IoU-Net论文笔记

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1. 论文背景及大致思路
   a. 清北，Face++，头条四家联合出品，一看就是有点厉害的文章。发表于ECCV2018.
   b. 文章从我们常常忽略的定位的准确率出发，提出了利用预测IoU来辅助检测的IoU Net。在多个数据集上得到了当前的最佳效果。

2. 发现的问题和主要工作
   a. 首先大概的讲一下传统的NMS。首先拿出分类置信度最高的预测框，然后将同一类别的框都拿出来和他算一算IoU，如果大于了一个阈值，那就把后面的这个框删了。这里就出现了一个问题，为什么分类置信度高就代表着检测的效果好呢，作者对这个问题得到了如下的两张表：
   
   也就是说IoU其实和分类的置信度并不是正相关的，那么传统的NMS就可能会导致一些原本IoU很高，但是预测分不高的框被扔掉了，反而留下了一些不是那么重合的框。于是，作者提出了一个改了排序依据的IoU-guided NMS。作者将不同算法得到的回归框结果进行了统计，可以看到，在较高精度的部分，NMS抑制了更多的框，而在较低的定位准确度时，反而留下了较多的框。但这部分有个地方我不是很理解，就是为什么会比No-NMS还要多。
   
   b. 很多情况下，边框回归的时候并不是单调的，所以在迭代中，回归的结果可能反而退化了。于是提出了基于优化的边框修正方法，结合新的PrRoI Pooling，使得整个过程可以使用梯度下降优化。
   

3. IoU-Net
   a. 结构如图所示，主干网络为FPN，通过RPN后利用PrRoI-Pooling提取RoI，然后一路预测IoU，这一路还有一个Jittered RoI，功能就和字面一样，我们并不是直接把GT全部用于预测IoU的，而是将所有的GT人为的进行一些变化，然后将变化后的GT和真实值进行计算，去除IoU小于0.5的，得到最终的训练数据，作者发现这样的方法可以提高网络的鲁棒性和最后的效果。另一路做具体分类和边框修正：
   
   b. IoU-guided NMS：和传统的NMS，主要就是将排序的key换为了定位的置信度也就是IoU。并且会将抑制了其他框的结果框的分类置信度也置为最高值。也就是对于某个GT对应所有box，选出置信度都是最高的进行代表。伪代码如下：
   
   c. Bounding box refinement as an optimization procedure ：基于回归的方法，直接预测调整框的参数c，但是在迭代时，对于框的回归操作会影响数据的分布，导致定位的准确度非线性的增长。本文的方法利用了预测的IoU，控制迭代的次数，也就是early-stop操作。同时，算法中会根据bj的尺度调整更新的步长。在伪代码的第六行有所体现：
   
   d. Precise RoI Pooling：也是一个为了避免整数化坐标的Pooling方法，但是比RoI Align更进一步，那就是直接在对应区域算积分。这就避免了RoI Align中的N的选择（就是在多少块上进行插值）。整个结果连续可微，所以结果更精确。
   

4. PS
   a. 这篇内容也比较多，还需要重复的阅读。