CVPR 2022 | 高分论文！港科大/IDEA/清华提出DN-DETR: 加速DETR收敛的去噪训练

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作者：弃之  |  已授权转载（源：知乎）编辑：CVer

https://zhuanlan.zhihu.com/p/478079763

PR一下我们在CVPR 2022上的paper DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising（得分112），我们对DETR收敛缓慢给出了一个深刻的理解，并第一次提出了全新的去噪训练(DeNoising training)解决DETR decoder二分图匹配 （bipartite graph matching）不稳定的问题，可以让模型收敛速度翻倍，并对检测结果带来显著提升（+1.9AP）。该方法简易实用，可以广泛运用到各种DETR模型当中，以微小的训练代价带来显著提升，3个审稿人中2个都对论文给出了满分！

DN-DETR: Accelerate DETR Training by Introducing Query DeNoising

论文：https://arxiv.org/abs/2203.01305

项目地址：github.com/FengLi-ust/DN-DETR

先看看加速收敛的效果！在ResNet50 backbone下，基于Deformable DETR的DN-Deformable-DETR在12epoch结果达到43.4AP，50epoch结果达到48.6AP，让DETR模型在12 epoch setting下也可以取得好的效果。

为什么DETR系列模型收敛缓慢？

这得从DETR^[1]的最初设计说起。DETR把目标检测做成了一个set prediction的问题，并利用匈牙利匹配（Hungarian matching）算法来解决decoder输出的objects和ground-truth objects的匹配。因此，匈牙利算法匹配的离散性和模型训练的随机性，导致ground-truth的匹配变成了一个动态的、不稳定的过程。

要解决这个问题，我们要先理解decoder到底在做什么。如今decoder queries在很多工作中被解读为anchor坐标， 我们可以按照DAB-DETR^[2]把它看作一个四维的bounding box（检测框）： (x, y, w, h)

在每一层decoder中都会去预测相对偏移量 (△x, △y, △w, △h) 并去更新检测框，得到一个更加精确的检测框预测 (x', y', w', h') = (x, y, w, h) +   (△x, △y, △w, △h) ，并传到下一层中。

我们可以把decoder看成在学习两个东西：

• good anchors（anchor位置） (x, y, w, h)

• relative offset（相对偏移）  (△x, △y, △w, △h) 

decoder queries可以看成是anchor位置的学习，而不稳定的匹配会导致不稳定的anchor，从而使得相对偏移的学习变得困难。因此，我们使用一个denoising task作为一个shortcut来学习相对偏移，它跳过了匹配过程直接进行学习。如果我们把query像上述一样看作四维坐标，可以通过在真实框附近添加一个微小的扰动作为噪声，这样我们的denoising task就有了一个清晰的目标--直接重建真实框而不需要匈牙利匹配。

我们设计了一个指标IS（Instability）通过比较相邻epoch之间匹配的不一致性来衡量匹配的不稳定性，如下图所示。这表明DN-DETR能有效提高匹配的稳定性。

DN-DETR架构

我们建立在DAB-DETR的基础上实现DN-DETR，因为DAB-DETR是DN之前最强的模型之一，而且它显示的把decoder query表示为四维坐标很适合添加denoising training。

沿着Conditional DETR^[3]，之后的工作如DAB-DETR都把decoder query设计成了content query和position query。为了更大限度利用denoising training，我们把content query输入为label embedding，对label也添加噪声进行reconstruct。因为denoising只是一种training方式，不会改变模型结构，只是在输入的时候做了一些改变，如下图所示，我们把decoder embedding表示为加了noise的label， anchor表示为加了noise的bbox。对于DETR原始的匹配部分，我们可以添加一个 [Unknown] label来进行区分，anchor部分保持DETR的方式不变。

加了Denoising之后模型的输入变为下图。原始DETR的匹配部分我们命名为Matching part，新加的denosing 部分命名为denoising part。需要注意的是，denoising part只需要在训练的时候加上，在inference的时候denoising part会直接移除，和原始模型一样，因此inference的时候不会增加计算量，训练的时候也只需要加入微小的计算量（decoder 部分的denosiing part），我们在后文的实验结果会具体分析。

Denosing

label noise：我们以一定概率随机把真实label翻转为其余的任何一个label。如COCO中有80个类别，我们以一定概率将其翻转为80个中的其他label。加入label的方法类似NLP中的word embedding，把80个类别进行embedding即可。

box noise：box的noise可以分为两类，即中心点漂移（center shifting）和框缩放（box scaling）。对于中心点漂移，我们可以保证中心点仍然在真实框内部并进行漂移。对于框缩放，可以随机缩放框的长和宽。漂移的强度和缩放的大小控制都由超参数进行控制。

Attention mask: 除了加noise之外，在decoder的self attention我们需要加一个额外的attention mask防止信息泄露。因为denoising部分包含真实框和真实标签的信息，直接让matching part看到denoising part会导致信息泄漏。因此，训练的时候matching part不能看到denoising part，像原始模型一样训练。额外增加的denoising part看或者不看到matching part对结果影响不大，因为denosing部分含有最多的真实框和标签。

模型结果

我们基于DAB做了DN-DETR，基于Deformable DETR和DAB做了DN-Deformable-DETR来进行实验，并在COCO上进行了实验。

50epoch setting：为了最大程度验证denoising training的提升，我们首先在标准的50epoch训练下做了完全相同setting下相比DAB-DETR在各个不同backbone上的提升。结果如下图

可以看到在收敛后denoising也能带来1.5-1.9的提升。

12epoch setting：为了验证denoising能够帮助模型在前期快速收敛，我们做了一个传统CNN detector经常做的实验12 epoch（在Detectron2中被称为3x）

可以看到denoising在前期可以加速收敛带来巨大提升。

和SOAT模型相比：我们最后和SOTA模型进行了比较，提升依然显著。

Ablation分析

denoising的作用：如下图，我们可以看到box denoising提升最为显著。

增加denoisng的数量：增加denoising的数量可以持续带来提升，同时带来提升也会随着denoising数量增多边际递减

收敛加速分析：一半的训练epoch就能达到相同的效果

实际训练代价：可以看到实际收敛速度也接近两倍，并且训练时增加的GFLOPS很小。

额外的任务

在论文附录里面有彩蛋哦～我们的这种设计还可以进行其他任务，如知道一部分object预测另一部分，只知道label预测 box等，未来还可以考虑做few-shot、progressive prediction等，希望有兴趣的同学可以尽情探索它的潜能！

如何用denoising加速非DAB-DETR类型的模型？

对于DETR类型的模型，decoder中都有类似“box information”的信息在流动，虽然不同模型可能formulate成了不同的形式。DAB-DETR显示的表示为四维box坐标，因此很适合做denosing。

DN可以支持其他类似DETR的模型，例如带有2D anchor的Anchor DETR和不带anchor的Vanilla DETR。对于DN-Anchor-DETR，可以很容易地修改为4D anchor以获得更好的结果，我们也可以遵循Anchor DETR仅向2D anchor添加噪声。对于 DN-Vanilla-DETR，我们可以简单地使用linear embedding将噪声框嵌入到与DETR query相同的维度中。由于 Vanilla DETR 没有明确的content part和position part，两部分信息是混在一起的，因此我们可以将label embedding和box embedding加在一起一起作为 DETR query。我们的初步结果表明，这些模型的收敛速度也有提高。

参考

1. ^https://arxiv.org/abs/2005.12872

2. ^https://arxiv.org/abs/2201.12329

3. ^https://arxiv.org/abs/2108.06152

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