EfficientDet#
标题： EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
作者： Mingxing Tan, Ruoming Pang, Quoc V. Le (Google Research, Brain Team)
摘要：
提出了一种新的对象检测网络架构，称为EfficientDet。
动机是提高模型效率，特别是在资源受限的环境中（如机器人和自动驾驶汽车）。
提出了加权双向特征金字塔网络（BiFPN）和复合缩放方法，用于统一缩放所有网络组件。
通过系统地研究神经网络架构设计选择，提出了几个关键优化以提高效率。主要优化包括加权双向特征金字塔网络（BiFPN）和复合缩放方法，这些方法统一地缩放所有背景、特征网络和盒子/类别预测网络的分辨率、深度和宽度。
1. 引言：
近年来，对象检测模型的准确性不断提高，但模型大小和计算成本也随之增加。
现实世界的应用（如移动设备和数据中心）对资源有不同限制，需要同时考虑准确性和效率。
2. 相关工作：
讨论了单阶段和双阶段检测器，多尺度特征表示，以及模型缩放的相关研究。
3. BiFPN（双向特征金字塔网络）：
提出了一种新的多尺度特征融合方法，具有高效的双向跨尺度连接和加权特征融合。
4. EfficientDet架构：
基于BiFPN，提出了EfficientDet，遵循单阶段检测器范式，并使用了预训练的EfficientNet作为主干网络。
5. 实验：
在COCO数据集上评估EfficientDet，并与其他对象检测器进行比较。
6. 消融研究：
分析了EfficientDet中不同设计选择的影响。
7. 结论：
EfficientDet在各种资源限制下都能实现比现有技术更好的准确性和效率。
回答问题：
1. 这篇论文做了什么工作，它的动机是什么？
论文提出了EfficientDet，一种新的可扩展且高效的对象检测网络架构。动机是在资源受限的环境中（如机器人和自动驾驶汽车）提高对象检测的模型效率。
2. 这篇论文试图解决什么问题？
论文试图解决现有对象检测模型在准确性和效率之间平衡的问题，尤其是在资源受限的应用场景中。
3. 这是否是一个新的问题？
这不是一个全新的问题，但论文提出了一种新的解决方案来改善现有问题。
**4. 这篇文章要验证一个什么科学假设？
论文的科学假设是，通过提出加权双向特征金字塔网络（BiFPN）和复合缩放方法，可以开发出同时具有高准确性和高效率的对象检测模型。
**5. 有哪些相关研究？如何归类？谁是这一课题在领域内值得关注的研究员？
相关研究包括单阶段和双阶段检测器、多尺度特征表示和模型缩放的研究。归类为对象检测和神经网络架构设计。领域内值得关注的研究员包括Kaiming He、Ross Girshick、Tsung-Yi Lin等。
**6. 论文中提到的解决方案之关键是什么？
解决方案的关键是提出加权双向特征金字塔网络（BiFPN）和复合缩放方法，这些方法可以有效地融合多尺度特征并统一缩放网络的所有组件。
**7. 论文中的实验是如何设计的？
实验设计包括在COCO数据集上训练和评估EfficientDet模型，并与其他对象检测模型进行比较。实验还包括消融研究来分析不同设计选择的影响。
**8. 用于定量评估的数据集上什么？代码有没有开源？
用于定量评估的数据集是COCO数据集。代码已经在GitHub上开源：google/automl
**9. 论文中的实验及结果有没有很好地支持需要验证的科学假设？
是的，实验结果表明EfficientDet在保持高准确性的同时显著减少了参数数量和计算量，从而很好地支持了论文的科学假设。
**10. 这篇论文到底有什么贡献？
论文的主要贡献是提出了EfficientDet，这是一种新的、在资源受限环境中具有高效率和准确性的对象检测模型。
**11. 下一步呢？有什么工作可以继续深入？
下一步的工作可以包括进一步优化EfficientDet架构，探索在不同应用场景中的性能，或者将EfficientDet应用于其他计算机视觉任务，如语义分割或实例分割。 此外，还可以研究如何将EfficientDet与其他先进的技术（如注意力机制、元学习等）结合，以进一步提高性能。
模型 |
COCO AP |
FLOPs (Billions) |
FLOPs (ratio) |
|---|---|---|---|
EfficientDet-D0 |
33.8 |
2.5B |
1.0x |
YOLOv3 |
33.0 |
71B |
28x |
