本文主要是参考 arlencai 大佬的博文，对于cneternet在ncnn平台移植的实操和分析，先mark一下，准备后续有空闲尝试将这一思路在nvidia的jetson平台上尝试部署，并进行系列优化（如硬件方面框架的tensorrt量化优化、网络层面的移动端部署替代，或者类似yolov5的CSP结构等方法改良尝试等）
一、背景
原文中，大佬主要是针对微信的“扫一扫”功能进行阐述，并针对这一方向进行下文中CenterNet网络在移动端中的目标检测（主要是指小目标检测，例如二维码）并提出，其难点在于如何自动地选择包含物体的图像帧，这离不开高效的移动端物体检测。
二、问题
“扫一扫”识物是一种面向开放环境的通用物体检测——复杂多样的物体形态要求模型具有强的泛化性，移动端的计算瓶颈又要求模型保持高的实时性。“扫一扫”识物需要一个什么样的移动端检测（Class-wise or Object-ness）呢？
Class-wise 检测（即传统意义上的物体检测）的优势在于同时输出物体的位置和类别，然而开放环境下的物体类别很难准确定义和完整覆盖。
因此，我们将问题定义为Object-ness 检测（即主体检测）：只关注是否为物体和物体的位置，并不关心物体的具体类别。Object-ness 的物体检测对多样化的物体具有更强的普适性，同时大大减轻模型的负担来保证其实时性。这是“扫一扫”识物相比于其他检测目标在移动端检测问题上定义的不同。
三、选型
近几年物体检测算法日新月异，面对琳琅满目的检测模型，合适的才是最好的。
（这里原文是有个图的，但是分辨率是1080*653，放了7个模型的结构，其中包含faster-RCNN，SSD，YOLO,DuBOX,foveaBox,FCOS还有RetinaNet，放大看也巨模糊，其中yolo的也是针对v3的简化图，不包含v5的csp变种，分开放会影响文章可读性，就不放了，有对其中哪个网络有对比兴趣的，可以根据网络名称去查，下文主要就是讲为啥选择centerNet，也可以理解为CenterNet的优点。）
（1）One-stage
从模型的层次结构上，可分为两阶段（two-stage）和单阶段（one-stage）。
（a）Two-stage 检测器以 R-CNN 系列（Fast R-CNN [1]、Faster R-CNN [2]、Mask-RCNN[3]）为代表，其模型的第一阶段输出粗糙的物体候选框（proposal），第二阶段进一步回归物体坐标和分类物体类别。Two-stage 检测器的优势在于：RoIPool 的候选框尺度归一化对小物体具有较好的鲁棒性；进一步的区域（region）分类对于较多类别的检测需求更为友好。（这里没提到缺点，按照个人经验斗胆补充下，是大多时候占用资源较多，而且慢）
（b）One-stage 检测器以 YOLO 和 SSD 系列（YOLO V1-V3 [4-6]、SSD [7]、RetinaNet[8]）为代表，其特点是全卷积网络（FCN）直接输出物体的坐标和类别，为移动端加速提供了便利。
（以yolo v3作为例子，就是在卷积过程中直接采用了下采样，然后再用上采样进行填充，生成多组feature map（yolo是三组），最后对于feature map进行回归，这种方式的好处就是因为有pooling操作，处理的参数量少了，速度快乐，坏处就是对于小目标来说，pooling过程中会损失掉部分特征，例如yolo的极限像素就是8像素，小于8像素的就没办法识别了，实际中包含8像素的也是。）
对于“扫一扫”识物中主体检测的应用场景，小物体和多类别的需求不如实时性来得强烈，因此我们选择 one-stage 的模型结构。（总结就是，实时性高的，还是one-stage首选）
（2）Anchor-free
（a）锚点（anchor）是 R-CNN 系列和 SSD 系列检测方法的特点：在 one-stage 检测器中，通过滑动窗口（slide window）产生各式各样的 anchor 作为候选框；在 two-stage 检测器中，RPN 从 anchor 中挑选合适的候选框进行第二阶段的分类和回归。Anchor 为检测器提供物体的形状先验，可有效地降低检测任务的复杂度，但经验性的 anchor 参数会极大地影响模型的性能。
（经验性的anchor会影响模型的识别性能，这部分个人拙见，觉得主要是因为作者想引出anchor-free的一种写作技巧性引导，也就是centernet，而刻意加上的anchor的劣势，但是事实是，yolov3+之后都是K-mean聚类方式了，当然为了缩短训练的时间等也可以手动设置（少个聚类时间，基本没啥影响，建议还是自动聚类），所以相当于很大程度上削弱了anchor的弊端（也就是基本不手动设置），而且在此之前，有经验的算法开发也是会用聚类方式的。
对于anchor-free的优势来说，我个人还是觉得《CenterNet :Objects as Points》一文中的说法比较顺滑些–
