论文笔记 - Towards High Performance Video Object Detection for Mobiles
前言
这是MSRA代季峰组在视频检测的又一篇文章，也是这一系列的第四篇文章，主要是将前三篇的工作进行了轻量化，将神经网络和算法记性了调整，部署在移动平台上。在华为Mate 8上，算法的运行速度为25.6FPS，准确率为60.2%。
论文：Towards High Performance Video Object Detection for Mobiles
背景
视频目标检测的框架：
Sparse Feature Propagation: 在关键帧上计算feature map，在非关键帧上通过Flow将feature map进行传播。
Multi-frame feature aggregation : 将多帧feature map进行聚合，提高特征的质量和检测准确率。
但是在移动平台上，由于Flow的计算远远达不到实时计算的要求，并且多帧feature map的聚合也要受到手机有限内存的限制
主要贡献
本论文提出了一种适用于手机端视频目标检测的轻量级神经网络。该网络在遵循上述两个原则的前提下，对网络进行了精心的设计：
- 首先在所有帧上都使用了Light Flow，一个轻量级的用于计算光流的网络。
- 在少数关键帧上，作者提出了Flow-guided Gated Recurrent Unit based Feature Aggregation，它可以在内存有限的平台上进行特征的聚合。
- 在目标检测方面，作者使用了一个轻量的目标检测网络，使用了depthwise separable convolution以及Light-Head R-CNN，可以在关键帧上计算Feature map。
回顾
在图像上的目标检测可以分为两个部分：
特征网络 ：通过卷积神经网络从图片中提取一系列Feature Map，这部分可以表示为：
$$ N_{feat}(I)=F $$
检测网络：通过在feature map上稀疏的proposals或者在密集的滑动窗口中，进行region classification和bounding box regressi来产生检测结果，这办法可以表示为：
$$ N_{det}(F) = y $$
但是，直接将这样的算法流程套用到视频目标检测中，会出现一些问题。在速度方面，由于特征网络通常比较深，计算速度较慢，直接在视频的每一帧上使用检测器的效率太低；此外，视频中还存在一些运动模糊、视频失焦等图像中不存在的问题。
因此，现在的视频图像识别采用的方法多为Sparse Feature Propagation和Multi-frame feature aggregation相结合的方式。
Sparse Feature Propagation : 由于视频中相邻帧之间包含冗余信息，因此不需要再每一帧中提取feature map。Deep Feature Flow这篇论文提供一个有效的算法，即在少数关键帧（比如每隔10帧）中提取feature map，然后将这些feature map传播到其他非关键帧上，这样的话，可以在牺牲少量精度的情况下，对检测器进行加速。 特征的传播过程可以表示为：
$$ F_{k \rightarrow i} = \mathcal{W}(F_k,M_{i \rightarrow k}) $$
其中F是第k个关键帧中的Feature Map，W代表双线性插值函数，M代表运动场，可以通过计算第i帧和第k帧之间的光流得到（复杂度比提取Feature要容易）。
Multi-frame Feature Aggregation : 为了提高检测精度，FGFA将临近帧的Feature Map聚合起来，公式如下所示：
$$ \hat{F}i = \sum{k \in [i - r,i + r ]} W_{k \rightarrow i} \odot F_{k \rightarrow i} $$
为了防止在每一帧上进行聚合使得计算负担增加，只需要在少数关键帧上进行聚合操作即可，即给定两个关键帧k1，k2，按照如下方式进行聚合：
$$ \hat{F}{k2} = W{k1 \rightarrow k2} \odot \hat{F}{k1 \rightarrow k2} + W{k2 \rightarrow k2} \odot F_{k2} $$
在移动平台上的准则
- 特征提取和聚合只能在少数关键帧上进行
- 光流是特征传播和聚合的关键，因此提取光流的特征需要尽可能轻量级 - 特征聚合需要在临近帧上进行，以此来对抗大型物体的移动
- 特征检测的网络要尽可能的小
移动端网络模型
Pipeline
如图所示，可以将算法流程分为两部分：
关键帧 : 假设当前关键帧为k1，之前的关键帧为k2，那么当前帧中的特征可以表示为：
$$ \hat{F}{k1} =\mathcal{G}(F{k1},\hat{F}{k2}, M{k1 \rightarrow k2}) $$
其中，G为光流指导的聚合函数，检测网络直接在上式得到的Feature Map上进行检测。
非关键帧: 假设当前非关键为i，之前的关键帧为k，那么当前帧的特征可以表示为：
$$ \hat{F}{k \rightarrow i} =\mathcal{W}(F{k}, M_{i \rightarrow k}) $$
其中，W为双线性插值函数。
Light Flow
传统的FlowNet分为Encoder，Decoder以及Output三部分，作者对着三部分分别进行了改进。在Encoder部分，把3x3的卷积层替换为了depth-wise卷积层。在Decode部分，将反卷积层替换为了最近邻采样层和depth-wise卷积层的级联。在Output部分，FlowNet是将Encoder和Decoder不同层级的级联输出中挑选最好的，作者直接将这些结果上采样到同一分辨率后，进行平均。
在Flying Chairs数据集上训练完Light Flow后，作者在使用是又使用了两个trick进行加速。Light Flow的输入尺寸被设计为图像size的一半大小，得到光流图后，再将其降采样的和特征网络提取的Feature Map一样大小。此外，Feature Map的传播是在检测网络的中间部分进行的，而不是计算到最后。
Flow-guided GRU based Feature Aggregation
FGFA只能进行短时段的特征聚合，进行长时聚合可能造成类似梯度爆炸或者梯度消失的问题，因此作者引入了GRU来解决特征的长时聚合问题，公式如下所示：
$$ \hat{F}{k1} = \mathcal{G}(F{k1},\hat{F}{k2}, M{k1 \rightarrow k2}) $$
$$ \hat{F}{k1} = (1-z_t) \odot \hat{F}_{k2 \rightarrow k1} + z_t\odot \phi(W_h\star F{k1}+U_h\star(r_t\odot\hat{F}_{k2 \rightarrow k1})+b_h) $$
其中，z为Update Gate，r为Reset Gate：
$$ z_t = \sigma(W_z \star F_{k1}+U_z \star \hat{F}_{k2 \rightarrow k1} + b_z) $$
$$ r_t = \sigma(W_r \star F_{k1}+U_r \star \hat{F}_{k2 \rightarrow k1} + b_r) $$
其中，星号为3x3卷积，sigma为sigmoid函数，phi为ReLU 与传统的GRU相比，主要有三点不同：
- 用3x3卷积代替全卷积层。
- 用ReLu代替Tanget作为激活函数。
- GRU只在关键帧上使用，因此需要考虑位移的影响，所以公式中包含有位移。
Lightweight Key-frame objdect Detector
在特征提取部分，作者使用了MobileNet，在检测部分，作者使用了RPN以及Light-Head R-CNN。
Feature Network : 移除了average pooling和全卷机层，在顶层的feature map上，首先通过3x3的卷积层降低通道维数，然后通过最近邻采样层进行上采样，然后通过一个1X1的卷积层构成的旁路后与原feature map相加。
Detection Network : 使用了RPN和Light-Head R-CNN。
端到端训练
在训练过程中，所有的网络联合训练，输入为n+1帧关键帧，每个关键帧之间距离都为10帧，然后通过SGD进行训练。
实验结果
在实验中，作者使用了VID和ImageNet DET来训练网络，DET中的图片被拷贝成n+1帧，作为一个静态视频进行训练，最终在VID上得到的实验结果如下图所示，在华为Mate 8上，算法的运行速度为25.6FPS，准确率为60.2%。
Performance