--NeoZng[neozng1@hnu.edu.cn]
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稍作总结后，笔者在这里再介绍一些目标检测领域的trick和改进方法(其实现在已经不新了)，前一部分主要是关于LF的设计，而这一部分主要是关于关于模型的改进的经典方法与训练技巧，还有一些有启发性的机制。
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多尺度特征融合
由于CNN基本构建模块的特点，在最后输出的feature map往往是浓缩了大量的语义信息（“高级的特征”）但分辨率较低、对细节的保留较少，因此对于小目标的检测效果不尽如人意，且模型对检测对象的尺度不变性大部分也只能来自于训练数据。
SPPNet提出的空间金字塔池化通过对最后一层feature map执行stride大小不同的池化后再进行concatenate，能在一定程度上解决不同尺度物体的检测问题。但是仅仅使用了高级特征（或者说特征其实还是来自同一层），对于不同尺度的融合还是不太好。
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spp的结构，用不同大小的grid分割后进行max pooling操作，最后concatenate并投入下一层
?SSD首先提出在Backbone的不同层输出进行检测，就是希望能同时利用不同层次的信息。但是对于多个feature map的检测也导致了效率的低下，并且低层的feature map能够提供的信息太少而直接检测的计算量又大（分辨率高），虽然对于不同尺度的物体检测能力略有提升，但是速度相对YOLO下降的比较多。
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几种检测的方法
(a).传统差分图像金字塔,抽值实现降采样
(b).深度学习经典做法,使用顶层feature map检测
(c).SSD的做法,利用深度网络提取feature并在每一层map上检测
(d).FPN做法,top-down融合并在不同的map上检测
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那么很自然的我们就会想到，有没有什么方法可以综合底层的细节和高层语义信息，随后利用融合后的信息进行检测，将各种尺度的目标一网打尽？于是便有人提出了特征金字塔网络Feature Pyramid Netwok。和以往的图像金子塔不同，FPN的金字塔由深度网络提取的不同层级特征堆叠而成，并在堆叠的基础上通过top-down的element-wise add实现特征的融合，从而实现对不同尺度物体的检测。
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FPN金字塔中的下采样方式，最顶层的特征会经过x2的上采样插值后和底层feature map相加
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注意到FPN只有top-down的融合路径，金字塔顶层无法享受到底层的更多细节，那直接添加down-top的融合不就完事了？PANet的作者直呼有手就行，提出了这个路径聚合网络用于更充分的特征融合（PANet首先被用在语义分割上，分割其实相当于像素级的分类，因此对于细节的要求更加严苛和敏感，特别是边缘和纹理）。
PANet的整体结构如下，红色虚线表示原始图像经过数十甚至近百层的卷积（即原图经过backbone到最后顶部的feature map）得到的P5已经没有什么细节信息了。那么它相比FPN的不同就是（b）部分的down-top连接将底层细节通过较短的路径融合到上层，即绿色虚线所示的路径（P2->N2->N3->N4->N5)。而这里的Top-down连接通过3x3，stride=1的卷积后再相加来实现而不是简单的element-wise add，让网络自己去学习如何进行特征融合（当然如果为了追求速度将卷积换成和FPN中一样的element-wise add也是可以的，或多轻量化网络都是这么做的）。通过绿色虚线路径的特征大概只需要十层不到的conv就能达到N5处，这样的两个部分（top-down和down-top）就很好地解决了利用顶层feature map检测时缺少细节和纹理的问题。
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PANet的结构
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?PANet中down-top连接的结构
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不过人们对于极致的追求是永不止步的，在进行了大量实验后，EfficientNet将Neck（一般把检测框架中的特征融合/选择部分称作neck）进行了进一步优化，提出了Bi-FPN（双向特征金字塔）。
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?左侧白色单元backbone中不同层次的feature map输出，虚线框内是BiFPN的结构；右侧是PAN的结构
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Bi-FPN的总体结构和PAN相同，都是top-down和down-top的排列，我们主要关注他们的不同之处。首先是feature map跨过top-down下采样融合部分直接到bottom-up部分的远跳连接，这和ResNet中的结构几乎是一致的， 作用也是相同的，可以分散梯度并防止退化。另一个改变是删除了PANet中红色框的单元直接连接到下一层，作者认为这种单边的连接没有必要添加额外的卷积，因为没有融合的对象，如果进行卷积反而会引入不同层次的特征并增加梯度回传的难度。若有必要，可以通过堆叠Bi-FPN的block实现更多的融合并方便地控制网络规模和深度（g家惯用套路了，比如inception）。
还有其他的思路如把接下来要介绍的注意力机制引入特征金字塔中,为不同的连接路径设置不同的可学习权重、通过GAN由高层语义信息还原底层细节（类似超分辨率）等，感兴趣的同学可以自己探索。
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