[人工智能]论文阅读——Meta-Learning to Detect Rare Objects

1. Motivation

1. CNN在视觉领域被广泛应用，关键驱动因素就是以大量带注释的图像的形式进行监督。然而，在自动驾驶汽车等许多实际应用中，识别系统需要从非常有限的样本中快速识别一些从未见过的对象。
2. 基于小样本目标检测研究较少。现有的工作大多是在分类的背景下进行的，不能直接应用于其他任务。

2. Contribution

1. 开发了一个概念简单但功能强大的基于元学习的框架，以统一、连贯的方式同时处理Few shot分类和Few shot定位.
2. 引入了一个权重预测元模型，能够从少数例子中预测特定类别的组件的参数.

3. Method

3.1 Framework

• 元训练中学习基础检测器与元模型（左图）：训练大样本基检测器，获得类别无关参数;我们以Few shot的基础检测任务为样本，并学习从小样本到大样本类别特定参数的权重预测元模型T。
• 在元测试过程中学习新的检测器(右图)：我们从基本检测器初始化类别无关参数，并使用T来预测类别特定参数。浅颜色浅表示小样本参数;深色表示大样本或者预测参数。

3.2 Setup for Few-Shot Detection

• $C_{base}$：基类；$C_{novel}$：新类。$C_{base}\cap C_{novel}=?$
• $S_{base}$：大样本基数据集；$S_{novel}$：新类数据集，其中每个新类都有k边界框注释。
• 元训练：在$S_{base}$随机抽取k个样本并训练相应的检测器。
• 元测试：基检测器通过meta-learner在$S_{novel}$上对新类进行调整。

3.3 Basic Detector and Meta-Strategies

这里的目标是根据$S_{base}$和$S_{novel}$来估计$C_{novel}$所需的检测器的参数θ。
元学习框架适用于各种基于CNN的检测器。在这里，我们使用Faster R-CNN实例化框架

类别不可知组件的元策略

• 将卷积网络、RPN和检测网络的底层作为类别无关组件，它们的参数被基类和新类共享。将与类别无关的参数从基本检测器转移到新的检测器，或者将它们用作初始化来进行微调。

特定类别组件的元策略

• 在Faster R-CNN中，检测网络的顶层包含特定类别的参数，用于对每个类进行包围盒分类和回归。而这些参数是不可直接转移的。
• 从小数据集上训练的参数到大数据集上训练的参数，其变化的动态模式可以通过通用的、类别无关的转化来描述。
• 引入一个参数化权值预测元模型T，通过元训练过程来学习这种转换。

3.4 Weight Prediction Meta-Model

• 对于类别c，$w_{det}^{c,?}$表示从大数据集$S_{base}$学习到的检测网络最后一层特定类别参数。
• $w_{det}^c$表示从$S_{base}$采样的k-shot数据集学习到的相应权重。
• 权重预测模型T在模型参数空间中让 $w_{det}^c$回归到$w_{det}^{c,?}$：$w_{det}^{c,?}\approx T(w_{det}^c,?)$。学习参数$?$
• 每个episode，每个类对于的原目标函数：

• • 上式中的loss表示用于训练检测网络D的标准性能损失（例如，由边界框分类和回归损失组成的多任务损失）。$Ro{I}^c$表示训练被类别c标记的RoI。
• • $w_{det}^c=[w_{cls}^c,w_{loc}^c]$，包括小样本分类和小样本定位。
• T可以实现为一个小型全连接神经网络，并与检测器联合训练。

3.5 Meta-Learning Procedure

Stage-wise meta-training

• 将元训练过程分为两个阶段，分别针对类别不可知组件和特定类别组件。
• 第一阶段：在整个数据集上训练一个大样本基础检测器$D(?,{\theta }^{?})$，提供参数$w_{det}^{c,?}$。
• 第二阶段：每个episode中，从大数据集每个类随机抽取k个样本。使用第一阶段的大样本基础检测器D，将其训练成k-shot检测器。此时与类别的无关的底层参数是冻结的，冻结为那些在大样本数据集中所学的参数。并重新训练类别相关参数$w_{det}^c$

Meta testing：

• 在$S_{novel}$中训练k-shot新类检测器。从基类检测器初始化类无关参数$\theta /w_{det}^{c,?}$，并随机初始化类相关参数$w_{det}^c$
• 使用元模型T微调检测器，同时来预测所需要的$w_{det}^c$。

4. Experiment

4.1 域内小样本检测

1. On PASCAL VOC

数据集被随机分成两个不重叠的部分:一个基类集合，每个类有数百或数千个样本;另一个新类集合，每个类有少量样本(k)。

将20个类别随机分为15个基类和5个新类。

在元训练中，我们只使用基类的训练集来学习基检测器和权值预测元模型。在元测试过程中，我们在元模型的指导下调整我们的基础检测器来生成新的检测器。

• Scartch：直接学习了5个新类的k-shot检测器，而无需利用基类样本。（仍然在ImageNet上对特征主干进行预训练。）
• Joint：从大量的基础训练样本和少量的新样本中学习所有20个类的检测器。
• Transfer：在学习了15个基类的大样本检测器之后，将其微调为5个新类的k-shot检测器。

Ablation studies

1.输入对权重预测元模型T的影响

• 输入元模型T：“cls”是RoI分类权重，“loc”是边界框回归权重，“cls”+“loc”都是权重。
• ‘loc-agn’:训练类别不可知的边界框回归权重。
• 将这两个权重都作为特定类别的，并将它们都作为T的输入，表现最优。

2. 权重预测元模型T不同实现

2. On MS COCO

使用5k来自验证集的图像进行评估，其余的训练图像进行训练。

选择了同样出现在PASCAL VOC中的20个类别作为新类，其余60个类别作为基类。

4.2 跨域小样本检测

COCO $\to$ PASCAL
使用COCO上的60个类别作为基类，并使用PASCAL上的所有20个类别作为新类。
对20个新类的10-shot跨域检测性能(mAP)。

COCO $\to$ ImageNet
基类是COCO上的整个80个类别，新类是ImageNet2015上选择的50个不重叠类别。在ImageNet2015上，每个新类包含100张图像。
在COCO→ImageNet下对50个新类的k-shot跨域检测性能：

4.3 长尾数据检测

我们将数据丰富的头部类别作为基类，而数据贫乏的尾部类别作为新类。我们的方法可以通过学习头部的元模型，然后将其转移到尾部来进行扩展。

在iNaturalist所有类别的长尾检测性能，平均精确度(AP)和平均召回率(AR)

在iNaturalist中每个类的表现，

• y轴(左)和蓝色曲线:长尾分布。y轴(右)和橙色曲线:相对于Faster R-CNN基线，我们的MetaDet对AP的改善。
• MetaDet显著改善了尾部的检测，特别是对数据极其有限的尾部类进行了较大的边缘检测，同时保持了头部的准确性。

5. Conclusion

1. 提出了一种新类的Few-shot检测方法，通过元学习以统一、连贯的方式同时处理Few-shot分类和定位。
2. 提出专门的元学习策略：
   元训练：

• • 先在一个大数据集上训练一个基础检测器D，提供$w_{det}^{c,?}$；
  • 然后在每个episode上每个类随机抽取k个样本，此时与类别无关参数是冻结的，训练的是类别特定参数$w_{det}^{c,?}$
  • 学习目标就是T——权重预测元模块：$w_{det}^{c,?}$：$w_{det}^{c,?}\approx T(w_{det}^c,?)$

  元测试：从基本检测器初始化类别无关参数，并使用T来预测类别特定参数。

3. MetaDet在域内，跨域以及长尾分布的数据上都有较好表现。

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