CO-DETR论文学习笔记
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一、motivation
重点在于，作者发现了一对多和一对一的差异和互补性
detr的缺点在于是一对一（一个GT对应一个query）,正查询的数量少，影响
(1)encoder的潜在特征的产生
(2)decoder的attention learning
【坐标图中可以看出，（左，encoder）一对多方式更能区分前景和背景；（右，decoder）group和deformable引入更多position query可以提高解码器识别前景和背景能力，即缓解少正查询带来的影响】
【可视化（判别行评分图）可以看出，一对多可以有更多显著特征信息。】
在保持detr端到端优点的情况下让其性能优于传统检测器。
二、innovation
1、Collaborative Hybrid Assignments Training协作式混合分配训练：
将辅助头和encoder输出集成起来，采用一对多的标签分配来进行监督（不同标签分配方法丰富了对编码器输出的监督，增强判别性，加快辅助头的收敛），缓解encoder的稀疏监督。
motivation:decoder中少正查询导致encoder输出的稀疏监督。
以下是不同辅助头的分配策略：
2、引入正查询（正查询来源于辅助头生成的预测与相应GT的匹配关系）
motivation:少量的正查询带来低效的cross attention learning。
innovation：
给定正坐标集合Bi，则Qi可以由以下生成，从Bi中得到位置编码[PE],从F1-k中的正坐标提取特征【个人感觉有点像得到position query和content query】
3、IOF-IOB的计算
三、模型架构
（1）backbone和传统detr一样，生成分辨率小的特征图（一般C=2048,H/32,W/32）
（2）协同混合分配训练：编码器输出的潜在特征F，采用Multi-scale Adapter转换为金字塔 {F1, · · · , FJ }，K个辅助头用A1-k来分配标签。将F1-j送进第i个协作head得到P^,通过Ai计算Pi的正负样本
P{pos} ：正样本的分类和回归偏移量；P {neg}：负样本的分类；B{pos}：正样本的坐标box；
这里要注意，用的是单个特征图进行上采样&下采样直接生成金字塔（在VitDet中有提到，FPN其实是不必要的），这里放一下原论文的三个生成特征金字塔的对比吧，采用的就是c啦，对于单尺度输出的encoder，上采样是通过双线性插值和3x3卷积实现的，然后下采样就是通过3x3和stride=2的Conv；对于多尺度输出的encoder，直接进行下采样产生金字塔。
encoder loss的计算：
（3）辅助头得到正查询后放到decoder里面train，辅助头的损失为
整个网络的loss可以表示为：
【记得在汇报论文的时候被问decoder是不是共享权重的：论文里有提到原始分支和辅助分支的L层decoder都是共享参数的。】
work：
（1）one-many增强encoder的监督，更能分辨前景/背景，即提取特征更好。还是这幅图，可以看到在相同的IOB下，co-detr的IOF更高。
（2）提高cross attention的学习（cross attention可以让正查询得到更多object的信息）和降低匹配的不稳定性：如下图，co可以提高匹配的稳定性（匈牙利匹配因为GT和query匹配的不稳定性，会导致训练时间很长）；如上图，可以看出在查询较多的情况下，分辨前景和背景的能力较好，说明cross attention learning提高了，所以query可以得到更多的信息。
（3）decoder只针对正查询，忽略了负样本，可以减少内存，红框可以看出H-detr由于重复query所以不可避免引入了负查询，内存更高。
再提一下H-detr&group-detr：通过重复组的方式引入更多的正查询，但是本质上还是相当于是解耦的一对一分配，不可避免地会有匈牙利匹配带来的不稳定性影响收敛速度；而且，该种方式不可避免地会引入负查询。
三、实验
1、ps.一个十字架是deformable用5scale；两个十字架就是用swin-L的backbone；
用了更强的backbone依然AP上升
2、sota
（1）黄框：都是Resnet50下12个epoch都可以达到52.1，收敛快
（2）绿框：用SwinL12个epoch就可以达到比其他好的精度。
（3）蓝框：优于具有相同主干的现有的检测器。
3、扩展性
[骨干容量扩展到3.04亿个参数。使用自监督学习方法(EVA-02[8])对该大型主干ViT-L[8]进行预训练。我们首先在Objects365上使用vitl预训练Co-DINO-Deformable-DETR 26个epoch，然后在COCO数据集上进行12个epoch的微调。在微调阶段，输入分辨率在480×2400和1536×2400之间随机选择。]
在更小的模型尺寸下实现最好的性能。
消融实验：
1、可以看到k>3AP高，而一旦大于3之后产生冲突：这个在附录里是有房消融实验的引入了一个距离度量，可以看到Hi和Hj的距离较大，导致优化不一致；