“目标检测识别往往在图像上将目标用矩形框形式框出，该框的水平和垂直轴与图像的水平和垂直向平行。大多成功的目标检测器都先穷举出潜在目标位置，然后对该位置进行分类，这种做法浪费时间，低效，还需要额外的后处理。本文中，我们采用不同的方法，构建模型时将目标作为一个点——即目标BBox的中心点。我们的检测器采用关键点估计来找到中心点，并回归到其他目标属性，例如尺寸，3D位置，方向，甚至姿态。我们基于中心点的方法，称为：CenterNet，相比较于基于BBox的检测器，我们的模型是端到端可微的，更简单，更快，更精确。”*）
（b）无锚点（anchor-free）的检测器随着网络结构（如：FPN[9]、DeformConv [10]）和损失函数（如：Focal Loss [8]、IOU Loss[11]）的发展逐渐焕发出新的生机。其中，尺度鲁棒的网络结构增强模型的表达能力，训练鲁棒的损失函数解决样本的平衡和度量问题。（这句我没太读懂，怪怪的，不知道是不是语法出了问题）
Anchor-free 方法以 YOLOV1-V2 [4-5]及其衍生（DenseBox [12]、DuBox [13]、FoveaBox [14]、FCOS[15]、ConerNet [16]、CenterNet[17]等）为代表。他们抛开候选框的形状先验，直接分类物体的类别和回归物体的坐标。
（即不以box为检测单位，好处之一就是解决了同一物体在两个box中的这种状况，但是对于yolov3+最小能8个像素点的性能来说，这种优势又显得有些微弱，当然，以上分析是针对目标检测这一领域来说的，而centernet论文中（此处指《CenterNet :Objects as Points》一文，即GitHub上xingxingzhou的源码），陈述的主要是对于尺寸，3D位置以及姿态等方面，这些方面本人还未用代码进行过测试，故不随意添加主观臆断）
在“扫一扫”识物的应用场景中，复杂多样的物体形状对 anchor 的设计提出了巨大挑战，因此我们选择 anchor-free 的模型结构。
（3）Light-head
近一年来，anchor-free 的检测器日新月异。然而，在移动端的应用场景下，大部分 one-stage 且 anchor-free 的检测器仍存在以下不足：
（a）多输出（Multi-head）：为了增强模型对多尺度物体的检测能力，大部分检测器（如：FoveaBox[14]、DuBox [13]、FCOS[15]）普遍采用多头输出来提高模型的尺度鲁棒性。其中，低层特征满足小物体检测需求，高层特征应对大物体检测。然而，多头输出的网络结构对于移动端加速并不友好。
（b）后处理（Post-process）：为了解决 anchor 先验缺失和 multi-head 结果整合的问题，大部分检测器都需依赖复杂的后处理，如：非极大值抑制（NMS）和各式各样的奇技淫巧（trick），但它们普遍不适合并行化加速。 
综上，我们选取CenterNet作为“扫一扫”识物的移动端检测模型（见图 2）。CenterNet 是 one-stage 的 anchor-free 检测方法，single-head 的输出和高斯响应图的回归使其不依赖 NMS 的后处理。CenterNet 将目标检测问题变成一个标准的关键点估计问题：通过全卷积网络得到中心点的热力图（峰值点即中心点），并预测峰值点对应的物体宽高信息。
此外，我们引进了 TTFNet[18]中高斯采样、高斯加权和 GIOU Loss[19]等技术实现 CenterNet 的训练加速，仅需 5 小时即可在 4 块 Tesla P4 下完成 MS-COCO 的训练，这为模型调参和优化节省了大量的时间。
（这部分的大大节省，我也没大看懂，非要理解，那我只能说这部分应该是论文中常见的文学修饰了，先不说“不提数据集大小、训练输入尺寸以及batch-size、epoch等因素的训练速度都是耍流氓”这一原则，我寻思着4块 Tesla P4 GPU，只要显存不爆的情况下，训练5小时，时间应该比较一般水平了。。除非是训练远超常规等量级，不然大大节省这个词应该不需要，所以各位训练的时候如果低于或者高于这个时间也无碍）
三、优化
这部分个人认为全文精髓，具体效果还没试验，但是对于我这种小白来说，这部分的思路对我针对移动端的CenterNet优化这部分工作，提供了一种新思路，帮助很大。
针对移动端的检测需求，首先我们将 CenterNet 的骨干网络（backbone）从 ResNet18 更换为对移动设备更为友好的 ShuffleNetV2[20]。然而，仅仅依赖 backbone 带来的效能提升是有限的，对此我们进行针对性的模型优化。
（1）大感受野（Large RF）
