2019/06/14 Deep Learning JP: http://deeplearning.jp/seminar-2/

1. 1
DEEP LEARNING JP
[DL Papers]
http://deeplearning.jp/
Objects as Points
Shizuma Kubo, Matsuo Lab

2. 書誌情報
• 書誌情報
– Objects as Points, 通称 CenterNet
– 著者: Xingyi Zhou, Dequan Wang, Philipp Krähenbühl
– 2019/04/16 on arXiv
• 1日違い(2019/04/17)に出たCenterNet (CenterNet: Keypoint Triplets for Object
Detection)もあるが、今回の論文とは別。
• 既存の物体認識モデルの考え方から離れ、シンプルな手法を提案。
• YOLOv3やM2Det(前回発表)より速くて精度のいいモデルもできる1stage物体認識
のモデルを達成。
2
引用: https://pjreddie.com/darknet/yolo/

3. はじめに
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• シンプルな改良によって、これまで当たり前のように使われていたNMSを利
用する必要がなくなった
• 既存の物体認識は non-maxima suppression (NMS)
によって予測のダブリを取り除く必要があった。
 NMSは微分できないため学習ができず、end-to-
endの学習ができない。
 すべての候補領域について予測を出した後に
NMSを行うという処理が無駄である。

4. 目次
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1. 既存の物体認識との違い
2. CenterNetの推論
3. CenterNetの学習
4. CenterNetの実験
5. CenterNetの応用
6. まとめ

5. 目次
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1. 既存の物体認識との違い
2. CenterNetの推論
3. CenterNetの学習
4. CenterNetの実験
5. CenterNetの応用
6. まとめ

6. 既存の物体認識との違い
• 物体認識では重複した予測結果を抑制するためにnon-maxima suppression (NMS)
という処理を行うことが一般的。
• IoU (領域の重なり度合い)を計算して、一定の閾値を超えたものを抑制する。
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候補領域の予測 NMS
画像引用: https://meideru.com/archives/3538

7. 既存の物体認識との違い
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NMSnetwork 候補領域の計算
入力画像 最終結果
既存の物体認識の例

8. 既存の物体認識との違い
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NMSnetwork 候補領域の計算
入力画像 最終結果
提案手法 (CenterNet)

9. 既存の物体認識との違い
• (a) は暗黙的にアンカーを使うタイプの一般的な物体認識モデル(ex. SSD、YOLO、
M2Det…)の検出の様子で、(b)はCenterNetの検出の様子。
• (a)は各点に対してバウンディングボックスを予測するのに対し、(b)では中心点
をヒートマップで表す。
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(a) Standard anchor based model (b) CenterNet

10. 目次
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1. 既存の物体認識との違い
2. CenterNetの推論
3. CenterNetの学習
4. CenterNetの実験
5. CenterNetの応用
6. まとめ

11. 提案手法の推論
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1. 入力画像をbackboneネットワークに入力する。
2. 各クラスごとにkeypoint heatmap(物体の中心を表すヒートマップ)及
びをlocal offset(物体位置の微調整のため)とobject sizeを出力する。
3. Keypoint heatmapの各点のうち周囲の8つの点以上の値を持つ点を
peak値として取得し、その点を物体の中心とする。
4. Keypoint heatmapとlocal offset、object sizeを用いてバウンディング
ボックスを計算する。
推論のステップ network 候補領域の計算
1と2 3と4

12. 提案手法の推論
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network 候補領域の計算
• ネットワークの出力の各点に対する予測の数(チャンネル数)は
class数(C) + local offset(2) + object size(2) = C + 4
width
height
図引用 : https://medium.com/machine-learning-bites/deeplearning-series-convolutional-neural-networks-a9c2f2ee1524

13. 提案手法の推論
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• Keypoint heatmapの内周囲の8つの点以上の値を持つ点を中心点として
取得し(最大100個)、この中心の値(peak値)をconfidence値として使う。
• 中心点の座標に加え、Local offsetとobject size を用いて以下のように
バウンディングボックスの予測を行う。
オフセット: サイズ:
バウンディングボックスを計算
(ボックスの座標のx,yの上下):
network 候補領域の計算

