요약
CenterNet은 기존의 Two stage detection방법(=한 객체에 대해서 여러 bounding box을 찾고, bounding box이 겹치는 영역을 줄이는 방법)이 비효율적인 것에 Motivaiton이 있습니다. 따라서, CenterNet은 효율적은 예측을 위해서 한 객체에는 하나의 Anchor(=center point, keypoint)만 있다고 가정하고, 이를 예측하는 문제로 바꿉니다. 일단 Anchor 을 찾고난 다음, 문제가 3D size, pose estimation이면 Anchor로부터 사이즈가 얼마인지 등을 추가로 예측하는 문제를 추가로 도입합니다. 모델 구조는 1) Heatmap: 각 객체의 Centerpoint 예측하는 출력층, 2) offset: Heatmap을 만드는 단계에서 Anchor와 원래사이즈에서의 Anchor을 보정하기위한 출력층, 3) size 예측: 각 객체의 Centerpoint으로부터, 객체의 사이즈를 예측하는 출력층으로 구성되어있습니다. [1]
Motivation (introduction): Two stage detection방법에 제한이 있어, One stage dection으로
현재 컴퓨터 비전에서 쓰는 대부분의 개체인식(Object detection)은 각 개체에 bounding box로 표현하는 것입니다. 보통 하나의 bounding box로 표현하기보다는 잠재적으로 될만한 bounding box을 다 찾습니다. 이 과정을 거치고나면, 하나의 객체에는 여러 bounding box가 생깁니다. 따라서, 최적의 bounding box(개체와 가장 근접하도록 작은 사이즈의 bounding box만 남김)을 만드는 작업을 합니다. 이러한 방법은 "Two stage dectecor"라고 합니다. 계산을 여러 번 하게되는 작업들을 아래와 같이 진행합니다 (Figure 3).
- recompute image feature for each potential box: 잠재적으로 개체가 될만한 박스들을 다 계산하여 그립니다.
- then, classify those feature: 이 박스들이 background일지 object일지 분류를합니다.
- Post-processing (Non maximal supression): 최적의 박스만 남기는 작업을 진행합니다. bounding box의 IoU값을 계산하여 한 개체에 겹치는 부분이 있으면 해당 내용만 씁니다. 특히 이러한 후처리는 미분도, 학습도 어려워서 end-to-ent 모델에 담기가 어렵습니다.
그래서 나온것이 "One stage detection"입니다. 말 그대로 위의 단계를 하지않고, 하나의 단계로만 진행합니다. 이 단계는 가능한 하나의 bounding box을 만드는 것입니다. 이 하나의 bounding box의 중심을 anchor라고도 부릅니다. 일단 각 개체에 대해서 Anchor을 찾고나면, bounding box을 어디까지 그려야할지(size), 3D extent, orientation, post등은 중심점으로 부터 다 예측하겠다는 것입니다. 각 개체에 Anchor 만 찾고나면, 나머지는 부수적으로 예측하여 얻어낼 수 있다는 것을 상정하고 만든 모델입니다.
CenterNet은 어떤 로직? (method) : Heatmap, Offeset, Sizes 을 예측하기위해서 end-to-end로모델을 결합
CenterNet은 단순히 CNN으로만 이뤄져 있습니다. 구성은 인코더-디코더로 되어있는데, 디코더가 3개로 되어있습니다. 우선, 문제의 정의를 아래와 같이합니다.
- 입력 이미지: $ I \in \mathbb{R}^{W\times H\times 3}$. 가로의 크기가 W, 세로의 크기가 H인 이미지가 입력으로 주어진다고 가정합니다.
- 결과물 (heatmap): $\hat{Y} \in [0, 1]^{W/R \times H/R \times C}$. R은 stride, C은 키포인트 타입(클레스 타입)을 의미합니다. 즉 이미지가 STRIDE 떄문에 좀 작아지더라고 각 개체가 C클레스에 중심점이 될만한지 heamap을 찍는 것을 의미합니다. 예를 들어, C은 human pose 라면 관절 개수인 17개을 씁니다. stride인 R은 기본적으로 4을 씁니다. 그렇게되면 이미지가 작아지는(=downsampling)됩니다. 만일 예측치 $\hat{Y}_{x,y,c}=1$라면 keypoint을 의미합니다(=예측된 x좌표, y좌표에서 c클레스일 확률이 1이라면 그 부분이 중심점일 것이다) 반대로 0이라면 배경을 의미합니다(Figure 1).
