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文档首页> AI开发平台ModelArts> AI工程师用户指南> 模型管理(即将下线)> 评估和诊断模型> 模型评估的优化建议> 物体检测模型的目标框面积敏感度分析以及相关的解决方法
更新时间:2021-08-06 GMT+08:00
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物体检测模型的目标框面积敏感度分析以及相关的解决方法

问题描述

在目标检测任务中,一张图片的的不同目标框的大小是不一样的,有的数据集小物体比较多,而有些数据集大物体比较多。目标框面积敏感度就是描述这种现象的指标,目标框的面积占比,即目标框面积占这个图片面积大小的比例,值越大表示物体在图片中的占比越大。下图显示的就是图片中的标记框小物体占比比较大的情况。

图1 物体占比比较多的场景

检测模型对于具有不同面积占比数据集的检测效果是不一样的。建议参考如下相关算法和技术说明,了解如何降低模型对于目标框面积的敏感程度。

解决方法

目标检测在实际的训练过程中还是一种多任务的task,在准确的识别类的同时,还需要对类别实例的位置进行精确的定位。模型训练的loss包括class loss以及bbox loss,而对于bbox loss来说,最常见的是Smooth L1 loss,具体计算如下所示。

图2 Smooth L1 loss对应曲线

balanced loss最早是在Libra R-CNN中提出的,相比于传统的Smooth L1loss,balanced loss具有更加平滑的曲线和收敛特征,具体的计算公式以及求导公式如下所示:

从下面的图可以看出,在inliers的边界位置,相比于Smooth L1 loss,balanced loss具有稍微大一些的梯度,Alpaha越小,增加的幅度约明显,这样可以增加模型反向梯度的更新的时候识别正样本的概率。

其中,(a)表示倒数关系,(b)表示loss关系(引用自Libra R-CNN)。

图3 Balanced L1 loss和Smooth L1 loss对比曲线

实验验证

在开源数据集Canine Coccidiosis Parasite上面进行实验,该数据集只有一个类别,使用balanced loss之前,对模型训练完之后,在模型评估阶段,模型对目标框面积敏感度如表1所示。

表1 使用Balanced L1 loss之前,模型的目标框面积敏感度评估

特征值分布

coccidia

0% - 20%

0.5806

20% - 40%

0.871

40% - 60%

0.9677

60% - 80%

0.9677

80% - 100%

1

标准差

0.1546

使用balanced loss之后,重新对检测模型进行训练,在模型评估阶段,模型对于目标框面积敏感度分析如表2所示。

可以看到,使用balanced loss之后,类别对目标框的面积敏感度从原来的0.1546降低到0.0912,即降低了对于数据目标框面积的敏感度。

表2 使用Balanced L1 loss之后,模型的目标框面积敏感度评估

特征值分布

coccidia

0% - 20%

0.7419

20% - 40%

0.871

40% - 60%

0.9355

60% - 80%

1

80% - 100%

0.9677

标准差

0.0912

用户建议

在模型推理结果中,如果检测出来的类别对于目标框面积的敏感程度比较大,推荐在训练的时候,使用balanced loss进行模型优化和加强。

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