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算力限制場(chǎng)景下的目標(biāo)檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)淺談

2019-01-21 23:39:47·  
　
為什么要先做這件事呢，除了作為參考系方便進(jìn)行比較之外，最大的目的是可以最大限度的保證方法本身、你用的框架等等沒(méi)有問(wèn)題，如果這時(shí)不搞清楚，未來(lái)長(zhǎng)期在坑里待著，顯然完成不了任務(wù)了。同時(shí)這樣會(huì)很容易幫你發(fā)現(xiàn)論文中的細(xì)節(jié)部分，論文搞得多的同學(xué)都知道，論文不可以沒(méi)有創(chuàng)新性，所以很有可能一篇論文中號(hào)稱(chēng)的自己最核心的算法點(diǎn)在實(shí)測(cè)中不是對(duì)性能提升最優(yōu)的點(diǎn)，相反，可能論文中會(huì)有些很實(shí)用但是看起來(lái)不是很有創(chuàng)新性的東西，而你不真的去跑一下，是不知道的。
 
另外，如果一篇論文已經(jīng)是一兩年前的，這一兩年之中有些其他論文會(huì)提出一些有趣的小trick 和小參數(shù)或者小調(diào)整，這些東西有的時(shí)候也可以在復(fù)現(xiàn)經(jīng)典論文和方法的時(shí)候一起揉進(jìn)去，例如何凱明提出的fan-in，fan-out參數(shù)初始化方法，就可以應(yīng)用到其前面就發(fā)表的論文或者項(xiàng)目中去。
 
總之，這是一個(gè)磨刀不誤砍柴工的工作，也是一個(gè)積累基礎(chǔ)經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程。
由于不少論文是分類(lèi)網(wǎng)的論文，或者是不同檢測(cè)頭做的檢測(cè)模型，比如faster-rcnn 兩階段方法，我們需要換成自己使用的檢測(cè)頭，比如Yolo。這時(shí)我就需要再做一個(gè)baseline，并獲得自有訓(xùn)練數(shù)據(jù)集下的檢測(cè)結(jié)果。
 
首先，我會(huì)先固定骨干網(wǎng)參數(shù)，直接檢測(cè)部分的參數(shù)進(jìn)行調(diào)優(yōu)。例如Yolo 和SSD 中如圖所示的這些參數(shù)，簡(jiǎn)單說(shuō)原則還是迭代嘗試，每次只調(diào)整其中一個(gè)。
 
這里多說(shuō)一嘴，不管是yolo 還是ssd ，他們的anchor 或者priority box 機(jī)制，其數(shù)量也是符合邊際效用遞減曲線(xiàn)的，如yolo v2 論文中的這幅圖。大家看，這曲線(xiàn)無(wú)處不在是吧。所以當(dāng)其數(shù)量適當(dāng)增加的時(shí)候?qū)忍嵘呛苡杏玫模窃谒懔τ邢迗?chǎng)景下也不能加太多，因?yàn)榭偟膒roposal 會(huì)太多，nms 也會(huì)變的很多。
 
另外，這里anchor聚類(lèi)出來(lái)的具體長(zhǎng)寬，只要大體符合數(shù)據(jù)分布，就可以了，不用很精確，每次增加了同分布數(shù)據(jù)的時(shí)候也不用重復(fù)做聚類(lèi)，因?yàn)榛貧w器會(huì)自動(dòng)完成回歸過(guò)程的，不要離的太遠(yuǎn)就好。這里不展開(kāi)了。
 
調(diào)整完檢測(cè)參數(shù)之后，還要再集中調(diào)整一次數(shù)據(jù)增量參數(shù)。數(shù)據(jù)增量也是非常重要的，其實(shí)同理，數(shù)據(jù)增量也是符合邊際效用遞減曲線(xiàn)的，做太多了也就沒(méi)啥用了，該增加數(shù)據(jù)還是增加數(shù)據(jù)吧。
 
這里里其實(shí)是可以提出這樣一個(gè)問(wèn)題的，就是這部分參數(shù)為什么在這個(gè)階段做？為什么不在先裁剪出來(lái)一個(gè)10M 的骨干網(wǎng)再加檢測(cè)頭。這里我個(gè)人更加傾向于在后續(xù)調(diào)優(yōu)過(guò)程中的測(cè)試過(guò)程更加end2end，因?yàn)槟愕哪康木褪悄繕?biāo)檢測(cè)嘛。同時(shí)，需要注意的是這時(shí)的參數(shù)并不是最優(yōu)參數(shù)，只是一個(gè)起始baseline，未來(lái)骨干網(wǎng)確定之后還會(huì)再來(lái)迭代。
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