrm{m}}{\mathrm{s}}_{\mathrm{i}}=\sum _{\mathrm{j}=1}^{\mathrm{n}}{\mathrm{d}}_{\mathrm{j}}\\ {\pi }_{\mathrm{ij}}\ge 0,\mathrm{i}=1,2,\dots ,\mathrm{m},\mathrm{j}=1,2,\dots ,\mathrm{n}\end{array}$$
上述问题可以使用 Sinkhorn-Knopp 算法来求解。

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OT for Label Assignment
回到标签分配问题，对于一张图片，假设有 $\mathrm{m}$ 个 $\mathrm{gt}$ 目标和 $\mathrm{n}$ 个 anchors:

• 毎个gt 拥有 $\mathrm{k}$ 个positive labels，即 ${\mathrm{s}}_{\mathrm{i}}=\mathrm{k};\mathrm{i}=1,2,..,\mathrm{m}$ ；
• 毎个anchor 需要一个 label， 即 ${\mathrm{d}}_{\mathrm{j}}=1;\mathrm{j}=1,2,\dots ,\mathrm{n}$
  将一个 positive label 从 ${\mathrm{gt}}_{\mathrm{i}}$ 运到 anchor ${\mathrm{a}}_{\mathrm{i}}$ 的成本为 ${\mathrm{c}}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{fg}}$, 其可以表示为:
  $$c_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{fg}}={\mathrm{L}}_{\mathrm{cls}}\left({\mathrm{P}}_{\mathrm{j}}^{\mathrm{cls}}(\theta ),{\mathrm{G}}_{\mathrm{i}}^{\mathrm{cls}}\right)+\alpha {\mathrm{L}}_{\mathrm{reg}}\left({\mathrm{P}}_{\mathrm{j}}^{\mathrm{box}}(\theta ),{\mathrm{G}}_{\mathrm{i}}^{\mathrm{box}}\right)$$
  式中:
  ${\mathrm{P}}_{\mathrm{j}}^{\mathrm{cls}}$ 和 ${\mathrm{P}}_{\mathrm{j}}^{\text{box }}$ 分别表示对 anchor ${\mathrm{a}}_{\mathrm{j}}$ 预测的 cls score 和 bbox;
  ${\mathrm{G}}_{\mathrm{i}}^{\mathrm{cls}}$ 和 ${\mathrm{G}}_{\mathrm{i}}^{\mathrm{box}}$ 分别表示对 $\mathrm{gt}\mathrm{j}$ 的 cls 和 bbox;
  ${\mathrm{L}}_{\mathrm{cls}}$ 和 ${\mathrm{L}}_{\mathrm{box}}$ 分别表示 cross entorpy loss 和 IoU Loss；
  $\alpha$ 是 2 个loss的平衡系数
  此外很多anchor是负样本，所以还有一个background supplier，将一个negative label 从background supplier 运到 anchor $a_j$ 的成本为 $c_j^{\mathrm{bg}}$ ，其可以表示为:
  $${\mathrm{c}}_{\mathrm{j}}^{\mathrm{bg}}={\mathrm{L}}_{\mathrm{cls}}\left({\mathrm{P}}_{\mathrm{j}}^{\mathrm{cls}}(\theta ),\varphi \right)$$
  可以计算出negative lables的总数为: $\mathrm{n}-\mathrm{m}\times \mathrm{k}$ ，所以 ${\mathrm{s}}_{\mathrm{i}}$ 更新为:
  $${\mathrm{s}}_{\mathrm{i}}=\{\begin{array}{ll}\mathrm{k}& \mathrm{i}\le \mathrm{m}\\ \mathrm{n}-\mathrm{m}\times \mathrm{k}& \text{ otherwise }\end{array}$$

