论文笔记-DAB-DETR：Dynamic Anchor Boxes Are Better Queryes for DETR

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论文笔记-DAB-DETR：Dynamic Anchor Boxes Are Better Queryes for DETR

论文链接：https://arxiv.org/abs/2201.12329

1. 前言

自从读了DETR之后对Transformer在目标检测领域的应用觉得有些兴趣，本来想直接阅读曾经在COCO拿下SOTA的DINO的论文，但读完开头发现DINO其实是整合了前面很多创新点的方法，于是就先去读了前面几篇论文，所以接下来应该会针对DETR系列，包括Conditional DETR，Deformable DETR，DAB-DETR（本文）和DINO撰写学习笔记。

2. 摘要

由于Transformer架构本身缺少归纳偏置，需要大量的数据和实践来训练使得模型收敛。在原始的DETR中，足足训练了500个epochs才能勉强取得与Faster RCNN基线模型相同的效果。传统目标检测领域，以RCNN系列为代表，模型前向至少都是一个two-stage的过程，因此DETR这种纯端到端的学习方式立刻吸引了大批研究者跟进，DAB-DETR就是其中之一。

DAB-DETR(Dynamic anchor boxes DETR)通过引入动态锚点框替代了原始DETR中的object query加速模型训练收敛速度。作者认为，这是通过加入“锚点框”这一先验知识，从而改善了query和feature之间的相似性计算的结果。另外，动态锚点框也允许随时改变注意力图中锚点框的尺度，这个过程是在解码器的self-attention模块中分别对方向上通过乘以一个放缩因子。作者认为这样的设计最终达到的效果类似于Faster RCNN中ROI pooling，称之为soft ROI pooling。

最后，DAB-DETR在MS-COCO benchmark上取得了45.7%的AP，是当年DETR类模型中最高的。

3. 引言

引言前两段主要回顾了目标检测的历史和原始DETR的主要贡献，这里就不再赘述了。

引入作者的方法之前，我们需要知道DETR的object queries实际上分为了两部分：decoder embeddings和learnable queries。在原始DETR的代码中，最开始的decoder embeddings是一组全0的向量，尺寸与learnable queries相同，而learnbale queries是通过nn.Embedding将query数量映射到图像特征空间的一组向量。

1
2
3
4
# Learnable Queries
query_embed = torch.nn.Embedding(num_queries, hidden_dim)
# Decoder Embeddings
tgt = torch.zeros_like(query_embed)

很多工作都认为DETR收敛慢的原因就出在learnable query上，因为原始DETR的object query是没有一丁点先验信息，学习起来当然慢了。于是后续的工作很多都是在decoder中的object query上下功夫，开始人为加入先验信息。

第三段开始开始介绍了DETR后续的改进工作。首先作者提到，大多数DETR类模型将query与一个而非多个特定的位置先验相关联，但他们具体的做法有很大的差别。例如Conditional DETR是通过基于content feature的query从而去学习一个conditional spatial query，Efficient DETR通过引入密集预测型任务来选择top-K个object queries，Anchor DETR将object queries改造成一个2D的anchor points向量。所有上述的DETR类模型都只利用了2D的位置信息，而没有考虑物体实际尺度问题。 那么如何解决尺度问题呢？只需要将原来锚点框的2D坐标信息的基础上，再添加可以随层数迭代的宽高信息即可。

3种DETR的decoder结构

我们知道，decoder是中是将object queries（Q）与encoder中输出的特征（K，V）做cross attention，得到的输出相当于是在value矩阵中加入了object queries的信息，如果query包含了锚点框的4D坐标，就相当于将锚点框的信息注入到特征图上去了，decoder再从有先验约束的特征区域中去抽取语义，所以作者也提到，将query设计为锚点框的方法类似于Faster RCNN中的ROI pooling，称之为soft ROI pooling。

4. 为什么位置先验可以加速训练？

作者提出了两个可能导致DETR收敛缓慢的原因： - 因为优化问题导致学习object queries也很困难； - 模型学到的queries中的位置信息与encoder中使用的正弦位置编码的编码方式不同。

为了验证这两个原因，作者做了两个实验。要验证第一个原因很简单，既然推测问题出在object queries的优化过程上，那直接将训练好的object queries冻住，再去训练其他模块即可。但结果发现即使用训练好的object queries，收敛速度与重新训练object queries差不多，由此可见问题并不出在query优化上。

First reason experiments

为了验证第二个原因，作者可视化了query和position key之间的注意力图。对比几张注意力图可以发现，原始DETR对于物体位置的注意力掌握的并不是很好，原文在这里所说的"multiple modes"指的是无法将注意力集中在单一的目标个体上（或者是有多个注意力中心）。而Conditional DETR和DAB DETR都可以对目标物体有一定程度的约束。Conditional DETR的query与图像原本的位置编码的编码方式是相同的，因此呈现出来的是Gaussian-like注意力图，即每个物体都是用同一尺度来界定的，从图中也能观察出每张图的注意力分布都是均匀的。DAB-DETR呈现出了更强的约束性，不同物体的不同尺度（宽，高）都被清晰地展现出来，这一结果就来自于用anchor的宽高信息调整了attention的计算方式，这一点将在后文中讲到。