EfficientDet-D1 |
39.6 |
6.1B |
2.5x |
RetinaNet |
39.1 |
97B |
16x |
EfficientDet-D7 |
52.2 |
410B |
164x |
AmoebaNet + NAS-FPN + AA |
55.7 |
3048B |
13x |
总结：
EfficientDet系列在性能和计算复杂度之间取得了较好的平衡，特别是EfficientDet-D7在COCO AP和FLOPs方面表现出色。
YOLOv3的计算复杂度较低，但性能也相对较低。
AmoebaNet + NAS-FPN + AA虽然性能最好，但计算复杂度非常高，不适合计算资源有限的场景。
这个图表展示了四种不同的特征网络设计：FPN、PANet、NAS-FPN和BiFPN。以下是对每种网络模型结构及其输入输出流程的分析：
(a) FPN (Feature Pyramid Network)
结构：
FPN引入了一个自上而下的路径，用于融合从第3层到第7层（P3到P7）的多尺度特征。
自上而下的路径通过跳跃连接（skip connections）将高层特征逐步传递到低层特征。
输入输出流程：
输入图像经过主干网络（如ResNet）提取多尺度特征（C3到C7）。
自上而下路径从最高层（C7）开始，通过上采样和跳跃连接将特征传递到低层。
最终输出多尺度特征图（P3到P7），用于后续的目标检测任务。
(b) PANet (Path Aggregation Network)
结构：
PANet在FPN的基础上增加了一个自下而上的路径。
自下而上的路径通过跳跃连接将低层特征逐步传递到高层特征。
输入输出流程：
输入图像经过主干网络提取多尺度特征（C3到C7）。
自上而下路径从最高层（C7）开始，通过上采样和跳跃连接将特征传递到低层。
自下而上路径从最低层（P3）开始，通过下采样和跳跃连接将特征传递到高层。
最终输出多尺度特征图（P3到P7），用于后续的目标检测任务。
(c) NAS-FPN (Neural Architecture Search Feature Pyramid Network)
结构：
NAS-FPN使用神经架构搜索（NAS）找到一个不规则的特征网络拓扑结构。
该拓扑结构通过重复应用相同的块来构建。
输入输出流程：
输入图像经过主干网络提取多尺度特征。
特征通过NAS找到的拓扑结构进行处理，重复应用相同的块。
最终输出多尺度特征图，用于后续的目标检测任务。
(d) BiFPN (Bidirectional Feature Pyramid Network)
结构：
BiFPN在PANet的基础上进行了改进，具有更好的准确性和效率权衡。
BiFPN通过重复应用相同的块来构建，具有双向特征融合路径。
输入输出流程：
输入图像经过主干网络提取多尺度特征。
特征通过双向路径进行融合，重复应用相同的块。
最终输出多尺度特征图，用于后续的目标检测任务。
总结
FPN：通过自上而下路径融合多尺度特征。
PANet：在FPN基础上增加自下而上路径，进一步融合特征。
NAS-FPN：使用NAS找到不规则拓扑结构，重复应用相同的块。
BiFPN：改进的双向特征融合路径，具有更好的准确性和效率权衡。
这些特征网络设计旨在提高目标检测任务中的特征融合效果，从而提升检测性能。
这个图表描述的是EfficientDet架构，EfficientDet是一种用于目标检测的深度学习模型。从图表中可以看出，EfficientDet架构包括以下几个主要部分：
EfficientNet backbone：EfficientNet是一种轻量级的卷积神经网络，用于提取图像特征。它是EfficientDet的基础，负责生成初始的特征图（feature maps）。
BiFPN (Bidirectional Feature Pyramid Network)：BiFPN是一种特征金字塔网络，用于进一步增强特征图。它通过双向连接的方式，将不同分辨率的特征图进行融合，以获取更丰富的特征表示。
Class prediction net：类别预测网络，用于预测图像中每个候选区域的类别。
Box prediction net：边界框预测网络，用于预测图像中每个候选区域的位置（即边界框的坐标）。
Input：输入图像。
Output：输出包括类别预测和边界框预测。