SimOTA

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SimOTA的简要介绍
SimOTA可以理解为是一种匹配策略的方法，可以看成是一个最优传输的问题。举一个通俗易懂的例 子就是，有2个分配基地与6个周围城市，现在需要考虑一个最优的配送方式来确保分配东西到这几个 城市的运输成本是最低的。而对于目标检测来说，这个最优传输问题也就是一个最优分配问题，如何 实现把这些anchor point分配给gt的代价 (cost) 是最低的。这个代价就是iou损失，分类损失等内容。
在论文中， cost的公式为:
$${\mathrm{c}}_{\mathrm{ij}}={\mathrm{L}}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{cls}}+\lambda {\mathrm{L}}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{reg}}$$
也就是说，对于一张特征图上的所有anchor point来说，整个匹配的策略代价是所有特征点与每一个gt box所产生的分类损失与回归损失之和。但是实际代码中的cost计算公式是稍微不一样的:

cost = (
            pair_wise_cls_loss
            + 3.0 * pair_wise_ious_loss
            + 100000.0 * (~is_in_boxes_and_center)
        )

• pair_wise_cls_loss就是每个样本与每个GT之间的分类损失$L_{ij}^{cls}$
• pair_wise_ious_loss是每个样本与每个GT之间的回归损失 ${\mathrm{L}}_{\mathrm{ij}}^{\mathrm{reg}}$
• is_in_boxes_and_center代表那些落入GT Bbox与fixed center area交集内的样本，即上图中橙色 勾对应的样本，然后这里进行了取反 表示不在GT Bbox与fixed center area交集内的样本 (非 橙色样本)，即上图中黑色勾对应的样本。接着又乘以100000.0，也就是说对于GT Bbox与fixed center area交集外的样本cost加上了一个非常大的数，这样在最小化cost过程中会优先选择GT Bbox与fixed center area交集内的样本。

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SimOTA的流程
SimOTA具体的做法是首先计算每个目标Cost最低的10特征点，然后把这十个特征点对应的预测框与真实框的IOU加起来求得最终的k。这一部分就是对框进行筛选。

首先进行初步的框筛选：

• 根据中心点判断：寻找anchor box中心点，落在gt_box矩形范围内的anchors
• 根据目标框来预测：以gt中心点为基准，设置边长为5的正方形，挑选正方形内所有的锚框。

经过初步筛选后则可以精细化筛选：

• 初筛正样本信息提取
• Loss函数计算
• cost成本计算
• SimOTA求解

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SimOTA的详细实现流程

1. 首先需要对anchor point进行一个预筛选。在SimOTA中，首先会对gt boxs位置范围内的所有anchor point进行框选，其次在gt boxs位置范围内设定一个5x5大小的box，称之为fixed center area，如下图所示。这些被gt box与fixed center area框选出来的anchor point就是预筛选的目标。
   

2. 针对这些设计多个gt box所获取的anchor point，现在假设有3个gt box的范围中涵盖了1000个anchor point。那么，现在需要做的就是分别对每一个anchor point计算其相对与每一个gt box的分类损失cls_loss、位置损失iou_loss。从而根据分类损失cls_loss、位置损失iou_loss获取cost矩阵以及iou矩阵
   

3. 现在就可以根据所获得的iou矩阵来选择出n_candidate_k个iou最大的候选框，topk_ious（n_candidate_k是取10和Anchor Point数量之间的最小值）。需要需要注意，这里的iou矩阵只是为了确定dynamic_k，也就是动态的选择为每一个gt box赋予多少个正样本。
   
   当获取到每个gt box最高的前k个iou数值时，这里会对他们进行一个求和处理。这里获取出来的值是处于[0, n_candidate_k]之间的。如果是浮点数值，则对其进行向下取整处理。所获取的最后数值dynamic_k，就是每个针对每个gt box分配的anchor point数。
   其中对iou矩阵进行topk，可以获取与每一个gt box的iou最大的前k的iou值与索引的，只是这里只需要返回最大的数值而不需要要返回索引。

