DETR作為Transformer-based目標(biāo)檢測模型，已經(jīng)逐漸和YOLO系統(tǒng)的各大模型分庭抗禮，尤其是前段時間RT-DETR的發(fā)布，更是證明了Transformer模型大一統(tǒng)的趨勢。所以一直使用YOLO的小伙伴也可以嘗試使用下DETR模型。

就在這兩天，中科院、百度、香港大學(xué)又聯(lián)合開源了RefineBox。本來以為又是像之前一樣設(shè)計一個Attention變體模塊，然后插入到網(wǎng)絡(luò)里重新訓(xùn)練的套路。結(jié)果RefineBox竟然不需要重新訓(xùn)練！直接插入到DETR模型里就可以提高定位能力！而且對Conditinal、DAB、DN-DETR這些DETR-like模型都適用！那么，具體是什么原理呢？我們一起來看看吧~

先來看一下具體效果！

可以發(fā)現(xiàn)，幾乎對于所有DETR-like模型，RefineBox都能提兩個點左右。而且對于Swin-Tiny模型僅增加了0.4M的參數(shù)量，對于ResNet模型僅增加了0.5M的參數(shù)量。重點是，無需重新訓(xùn)練！模型直接插入到DETR模型中就可以漲點！這可太棒了！要知道以前所謂的"即插即用"模塊，都是以重新訓(xùn)練為代價的，沒有模塊說自己可以直接嵌入到網(wǎng)絡(luò)中。

總之，效果非常好。代碼即將開源，感興趣的小伙伴可以關(guān)注一下。下面我們來看看具體的文章信息。

針對DETR-like模型中的定位問題，我們提出了一個簡單、高效且通用的框架。我們將插件添加到訓(xùn)練好的模型中，而不是低效地設(shè)計新模型并從頭開始訓(xùn)練。該方法稱為RefineBox，通過輕量級的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)對DETR-like檢測器的輸出進行優(yōu)化。RefineBox只利用訓(xùn)練好的檢測模型中的特征和預(yù)測框，易于實現(xiàn)和訓(xùn)練。我們的方法也是有效的，因為我們在訓(xùn)練過程中凍結(jié)了訓(xùn)練好的檢測器。此外，我們可以很容易地將RefineBox推廣到各種訓(xùn)練好的檢測模型中，而不需要做任何修改。我們在COCO和LVIS 1.0上進行了實驗。實驗結(jié)果表明了我們的RefineBox對于DETR及其代表性變體的有效性。例如，DETR、Conditinal-DETR、DAB-DETR和DN-DETR的性能增益分別為2.4 AP、2.5 AP、1.9 AP和1.6 AP。我們希望我們的工作能引起檢測界對當(dāng)前DETR-like模型定位瓶頸的關(guān)注，以及RefineBox框架的潛力。

DETR模型是將目標(biāo)檢測轉(zhuǎn)為集合預(yù)測的方式，從而省去NMS后處理，也無需人為設(shè)置anchor。另一方面，目標(biāo)檢測可以分為兩個子任務(wù)：分類和定位。

那么，限制DETR模型性能提升的瓶頸是什么呢？

RefineBox詳細(xì)分析了這一過程，在DETR模型輸出結(jié)果（定位+分類）以后，首先使用匈牙利匹配得到與Ground Truth匹配的檢測結(jié)果，然后分別去探索分類和定位對性能提升的影響。具體來說，就是一方面將DETR輸出的分類調(diào)整為Ground Truth，一方面將定位結(jié)果再單獨調(diào)整為Ground Truth，分別去查看性能提升了多少（好巧妙的思路）。

結(jié)果發(fā)現(xiàn)，將分類調(diào)整為真值，對性能并沒有太大提升，但將定位調(diào)整為真值，性能提升很明顯！仔細(xì)想想，這實際上也是增加正樣本權(quán)重的過程。