从图表中可以看出，输入图像首先通过EfficientNet backbone进行处理，生成不同分辨率的特征图（P0, P1, P2, P3, P4, P5, P6, P7）。然后，这些特征图通过BiFPN层进行多次迭代，以增强特征表示。BiFPN层的输出（P/128, P/64, Ps/32, P4/16, Pa/8, P2/4, P1/2）将被送入共享的类别预测网络和边界框预测网络。
类别预测网络和边界框预测网络是共享的，这意味着它们使用相同的网络结构，但可能有不同的参数。这些网络将对BiFPN层的输出进行处理，以预测每个候选区域的类别和位置。
输出结果将包括：
类别预测：每个候选区域可能属于的类别。
边界框预测：每个候选区域的位置，通常表示为四个坐标值（x_min, y_min, x_max, y_max），分别代表边界框的左上角和右下角。
EfficientDet的设计允许根据不同的资源限制调整网络的深度和复杂度，这在图表中提到的Table 1中有所体现。通过调整BiFPN层和预测网络的重复次数，EfficientDet可以适应不同的计算资源和性能要求。
这个图表展示了不同网络模型在COCO数据集上的性能（COCO AP）与模型大小、GPU延迟和CPU延迟的关系。以下是对每个子图的分析：
(a) Model Size
结构：
该子图展示了不同模型的COCO AP与模型大小（参数数量，单位为百万）的关系。
EfficientDet系列（D0-D6）用红色曲线表示，其他模型如RetinaNet、Mask R-CNN、AmoebaNet + NAS-FPN等用不同颜色表示。
输入输出流程：
输入图像经过主干网络和特征网络提取多尺度特征。
特征通过检测头进行目标检测，输出检测结果。
EfficientDet系列在模型大小和性能之间取得了较好的平衡，特别是EfficientDet-D6在COCO AP和参数数量方面表现出色。
(b) GPU Latency
结构：
该子图展示了不同模型的COCO AP与GPU延迟（单位为毫秒）的关系。
EfficientDet系列（D0-D6）用红色曲线表示，其他模型如RetinaNet、Mask R-CNN、AmoebaNet + NAS-FPN等用不同颜色表示。
输入输出流程：
输入图像经过主干网络和特征网络提取多尺度特征。
特征通过检测头进行目标检测，输出检测结果。
EfficientDet系列在GPU延迟和性能之间取得了较好的平衡，特别是EfficientDet-D6在COCO AP和GPU延迟方面表现出色。
(c) CPU Latency
结构：
该子图展示了不同模型的COCO AP与CPU延迟（单位为毫秒）的关系。
EfficientDet系列（D0-D6）用红色曲线表示，其他模型如RetinaNet、Mask R-CNN、AmoebaNet + NAS-FPN等用不同颜色表示。
输入输出流程：
输入图像经过主干网络和特征网络提取多尺度特征。
特征通过检测头进行目标检测，输出检测结果。
EfficientDet系列在CPU延迟和性能之间取得了较好的平衡，特别是EfficientDet-D6在COCO AP和CPU延迟方面表现出色。
总结
Model Size：EfficientDet系列在模型大小和性能之间取得了较好的平衡，特别是EfficientDet-D6在COCO AP和参数数量方面表现出色。
GPU Latency：EfficientDet系列在GPU延迟和性能之间取得了较好的平衡，特别是EfficientDet-D6在COCO AP和GPU延迟方面表现出色。
CPU Latency：EfficientDet系列在CPU延迟和性能之间取得了较好的平衡，特别是EfficientDet-D6在COCO AP和CPU延迟方面表现出色。
这些图表展示了EfficientDet系列在不同方面的优势，特别是在模型大小、GPU延迟和CPU延迟方面都表现出色，适合在资源受限的环境中使用。
这个图表（Figure 5）展示了在EfficientDet架构中用于特征融合的两种方法：Softmax和fast normalized feature fusion（快速归一化特征融合）。图表通过三个示例节点（Example Node 1, Example Node 2, Example Node 3）来比较这两种方法在训练过程中的归一化权重（即特征的重要性）。
Softmax：Softmax是一种常用的归一化方法，它可以将输入的任意实数值转换成一个概率分布，使得所有输出值的和为1。在特征融合中，Softmax可以确保来自不同输入的特征权重总和为1，从而实现特征的平衡融合。