4. 现在对每个gt box进行动态的缺点分配的anchor point数之后，就根据cost矩阵来确定。这里会对每一个gt box来分配cost值最低的dynamic_k个anchor point。对于代码中的公式也可以知道，只有位于当前gt box的fixed center area内区域的anchor point所对应的cost才会比较低，其余的gt box内的剩余地方因为分配的权重过大，所以cost必定很大，而不再gt box的cost就更大了。
   根据cost值的挑选出来的几个最低anchor point，可以再构建一个Anchor Point分配矩阵，记录每个GT对应哪些正样本，对应正样本的位置标1，其他位置标0。如上图所示。

5. 对于重复预测框对应不同的gt目标框，即第五列所对应的候选框，被目标检测框1和2，都进行关联。对这两个位置，还要使用cost值进行对比，选择较小的值，再进一步筛选。确保一个gt只分配给一个anchor point。

6. 根据以上流程就能找到所有的正样本以及正样本对应的GT了，那么剩下的Anchor Point全部归为负样本。对筛选预测框进行loss计算，要注意的是这里的iou_loss和cls_loss，只针对目标框和筛选出的正样本预测框进行计算，而obj_loss还是针对所有的anchor point（包含所有的正样本与负样本）
   $$\text{ Loss }=\frac{1}{{\mathrm{N}}_{\mathrm{pos}}}\left({\mathrm{L}}_{\mathrm{cls}}+\lambda {\mathrm{L}}_{\mathrm{reg}}+{\mathrm{L}}_{\mathrm{obj}}\right)$$
   其中: ${\mathrm{L}}_{\mathrm{cls}}$ 代表分类损失; ${\mathrm{L}}_{\mathrm{reg}}$ 代表定位损失; ${\mathrm{L}}_{\mathrm{obj}}$ 代表obb损失; $\lambda$ 代表定位损失的平衡系数， 源码中设置是5.0； ${\mathrm{N}}_{\mathrm{pos}}$ 代表被分为正样的Anchor Point数。

TAL

论文： 《TOOD: Task-aligned One-stage Object Detection》
代码：fcjian/TOOD

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TAL(Task Aligned Learning)的提出背景
物体检测方法的2个局限性：
①分类和定位的独立性。分类和定位一般用的是2个独立的分支，这样使得2个任务之间缺乏交互，在预测的时候就会出现：得分高的预测位置不准，位置准的预测得分不高。
②任务无关的样本分配：对于分类最优的anchor和对于定位最优的anchor往往并不是同一个。

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TAL(Task Aligned Learning)概述

TOOD提出任务对齐头(Task-aligned head, T-head)和新的任务对齐学习(Task-aligned Learning, TAL)来更明确地对齐两个任务；
TAL的操作流程：

• 首先，T-head对FPN特征进行预测。
• 然后，计算每个定位点的任务对齐度量，TAL根据此度量为T-head生成学习信号。
• 最后，T-head对分类和定位的分布进行相应的调整。其中，最对齐的锚通过概率图prob (probability map)获得更高的分类得分，通过学习偏移获得更准确的锚框预测。
  

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TAL的具体实现

Task Alignment Learning: 为了进一步指导T-Head做出与任务对齐的预测提出 $TAL$ 。
它包括一个分配策略和新损失的函数；
分配策略
(1)Task-aligned Sample Assignment:
对齐良好的针点应能联合精确定位预测出较高的分类分数;
不对齐的针应具有较低的分类评分，并随后予以抑制。
(2)Anchor alignment metric: 分类得分和loU的高阶组合来衡量任务对齐程度，
$$t=s^o\times u^{\beta }$$
其中： $s$ 和u分别表示分类分数和IOU值
(3)Training sample assignment：选择t值最大的 $m$ 个针点为正样本，而使用其余的锚点作为负样本; 损失函数
$$L_{cl{s}_{-}pos}=\sum _{i=1}^{N_{pos}}BCE\left(s_i,{\hat{t}}_i\right)$$
$t^{\wedge }$ 是对 $t$ 的归一化

ATSS

论文：《Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection》
代码：sfzhang15/ATSS