각 디코더의 역할을 아래와 같이 기술합니다.
1. Heatmap 예측을 위한 decoder: CNN은 heatmap이라는 것을만드는데, heatmap에서의 중앙부가 개체의 중심부가 되도록 예측합니다. 즉 개체가 3개라면 가장 높은 점수가 3개(=본문 내 피크)가 있어야하는 것입니다. 그리고 각 이미지의 피크를 이용하여 bounding box의 가로, 세로도 예측합니다. 그리고 keypoint을 예측하는 과정에서 Stacked hourglass, up-convolutional residula network(ResNet0, deep layer aggregation (DLA)을 dencoder-decoder로 묶어서 사용합니다.
C 클레스가 될만한, heatmap의 정답은 [x, y]좌표로 2차원의 데이터로 표현할 수 있을 것입니다. 원래 이미지 사이즈를 heatmap에 맞추어야합니다. 이 과정을 위해서 원좌표 [x.y]을 아래와 같이 R로 나누어 floor만 씁니다. 예를들어 중심점의 좌표가 512, 512을 4로 나눴다면 딱 나눠떨어져서 128, 128이되겠지만, 중심점의 좌표가 총 512,512이미지의 중심점의 좌표가 111,111, R=4이라면 [27, 27] (27.75에서 0.75버림)으로 만든다는 것입니다.
$\tilde{p}\ = \left \lfloor \frac{p}{R} \right \rfloor$
이렇게 각 클레스 C에 맞춰 라벨을 heatmap에 맞춰 만듭니다. $Y \in [0, 1]^{\frac{W}{R}\times\frac{H}{R}\times{C}}$
그리고, 히트맵에 가우시안 커널을 적용하는데, 이는 keypoint가 단일의 점 [x,y]인 것에 비해서 예측치점이 $\hat{x}, \hat{y}$이기 때문에, 딱 하나의 점으로는 표현하자면 너무 예측이 어렵기에, ground truth keypoint주변으로 예측치가 어느정도 맞으면 가만할 수 있게끔 뿌려주는 역할을합니다. 가우시안 커널의 공식은 다음과 같습니다. 아래의 가우시안 커널에서 $\sigma^{2}_{p}$은 오브젝트 사이즈에 따라서 달라질 수 있다고합니다.
$Y_{x,y,z}=exp(-\frac{(x-\tilde{p_{x}})^{2} + (y-\tilde{p_{y}})^{2}}{2\sigma^{2}_{p}})$
정리하면, 예측할 heatmap은 STRIDE R이 적용된 리사이즈된 heatmap($\hat{Y} \in [0, 1]^{W/R \times H/R \times C}$), 예측치도 같은 사이즈의 가우시안 커널이 적용된 이미지($Y \in [0, 1]^{\frac{W}{R}\times\frac{H}{R}\times{C}}$)입니다. 그럼 로스만 적용하면됩니다.
로스는 아래의 (식 1)과 같이 작성합니다. Focal loss을 적용합니다. 흔히 focal loss은 클레스불균형이 심할때 사용합니다. 예를 들어, 보험사기자, 신용사기자처럼 다수의 정상적인 사용자가 있고, 가끔 발생할 수 있는 사기의심자를 한 둘을 맞춰야할 때, 이 사기의심자를 틀린 경우에 많은 패널티를 주기위해서 제곱항을주는 방식입니다 [2].
2. Discretization error 보정: Local offset
- 위의 예시와 같이 keypoint가 STRIDE (R)로 나눴을 때 나눠떨어지지 않는 경우, 약간의 오차가 발생했습니다(예, 111,111, R=4이라면 [27, 27] (27.75에서 0.75버림)). 이 에러를 보정하기위해서 Local offset이라는 개념을 만듭니다. 오프셋의 정의는 아래와 같습니다.
$\hat{O} \in \mathbb{R}^{\frac{W}{R}\times \frac{H}{R}\times 2}$
O은 예측해야할 좌표를 의미하며, 원본이미지에서 STRIDE을 주어 리사이즈된(=downsampling)이미지에서 단 2개의 채널의 값만 가집니다. 그리고 원래 중심좌표 p와 최대한 떨어지지 않게 만들기위해서 아래와 같이 L1 loss을 주어 학습합니다.