Fast normalized feature fusion：这是一种快速的特征融合方法，它通过一种简化的方式对特征权重进行归一化，使得不同输入的特征权重总和也为1。这种方法可能在计算上比Softmax更高效，但可能在特征融合的精度上有所折衷。
图表中的三个子图（a, b, c）分别展示了三个节点在训练过程中Softmax和fast normalized feature fusion的归一化权重变化情况。每个节点有两个输入（input1 & input2），它们的归一化权重总和始终为1。
(a) Example Node 1：展示了第一个节点在训练过程中，Softmax和fast normalized feature fusion方法的权重变化。Softmax的权重在0.525和0.50之间变化，而fast normalized feature fusion的权重在0.500和0.500之间变化，这表明在该节点上，两种方法的权重分配非常接近。
(b) Example Node 2：展示了第二个节点的权重变化，Softmax的权重在0.5和0.4之间变化，而fast normalized feature fusion的权重在0.175和0.150之间变化。这表明在该节点上，fast normalized feature fusion方法可能更倾向于分配更多的权重给input1。
(c) Example Node 3：展示了第三个节点的权重变化，Softmax的权重在0.3和0.175之间变化，而fast normalized feature fusion的权重在0.150和0.150之间变化。这表明在该节点上，fast normalized feature fusion方法分配给两个输入的权重是相等的，而Softmax则根据特征的重要性进行了不同的权重分配。
总体而言，这个图表说明了在EfficientDet架构中，Softmax和fast normalized feature fusion方法在特征融合过程中如何根据特征的重要性动态调整权重分配。Softmax提供了一种更精细的权重分配方式，而fast normalized feature fusion则提供了一种计算上更高效的替代方案。通过比较这两种方法，研究人员可以更好地理解它们在不同训练阶段的表现，并根据具体需求选择合适的特征融合策略。
这个图表展示了不同缩放方法在COCO数据集上的性能（COCO AP）与计算量（FLOPs，单位为十亿次操作）的关系。图表中比较了四种不同的缩放方法：复合缩放（Compound Scaling）、按图像大小缩放、按通道数缩放、按BiFPN层数缩放和按检测头层数缩放。
以下是对图表中关键信息的提取和结论： 关键信息提取
复合缩放（Compound Scaling）：
用红色圆点表示。
在所有FLOPs范围内，复合缩放方法的COCO AP始终高于其他缩放方法。
在FLOPs约为55B时，复合缩放方法的COCO AP达到了46.2。
按图像大小缩放（Scale by image size）：
用绿色三角形表示。
在FLOPs较低时（约10B以下），按图像大小缩放方法的COCO AP增长较快，但在FLOPs增加后，增长趋于平缓。
在FLOPs约为55B时，COCO AP约为42.5。
按通道数缩放（Scale by #channels）：
用蓝色叉号表示。
在整个FLOPs范围内，按通道数缩放方法的COCO AP增长较为平缓。
在FLOPs约为55B时，COCO AP约为41.5。
按BiFPN层数缩放（Scale by #BiFPN layers）：
用青色菱形表示。
在FLOPs较低时（约10B以下），按BiFPN层数缩放方法的COCO AP增长较快，但在FLOPs增加后，增长趋于平缓。
在FLOPs约为55B时，COCO AP约为42.0。
按检测头层数缩放（Scale by #box/class layers）：
用紫色五角星表示。
在整个FLOPs范围内，按检测头层数缩放方法的COCO AP增长较为平缓。
在FLOPs约为55B时，COCO AP约为41.0。
结论
复合缩放方法（Compound Scaling) 在所有FLOPs范围内都表现出最佳的性能，显著优于其他缩放方法。这表明复合缩放方法在准确性和效率之间取得了更好的平衡。
按图像大小缩放和按BiFPN层数缩放在FLOPs较低时表现较好，但在FLOPs增加后，性能提升趋于平缓。
按通道数缩放和按检测头层数缩放在整个FLOPs范围内的性能提升都较为有限，表现不如复合缩放方法。
综上所述，复合缩放方法在提升模型性能的同时，保持了较高的计算效率，是最优的缩放策略。