论文全称：Parallel Feature Pyramid Network for Object Detection
论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Seung-Wook_Kim_Parallel_Feature_Pyramid_ECCV_2018_paper.pdf

1. 前言¶

今天来学习一下这篇ECCV 2018的网络PFPNet，它借鉴了SPP的思想并通过MSCA（多尺度语义融合）模块来进行特征融合，进而提出了PFPNet来提升目标检测算法的效果。PFPNet在结构上借鉴了SSD，而在特征融合上借鉴了SPP思想加宽了网络，同时这里提出的MSCA模块完成了类似于FPN的特征融合，最后基于融合后的特征再进行检测，最终PFPNet在多个BenchMark上获得了和CVPR 2018 RefineDet相似的性能。

2. 网络结构上的改进¶

下面的Figure1展示了目标检测算法在网络结构上经历的一些优化过程（注意这是截至到PFPNet以前）。

标检测算法在网络结构方面的优化历程

Figure1(a)上半部分的结构是直接通过一个网络结构得到特征，并基于该特征进行预测。而下半部分的结构则引入了特征金字塔，基于多个特征层进行预测，这和SSD的思想类似。

Figure1(b)中的2个网络则是引入了top-down结构和融合操作，也就是从高层到浅层的特征融合过程（Hourglass网络），这样预测层既有浅层的目标的位置信息（有利于定位）又有高层的目标的语义信息（有利于目标的识别），因此能有效提高目标的检测效果（尤其是小目标）。然后这两个网络的区别是第一个是单级预测，第二个是多级预测类似FPN。

Figure1(c)展示了SPP网络。即对同一个特征图进行不同尺寸的池化操作获得不同尺度的特征图，将不同尺度的特征图concate之后再做预测，这样融合了多个尺度的特征也可以对检测效果有所提升。

Figure1(d)展示了这篇文章提出的PFPNet的结构示意图。首先也是通过SPP得到不同尺度的特征图，然后基于这些特征图通过MSCA模块得到融合后的特征，最后基于融合后的多层特征做预测。

3. PFPNet的整体结构¶

下面的Figure3展示了PFPNet的整体结构。

对于原始的输入图片，先通过一个BackBone网络提取特征，假设提取到的特征通道数是 $D$ ，然后将提取到的特征送入SPP网络获得不同尺度的特征图，用 $N$ 表示尺度的数量这里位 $3$ ，得到的特征图通道数用 $C_H$ 表示，当然 $C_H=D$ 。然后再通过一个通道缩减操作将(b)中的特征图的通道缩减，也即是Bottleneck操作，缩减后的通道数用 $C_L$ 表示，公式是： $C_L=D/(N-1)$ 。然后再通过MSCA操作得到融合后的特征图（对应(d)操作），得到的特征通道数是 $C_p$ ，最后基于融合后的多个特征图进行预测。

4. MSCA模块¶

下面的Figure4是MSCA模块的结构示意图。MSCA主要是基于特征通道的concate操作，但是输入特征有些特殊。

MSCA模块

在Figure4中，当得到P1这个融合后的特征时是用 $F_H(1)$ 、下采样后的 $F_L(0)$ 、上采样后的 $F_L(2)$ 进行concate后得到的。

这个地方有个问题，为什么是使用 $F_L(1)$ 而不是 $F_H(1)$ 呢？

论文说的是相同尺度的特征信息要足够多，而 $F_H$ 部分得到的特征是未经过通道缩减的，因此在得到某一个尺度的预测层特征时，被融合的对应尺度特征都是采用 $F_H$ 部分的输出特征，而不是 $F_L$ 部分的输出特征。相比之下，不同尺度的待融合特征采用 $F_L$ 部分的输出特征，相当于补充信息。

5. 实验结果¶

下面的Table3展示了PFPNet在VOC数据集上的测试结果，需要说明的是PFPNet-S300表示anchor的初始化和SSD算法一样，PFPNet-R320表示初始anchor采用RefineDet算法的ARM模块得到的refine后的anchor来初始化。关于RefineDet请看：目标检测算法之CVPR 2018 RefineDet

Table3

可以看到PFPNet-S300和PFPNet-S512的性能和RefineDet差不多。

下面的Table4则展示了PFPNet在COCO数据集上的测试结果。

Table4

6. 参考¶

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/82468725

7. 推荐阅读¶

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