Second reason experiments

于是作者团队就下结论说：query学习到的multiple modes或许就是导致DETR训练缓慢的根本原因。因为原始DETR的query实在是缺少先验信息，因此我们有理由相信，引入位置先验来约束query的位置是可行的。最后作者说明除了query，其他模块都是与原始DETR相同，保证实验的严谨性。

5. DAB-DETR

DAB-DETR模型架构

既然要引入位置先验来加速训练，那么在目标检测领域，anchor box一定是最好的先验信息了。不论是Faster RCNN系列还是其他传统目标检测的two-stage模型，都是先往图上打anchors，再通过非极大值抑制（NMS）来去除多余的框。DAB-DETR也采用了类似的思路，不过这里的anchors被设置为了可学习的向量，每一个物体对应只出一个框，而不是像Faster RCNN一开始预先定义好的9个框，因此最后也不需要NMS了。

先来看一下DAB-DETR的整体模型架构，因为这个工作主要是对decoder进行重新设计，encoder与原始DETR一样，所以文章中也只给出了decoder的结构图。总体来说，DAB-DETR decoder由一个self-attention和一个cross-attention模块组成。

5.1 Self-attention

DAB-DETR decoder self-attention

我们首先看self-attention模块。self-attention模块的输入是由decoder embeddings和anchor boxes（也就是改进后的learnable queries）组成。从DAB-DETR的代码中我们可以知道第一层中decoder embeddings是一组维度与encoder图像特征相同的值为0的向量，这样做的目的是为了之后能在cross-attention模块中直接与图像特征进行交互，因为不论什么attention模块都是不改变矩阵维度和尺寸的。Anchor boxes则首先经过一次正弦编码，再通过一个MLP层映射到与decoder embeddings相同的维度后与decoder embeddings相加。此处的正弦编码方式与Attention is all you need一文中的位置编码很相似，唯一的区别是加入了温度系数来控制attention map的分布，公式细节将在后文中讲到。

接下来结合文章中的公式来对self-attention做数学上的讲解。假设第个anchor坐标和宽高为，注意这里代表第个anchor，而不是query，为content query（也就是decoder embeddings），为positional query（也就是编码之后的anchor），的编码过程如公式所示

PE即为正弦位置编码，实际上，anchor的正弦位置编码是分别对编码后拼接起来，用公式表述如下

总的来说self-attention模块比较简单，就是将原始DETR中的learnable queries做了替换。

5.2 Width & height-modulated multi-head cross-attention

Cross-attention模块，全称为width & height-modulated multi-head cross-attention，实际上就是用anchor的宽高信息对attention的输入进行调整。

DAB-DETR decoder cross attention

首先我们要明白，cross-attention的作用是将尺度信息映射到原图像特征当中去。在cross-attention中，原始图像的特征和位置编码被用作K和V的输入，而self-attention层的输出与经过MLP调整维度后的decoder embeddings以及经过正弦编码的anchor进行点积运算，然后将结果拼接起来作为Q输入。 这里有一个问题，为什么要将decoder embeddings和anchor的点积运算作为positional embedding？1 答：因为从输出端看，decoder embedding是要用来算anchor的偏移量的（只有第一层的decoder embeddings为0，后续层的decoder embeddings都来自于上一层的输出），所以这里将偏移量提前加入anchor中，可以做到refine的效果。

DAB-DETR decoder cross attention

最后来看一下这条红线标注的路径，这条路径并不代表任何输入或者输出，它代表的是计算modulated cross-attention的方式。假如没有这两条红线，那么将尺度信息加入到图像特征就是分别对计算attention，如下所示

代表encoder中使用的位置编码。此处有个前提是两者都在 x 与 y 方向上独立进行位置编码然后 concat 起来，于是 dot product 的结果就是两个部分相乘的加和。2。如果是这样计算attention，那么最后的结果就是作者说的Gaussian-like注意力图，物体的宽高信息被忽略了。

改进后的cross-attention分别在方向上加入了宽高信息作为尺度调整系数。怎么加入？直接除就行了，除此之外再乘上一个调节因子，公式如下

其中为decoder中anchor的宽和高，就是调节因子，它们是通过content query计算的一组参考向量，公式为

其中为Sigmoid函数，实际上这个公式就是将content query，即decoder embeddings通过一个MLP后再通过Sigmoid映射到的范围中去。调整的效果也显而易见，途中的就是公式中分母的。

Width & height modulated cross-attention

5.3 Temperature tuning

Temperature tuning

在self-attention模块中作者对原始的正弦编码做了改进，加入了温度系数来调节位置先验的尺寸，直观来说，温度越高，尺寸越大。改进后的公式如下

注意在本文的任务中，的值是在区间内，所以针对不同的任务，温度应该调节在不同的数量级，例如Attention is all you need文章中，而本文中。

6. 结论

DAB-DETR的主要贡献就是通过引入dynamic anchor boxes这一位置先验来加速模型训练，这个操作类似于级联式的ROI pooling。DAB-DETR也给了我们启发：除了anchor以外还有其他改进query的方法吗？

  1. https://blog.csdn.net/lt1103725556/article/details/124776501?ydreferer=aHR0cHM6Ly9jbi5iaW5nLmNvbS8%3D↩︎

  2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/560513044↩︎