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BASIC
1.L1&L2：正则化
参考：什么是范数（norm）？以及L1,L2范数的简单介绍-CSDN博客
L1有稀疏的作用；
L2是通过抑制不重要权重更新的来正则防止过拟合，具有平滑，符合高斯分布。
2.RCNN&Fast RCNN&Faster RCNN
（1）RCNN：用selective search算法对一张输入图片提取很多候选框，即锚框，然后放到CNN里去提取特征-->到SVM中进行分类（IOU小于阈值为负样本，加上label做损失训练SVM）-->用NMS非极大值抑制去除重复框（对IOU值进行排序，最大的标记保留，剩下的删去）
【SVM】详解如下图。
这里解释一下为啥先CNN进行分类正负样本后再SVM分类：因为二者对于正负样本的要求不一样，CNN有可能过拟合，需要较多的数据，即对于正负样本较不严格egIOU=0.5，只有物体的一小部分也可能判为正样本；而SVM适用于少样本，要求较严格egIOU=0.8，筛选的正样本需包含整个物体。
shortback：但是由于RCNN是对每个锚框去用CNN提取feature，所以当有若干个很接近的锚框，会对该区域重复提取特征导致速度很慢，因此有了Fast RCNN。
（2）Fast RCNN
改进：a.对整张图像用CNN提取特征，而非对单独的anchor。b.采用ROI池化（即对每个锚框进行maxpool），从而保证大小一致可以放入全连接层进行下一步的分类回归。
先将整个图像放入CNN提取feature --> 将anchor直接缩放映射到提取出来的feature中 --> 用ROI池化 --> 全连接层分类回归。
short back：在这里还是用selective search。
（3）Faster RCNN：参考博客一文读懂Faster RCNN - 知乎 (zhihu.com)
1.先用卷积提取feature
2.RPN(region proposal)，如图4，先3x3，然后两个分支的1x1，上面送分题max做二分类分类正负样本，下面计算bounding Box偏移量；然后一起到proposal层（包括NMS），proposal层负责将positive anchor和offset一起得到最终的proposals并剔除太小或超出边界的，其实在这里就完成了目标定位。
3.ROI pooling:整合proposals和feature map，因为proposals大小不同。
4.classification：上面的分支再次对propoals进行boudingbox回归，进一步获得更精确的框；下面的分支用softmax对目标具体的object进行分类（即识别物体）。
综上，先用backbone提取图像特征 --> 再用RPN层取二分类和boundingbox回归获得proposals，即得到一堆密集anchor --> 用ROI获得proposal map --> 再次boundingbox回归并且识别物体类别。注意，整个过程中一共经过两次boundingbox回归，所以不用害怕前面的一堆anchor生成归于随便之类的。
3.ATSS：
对于正负样本的选择，提出用mean和标准差得到IOU的阈值来实现动态自适应
4.FPN特征金字塔&FPN与FasterRCNN结合
（1）Bottom-up:对feature map进行下采样，不断x0.5进行下采样。得到(C2，C3,C4,C5)
（2）Top-down:将最后的特征图进行x2上采样（最邻近插值，我认为这里是为了最大限度的保留原语义信息/当然我也在想是不是单纯的为了减少计算量），这样高层的语义信息就可以传到低层。
（3）Lateral connection：（具体如下图）将Ci通过1x1Conv改变维度后与Mi+1上采样后的特征图相加。相加融合后需要经过3x3卷积（消除因为最近插值造成灰度不连续的锯齿状）后就得到了P。
OK接下来就是FPN与Faster-RCNN应用于目标检测的RPN结合
首先引入一下单尺度的RPN：feature map先通过3x3卷积-->然后在feature mqp上生成3个不同尺度的anchor，每个anchor又有3个不同尺度的宽高比，所以一共就有9个anchor--> l两个分支并行通过1x1卷积后分别进行预测label和回归。
而在多尺度下，即运用前面提到的FPN生成多尺度特征图然后作为不同的RPN head，此时得到的featuremap已经是多尺度的了，所以不需要多尺度的anchor，只需要不同高宽比的anchor，所以一共只需要15个anchor。
如下图，
（1）先对image做下采样提取feature map(C2，C3,C4,C5) -->
（2） 取语义信息最丰富的最后一层即C进行1x1卷积变换维度 后为M5 -->
（3） Ci 通过1x1卷积变换维度后与Mi+1上采样相加进行信息融合得到Mi -->
（4）Mi通过3x3卷积消除像素不连续得到Pi -->
（5）将Pi送入RPN head
这里，输出的proposal用ROI池化的话，就让大的ROI对应后面的map，C5；小的对应前面的C4；这样 在小的特征图上学习检测大物体，在大的特征图上可以检测小物体。【POI的输入是原始的特征图和RPN的proposal box】
5、group-detr&H-detr