RefineBox實際上就是盯上了"定位"這一過程。

讓我們來看看具體的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：

RefineBox主要分為兩部分，一方面通過FPN提取原始DETR模型中的多尺度特征，另一方面提取DETR輸出的分類框，借助多尺度特征來優(yōu)化box坐標(biāo)。具體來說，Refiner的輸入為box和特征金字塔，每個Refiner包括ROI Align層、殘差模塊以及MLP，借助box的真值來優(yōu)化box坐標(biāo)。注意，所有Refiner模塊的權(quán)重是共享的。

訓(xùn)練損失函數(shù)上就沒啥可說的了，因為重點在定位，所以沒有計算分類損失，只使用GIoU和L1來計算分類損失。還需要注意的是，未包含預(yù)測真值的物體邊界框沒有參與優(yōu)化。

這里再次推薦「3D視覺工坊」新課程《目標(biāo)檢測中的視覺Transformer》

說到這里，其實RefineBox和兩階段目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)很像，也就是先生成提議，再優(yōu)化。不同的是RefineBox第一階段生成了具體的檢測結(jié)果，而不是像傳統(tǒng)的兩階段網(wǎng)絡(luò)那樣去拒絕提議。與遷移學(xué)習(xí)也不太一樣，RefineBox沒有對預(yù)訓(xùn)練模型進行微調(diào)或者重新訓(xùn)練。從這一點來看，RefineBox是思想還是很新的，這種想法應(yīng)用到別的領(lǐng)域來水一篇文章應(yīng)該很容易。

RefineBox在COCO數(shù)據(jù)集上相較于DETR-R50、Conditional-DETR-R50、DAB-DETR-R50、DN-DETR-R50分別提升了2.4、2.5、1.9、1.6的AP，性能提升可以說非常好了。對于更強的backbone（ResNet101和Swin-Tiny），性能提升同樣很高。當(dāng)然筆者覺得性能提升本身不是關(guān)鍵，這種探索性能提升具體原因的思想更為重要。

在LVIS也有和COCO相同的結(jié)果。

這篇文章很有意思的一點是，它深入分析了性能提升的真正原因。我們在看很多所謂的"即插即用"的論文時，真的想忍不住吐槽"參數(shù)量增加這么多，性能不提升才有問題好吧""多訓(xùn)練了幾十個epoch，性能肯定會更好啊"。但是RefineBox這篇文章里，作者對這個問題進行了詳細(xì)分析。具體來說，作者重新訓(xùn)練了具有相似GFLOPs的DAB-DETR-R50+（b），同時也觀察不使用RefineBox但訓(xùn)練更多的epoch（c），證明了性能提升的原因不是參數(shù)量、不是FLOPs，也不是多余的訓(xùn)練時長。其他同類的實驗還有很多，比如添加額外的分類優(yōu)化，證明性能會不會進一步提升，結(jié)果是性能提升非常微?。╠）。很有意思的一個點是，作者嘗試了同時訓(xùn)練DETR和RefineBox，結(jié)果性能反而下降了，進一步證明了RefineBox是直接應(yīng)用于預(yù)訓(xùn)練權(quán)重上。

RefineBox感覺是一項很有意思的工作，其他所謂的"即插即用"模塊，大多都是指嵌入到模型中重新訓(xùn)練然后性能提升，但這些理論就很矛盾"參數(shù)量增加了，F(xiàn)LOPs增加了，訓(xùn)練時間增加了，性能提升不是必然的？"，所以很多文章的結(jié)論就顯得沒那么有說服力。而RefineBox這項工作，提出了一個不需要重新訓(xùn)練就可以使用的模塊，做到了真正意義上的"即插即用"。

但是，筆者覺得，這項工作最大的意義，不在于提出了一個新方法新模塊。而在于它分析問題的思路非常的合理，探索問題的邏輯讓人聽起來很信服，而且也使用各種實驗證明了性能提升的真正原因就是他們所提的，整篇文章讀起來很舒服。筆者覺得這一點更應(yīng)該深入學(xué)習(xí)。