14. 提案手法の推論
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• 基本的にはこれで処理は終わりで、既存のモデルのようなNMSの処理
は行わなくてよい。
• ただし、推論時にaugmentationを行うと精度を上げることができる。
• Flip augmentation: 左右反転させた画像でも予測を行い、両者の平
均を取る。
• Multi-scale augmentation: (0.5, 0.75, 1.0, 1.25, 1.5)の各スケールで予
測を行い、NMSを使って最終的な結果を出す。
N.Aが何もなし、FがFlip、MSが加えてMulti-Scaleの
augmentationを実行。結構遅くなる。

15. 提案手法の推論
• 使用するネットワーク
 Hourglass (Hourglass-104) 図(a)
 ResNet (ResNet-18、ResNet-101) 図(b)
 DLA (DLA-34) 図(d) (一般的なDLA図(c)を少し改良している)
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16. 目次
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1. 既存の物体認識との違い
2. CenterNetの推論
3. CenterNetの学習
4. CenterNetの実験
5. CenterNetの応用
6. まとめ

17. 提案手法の学習
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Loss全体
: keypoint heatmapに対するロス。(一番のキモ。)
: object sizeに対するロス。
: local offsetに対するロス。
実験中の係数(lambda)はsizeとoffsetそれぞれ0.1と1で行われている。

18. 提案手法の学習
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• ネットワークへの入力画像のサイズとヒートマップの出力形式
• 教師データも以下のように同様の形式にする。
• ただし、教師データを中心点を中心にガウシアンカーネルを使って
以下のようにヒートマップ化する。
pは教師データのkeypoint
• 同じクラスの物体でヒートマップが重なる場合大きい方を採用する。
提案手法では、出力はR=4の
ストライドが設定されている。

19. 提案手法の学習
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• ヒートマップの学習は以下のfocal lossを使う。
• Focal lossは簡単に分類できているexample(物体認識ではbackground)の
損失を小さくする工夫をクロスエントロピーに加えたような損失関数。

20. 提案手法の学習
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Offset loss
Size loss
• Offset lossとsize lossはそれぞれ教師データのオフセットとサイズに対して
L1ロスをとる。どちらのロスもobjectごとに計算し、足し合わせる。

21. 目次
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1. 既存の物体認識との違い
2. CenterNetの推論
3. CenterNetの学習
4. CenterNetの実験
5. CenterNetの応用
6. まとめ

22. 提案手法の実験
• Single-Stageでは非常に精度が高い。論文中の精度だけ比べるとsingle stageでは
もう一方のCenterNetがState-of-the-artではあるが速度とのトレードオフあり。
(論文中にあったCornerNetの比較から算出するに、AP 44.9でFPS 4.65程度)
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23. 提案手法の実験
• NMSの必要がないことの検証も行った。
• DLA-34のモデルのAP: 39.2% → 39.7%
• Hourglass-104のモデル: 42.2%から変わらず。
• その他の検証
 Center pointが重なることの問題がないか
 入力画像サイズの検証
 Lossのとり方 (L1/smooth L1)
 Lossの係数のパラメータの大きさ
 学習率のスケジューリング
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24. 目次
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1. 既存の物体認識との違い
2. CenterNetの推論
3. CenterNetの学習
4. CenterNetの実験
5. CenterNetの応用
6. まとめ

25. 提案手法の応用
• CenterNetは、点にサイズのプロパティを与えたように、プロパティを追加する
ことで他のタスクに応用できる。(ex. 3D物体認識ならDepthのプロパティを追加)
• 3D物体認識では、Deep3DBox、Mono3Dという手法と比較し、これらに匹敵する
精度を出した。また推論速度は2つオーダーが変わるほどの速さ。
• 姿勢推定もstate-of-the-artに匹敵する精度を出せた。
• 以上の結果からCenterNetが新しいタスクにも簡単に適用できることを示した。
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26. 目次
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1. 既存の物体認識との違い
2. CenterNetの推論
3. CenterNetの学習
4. CenterNetの実験
5. CenterNetの応用
6. まとめ

27. まとめ
• 物体の中心をヒートマップ化して扱うというシンプルな提案で、既存の物体認識
の手法では定番であったNMSの必要性をなくした。
• 物体認識において、より高速で精度の高い結果を出した。
• 2Dの物体認識だけではなく、3Dの物体認識や姿勢推定にも応用可能である。
（感想）
• 後処理にNMSがいらなくなる → 速度向上
• ガウシアンカーネルを使ってヒートマップ化する中心点の扱い→ 精度向上
• これまでの物体認識で長く使われていた部分を変えてきたので、これからの物体
認識の提案がどう変わってくるのか楽しみ。
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