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一.背景

1.anchor-base缺点　　　　　　　　　

(１)．anchor的设置对结果影响很大,不同项目这些超参都需要根据经验来确定，难度较大．

(２)．anchor太过密集，其中很多是负样本，引入了不平衡．

(３)．anchor的计算涉及IOU增加计算复杂度．

二.网络介绍

1.网络结构

网络总共有两个分支，一个分支有三个输出，主要包含heatmap,embedding,offsets.

　　　　　　　　　　single　hourglass　module示例

2.网络推理

预测左上角角点heatmap，右下角角点heatmap和embedding用于匹配角点，从而形成一对, 而offsets用于最终矫正角点．

为什么没有预测中心点？作者认为角点只需要依赖目标的两个方向，而中心点需要依赖目标的四个方向．同时采用corner pooling编码一些角点的先验信息．

3.corner pooling

作者认为box的角点经常超出目标，不太好定位，对于左上角角点，水平方向从右往左替换为看到的最大像素值,垂直方向从下往上替换为看到的最大像素值，在相邻点进行像素相加，从而丰富左上角角点信息．

4.heatmap与相应focal loss(分类)

heatmap就是角点的热力图，通道数为类别数C．

对于角点半径周围与gt box的IOU为0.3的box的负样本，没必要完全贡献loss，因为角点附近的负样本构成的box也能挺好覆盖目标．对于处于框内的角点,loss按照高斯分布来进行分配．

对于heatmap采用focal loss:

pcij:预测 score

ycij:gt heatmap

α,β: 超参用来控制loss

5.embedding与相应loss

用于左上角点与右上角点的匹配，找到距离最小的也就是同一个目标的角点．

etk:左上角点的embedding
ebk:右下角点的embedding
ek :etk和ebk的平均

对于一对匹配的角点，通过Lpull去拉得紧凑．对于不匹配的通过Lpush去分离角点．

6.offsets与相应loss（smooth L1）

用offests来轻微矫正角点位置，从而让检测框更加紧凑．

x,y是原图坐标,n是下采样倍数， 这里从预测图的heatmap恢复到原图就会有精度损失，严重影响小物体，所以采用offsets进行修正.

ok是offset,(xk,yk)是corner坐标.

采用smoothl1loss来学习offset.

7.loss汇总

作者发现α和β为１或者更大的值，产生了不好的效果．

8.缺点

(1):缺失角点，就缺失目标

(2):角点匹配失误，导致目标定位出现错位

三.实验结果