从 ResNet 到 ShuffleNetV2 主要影响了模型的深度和感受野。在以热力图回归的 CenterNet 中，模型的感受野显得异常重要。如何在保持网络轻量的前提下提高模型的感受野呢？从 AlexNet 到 VGG，VGG 通过将大尺度的卷积核拆解为多个小尺度的卷积核（1 个 5x5→2 个 3x3）：在相同感受野下，2 个 3x3 卷积的参数量和计算量均只有 1 个 5x5 的 18/25。然而，这在深度（depth-wise）卷积的时代并不适用。在 ShuffleNet 中，5x5 的 depth-wise 卷积获得两倍感受野，仅比 3x3 的 depth-wise 卷积增加极少的计算量（如图 3）。
因此，我们将 ShuffleNetV2 中所有的 depth-wise 卷积均替换为 5x5 卷积。因为缺少 ImageNet 预训练的 5x5 模型，我们取巧地将 3x3 的 ShuffleNetV2 预训练模型进行卷积核的零扩边（zero padding），得到 5x5 的大卷积核 ShuffleNetV2。
（2）轻检测头（Light Head）
CenterNet 的检测头使用类 U-Net[21]的上采样结构，可有效地融合低层细节信息，从而提高对小物体的检测性能。然而，CenterNet 的检测头并未针对移动端进行优化，因此我们对其进行 ShuffleNet 化改造（见图 4 红框）。
首先，将检测头的所有普通 3x3 卷积替换为 5x5 的 depth-wise 卷积，并将可形变卷积（DeformConv）也改造为 depth-wise 的可形变卷积。其次，参照 ShuffleNet 通道压缩的技巧，将 CenterNet 中多层特征的残差融合（residual）改造为通道压缩的连接融合（concat）。通过大感受野（Large RF）和轻检测头（Light Head），优化后的模型在 MS-COCO 数据库在计算量（FLOPs）、参数量（Parameters）和检测性能（mAP）均取得优异的结果，见表 1。
（3）金字塔插值（Pyramid Interpolation Module，PIM）
然而，可形变卷积（DeformConv）对移动端加速并不友好，因此我们需要重新设计 DeformConv 的替代品。DeformConv 可自适应地对多尺度信息进行抽取，在 MS-COCO 中的小物体检测起到巨大作用。“扫一扫”识物对小物体的检测需求并不是非常强烈，DeformConv 更多的是提供多样化的尺度特征。对此，我们借鉴图像分割方法 PSPNet[22]（见图 5）的金字塔池化（Pyramid PoolingModule，PPM），提出了金字塔插值（Pyramid Interpolation Module，PIM）同时实现多尺度特征的融合和特征图的插值（见图 4 蓝框）。
PIM 中主要包括三条分支进行 2 倍上采样：空洞解卷积，卷积+上采样，全局平均池化+全连接。其中，“空洞解卷积”对应大尺度特征；“卷积+上采样”对应小尺度特征；“全局平均池化+全连接”对应全局特征。在 ShuffleNetV2 x0.5 的骨干网络下，表 2 对比了各种上采样方法对检测性能的影响，可见 PIM 有效地替代 DeformConv 在“扫一扫”识物中的作用。
图5：PSPNet的金字塔池化模块
（不同上采样这种思路在yolo中也有过出现，生成不同的feature map再进行融合，在移动端方面，比较成熟而且速度比较友好的人脸识别方面，也有过这种图像金字塔的方法调用，例如MTCNN网络中的人脸检测部分，采用的PRO网络。）
五、部署
通过以上优化，我们最终采用表 2 中最优结果作为“扫一扫”识物的移动端检测模型。该模型采用基于 pytorch 框架的 mmdetection 作为训练工具。在移动端部署上，我们采用 ncnn 框架，将 pytorch 模型转换为 onnx 模型再转换为 ncnn 模型，并在转换过程中将参数量化到 16bit。此外，为了进一步减小模型体积和加速，我们将网络中 conv/bn/scale 三个连续的线性操作融合为一个 conv 层，在不影响效果的同时可减少约 5%的参数量，并提速约 5%~10%。
最终，“扫一扫”识物的移动端检测模型仅 436 KB，在 iphone8 的 A11 CPU 上的单帧检测时间仅 15ms。
（这个提速效果很明显了，60+FPS，目前我在硬件性能更优的平台上res101和dla34的速度和这个差了很多，但是由于我还没测试，故先不做评价）
六、展望
目前“扫一扫”移动端检测只是开端，移动端物体检测的发展也才刚刚开始。抛开“扫一扫”识物的场景，CenterNet 在通用的物体检测上仍存在以下问题：
如何解决类别增加带来的检测头爆炸性增长？（我目前的检测类别大约在接近20类左右，应该属于类别比较多）
可形变卷积（DeformConv）是否存在更通用的替代品？（DCNv2，这个的确需要替代品，在针对tensorrt框架等大多移植的时候，存在着一定问题）
U-Net 式的上采样结构是否可进一步优化？
路漫漫其修远兮，在我们后续工作中将针对这些问题进行探索。
作者：桓十一
文章来源：CSDN
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