3. 오브젝트의 사이즈 예측: size
오브젝트의 사이즈는 2개의좌표만 알면됩니다. 좌상단, 우하단만 알면, bounding box을 그릴 수 있기 때문입니다 (Figure 3.). 따라서, 좌표2개를 아래와 같이 정의합니다. k은 카테고리를 의미합니다.
그리고 더 중요한 것은 keypoint 을 예측하고, 오브젝트의 사이즈를 구해야하기 때문에, kepoint와 오브젝트의 관계식을 얻을 수 있습니다.
$p_{k} = (\frac{x_{1}^{k} + x_{1}^{k}}{2}, \frac{y_{1}^{k} + y_{1}^{k}}{2})$
그리고, 오브젝트 사이즈는 각 x좌표, y좌표의차이만 구하면됩니다.
$s_{k} = (x_{2}^{k} - x_{1}^{k}, y_{2}^{k} - y_{1}^{k})$
각 오브젝트가 어떤 클레스가 될지에 따라서 k가 달라질 수 있다는 것입니다. 하지만, 이 예측치를 계산하는데는 연산이 오래걸려서 그냥 단일의 개체의 사이즈로만 판단하도록 변경합니다. 그래서 사이즈을 의미하는 값의 차원이 다음과 같이 바뀝니다. $\hat{S} \in \mathbb{R}^{\frac{W}{R}\times\frac{H}{R}\times2}$.
그리고 아래와 같은 L1 로스를 줍니다. 실제 bounding box의 x,y, 가 중심점일때의 가로,세로의 길이를 예측하는 문제로 정의하는 것입니다.
그리고, 이를 joint learning하기위해서 모든 로스를 다음과 같이 합칩니다.
Anchor로부터 Bounding box예측하기
bounding box예측은 heatmap과 offset, size prediciton을 다 이용하면됩니다.
1. 일단 Anchor을 찾습니다. Anchor가 될만한것은 Heatmap에서 비교적 높은 값들을 찾으면 되거나, 일단 Anchor포인트로부터 8개의 좌표값들을 비교했을때 anchor보다 크거나 같은 경우 그부분을 중심점이라고 둡니다. 그리고 기본적으로 CenterNet은 100개의 피크값을 뽑아냅니다. 최대 오브젝트가 100개라고 보는것이죠. 몇 개인지까지는 예측을 못하니...
2. 그리고 각 예측치를 아래와 같이 구합니다. $\delta\hat{x}_{i}, \delta\hat{y}_{i} $은 offset prediction의 결과입니다. 예측한 heatmap의 좌표가 stride R때문에 실제 이미지에서 약간 이동될 수 있으니, 이를 보정하해줍니다. $\hat{w}_{i}, \hat{h}_{i}$은 사이즈 예측치입니다. 사이즈 예측을 위해서 중심점으로부터 좌측하단, 우측상단을 구하는 공식입니다. 총 4개의 좌표가 나옵니다. 이렇게 진행하면 딱히 non-maxima suppresion 또는 후처리가 필요가 없습니다. 그렇기에 one-stage detection입니다.
CenterNet 성능(Result)
Table 1은 backbone 모델을 어떤것을 쓰냐에따라서, 성능, 계산시간을 보여줍니다. AP(average precision)은 hourglass-104가 제일 성능이 좋았으나, 추론시간은 좀 오래걸린다. 초당 detection, 추론성능은 ResNet-18이 가장 빠릅니다. augmentation , flpi, multi-scale등을 추가로해볼 수 있는데 각각에 대한 성능표입니다.
Table 2: coco dataset에서 대부분 알려진 모델들에서의 성능입니다. 위의 5개의 모델은 two-stage, 아래 모델들은 one-stage입니다. two-stage중에서는 MaskRCNN이 빠르내요. AP성능이 가장좋은것은 TridentNet입니다. 반면 one-stage에서는 Hourglass을 쓴 CenterNet이내요.
정리
엄청 월등한 성능의 예측력 또는 엄청난 계산효율은 둘다 보여준 것은 아니지만, one-stage 모델중에서는 준수한 성능과 빠른 계산량을 보여주는 모델이라고 할 수 있을 것 같습니다. key point estimation을 3가지 방식으로 loss을 주어 최적화하는 모델이어서 꽤 좋은 모델링인 것 같습니다.
Reference:
[1] https://arxiv.org/pdf/1904.07850.pdf
[2] T.-Y. Lin, P. Goyal, R. Girshick, K. He, and P. Dollar. ´ Focal loss for dense object detection. ICCV, 2017.
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