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原理分析 网络架构 本文的任务是Object detection，用到的工具是Transformers，特点是End-to-end。 目标检测的任务是要去预测一系列的Bounding Box的坐标以及Label， 现代大多数检测器通过定义一些proposal，anchor或者windows，把问题构建成为一个分类和回归问题来间接地完成这个任务。 文章所做的工作，就是将transformers运用到了object detection领域，取代了现在的模型需要手工设计的工作，并且取得了不错的结果。 在object detection上DETR准确率和运行时间上和Faster RCNN相当；将模型 generalize 到 panoptic segmentation 任务上，DETR表现甚至还超过了其他的baseline。DETR第一个使用End to End的方式解决检测问题，解决的方法是把检测问题视作是一个set prediction problem，如下图所示。...

总体流程 RPN RPN在Extractor输出的feature maps的基础之上，先增加了一个3x3卷积，然后利用两个1x1的卷积分别进行二分类（是否为正样本）和位置回归。进行分类的卷积核通道数为9×2（9个anchor，每个anchor二分类，使用交叉熵损失），进行回归的卷积核通道数为9×4（9个anchor，每个anchor有4个位置参数）。 接下来RPN做的事情就是利用（AnchorTargetCreator）将20000多个候选的anchor选出2000个proposal并采样256个positive 进行分类和回归位置loss计算。具体过程如下： proposal 前向过程中会做 NMS ： 对 所有 anchors 做前背景分类和bbox regression回归（learning offset） 对 foreground (iou>0.7) softmax scores由大到小排序anchors，提取 6000/12000(test/train) anchors( 已经在上一步进行好了 coord reg) 限定超出图像边界的 foreground anchors...

Motivation 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类： two-stage detector和one-stage detector 。前者是指类似Faster RCNN，RFCN这样需要region proposal的检测算法，这类算法可以达到很高的准确率，但是速度较慢。虽然可以通过减少proposal的数量或降低输入图像的分辨率等方式达到提速，但是速度并没有质的提升。后者是指类似YOLO，SSD这样不需要region proposal，直接回归的检测算法，这类算法速度很快，但是准确率不如前者。 作者提出focal loss的出发点也是希望one-stage detector可以达到two-stage detector的准确率，同时不影响原有的速度。 既然有了出发点， 那么就要找one-stage detector的准确率不如two-stage detector的原因，作者认为原因是：样本的类别不均衡导致的 。我们知道在object detection领域，一张图像可能生成成千上万的candidate...

简介 "Anchor-free"（无锚点）是一种目标检测方法，与传统的使用锚框（anchor boxes）的方法（例如Faster R-CNN）不同。在传统方法中，锚框是预先定义的、具有不同尺寸和长宽比的矩形区域，用于捕捉不同尺寸和形状的目标。而在"anchor-free"方法中，不再使用锚框，而是直接预测目标的位置和形状，通常使用网络输出的热图和偏移信息。 以下是对"anchor-free"方法的一些关键理解点： 无需预定义锚框： 在传统目标检测方法中，需要事先定义和生成一组锚框，这可能需要大量的人工工作。而在"anchor-free"方法中，不再需要锚框，模型可以自动学习目标的位置和形状。 直接位置和形状回归： "anchor-free"方法通过输出的热图来表示目标的存在概率，并使用偏移信息来定位目标的中心和形状。这些热图和偏移信息通常通过卷积神经网络预测。 适用于不规则目标： 传统的锚框在捕捉不规则形状的目标时可能会有困难，而"anchor-free"方法可以更好地适应不规则目标的检测。 减少计算复杂性：...

YOLO的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别。 Our system divides the input image into a S × S grid. If the center of an object falls into a grid cell, that grid cell is responsible for detecting that object. faster RCNN中也直接用整张图作为输入，但是faster-RCNN整体还是采用了RCNN那种 proposal+classifier的思想，只不过是将提取proposal的步骤放在CNN中实现了,而YOLO则采用直接回归的思路。 YOLO v1 将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)，如果某个object的中心 落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个object。 每个网格要预测B个bounding box，每个bounding box除了要回归自身的位置之外，还要附带预测一个confidence值。...

mAP定义及相关概念 mAP: mean Average Precision, 即各类别AP的平均值 AP: PR曲线下面积，后文会详细讲解 PR曲线: Precision-Recall曲线 Precision: TP / (TP + FP) Recall: TP / (TP + FN) TP: IoU>0.5的检测框数量（同一Ground Truth只计算一次） FP: IoU<=0.5的检测框，或者是检测到同一个GT的多余检测框的数量 FN: 没有检测到的GT的数量 mAP的具体计算 由前面定义，我们可以知道，要计算mAP必须先绘出各类别PR曲线，计算出AP。而如何采样PR曲线，VOC采用过两种不同方法。 在VOC2010以前，只需要选取当Recall >= 0, 0.1, 0.2, ..., 1共11个点时的Precision最大值，然后AP就是这11个Precision的平均值。 在VOC2010及以后，需要针对每一个不同的Recall值（包括0和1），选取其大于等于这些Recall值时的Precision最大值，然后计算PR曲线下面积作为AP值。 mAP计算示例 假设，对于...

分类问题 Adaboost 是 Boosting 算法中有代表性的一个。原始的 Adaboost 算法用于解决二分类问题，因此对于一个训练集 \[T = \{\left(x_1, y_1\right), \left(x_2, y_2\right), ..., \left(x_n, y_n\right)\}\] 其中 \(x_i \in \mathcal{X} \subseteq \mathbb{R}^n, y_i \in \mathcal{Y} = \{-1, +1\}\) ，，首先初始化训练集的权重 \[\begin{aligned} D_1 =& \left(w_{11}, w_{12}, ..., w_{1n}\right) \\ w_{1i} =& \dfrac{1}{n}, i = 1, 2, ..., n \end{aligned}\] 根据每一轮训练集的权重 \(D_m\) ，对训练集数据进行抽样得到 \(T_m\) ，再根据 \(T_m\) 训练得到每一轮的基学习器 \(h_m\) 。通过计算可以得出基学习器 \(h_m\) 的误差为 \(e_m\) \[e_m =...

GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 是另一种基于 Boosting 思想的集成算法，除此之外 GBDT 还有很多其他的叫法，例如：GBM (Gradient Boosting Machine)，GBRT (Gradient Boosting Regression Tree)，MART (Multiple Additive Regression Tree) 等等。GBDT 算法由 3 个主要概念构成：Gradient Boosting (GB)，Regression Decision Tree (DT 或 RT) 和 Shrinkage。 Decision Tree：CART回归树 首先，GBDT使用的决策树是CART回归树，无论是处理回归问题还是二分类以及多分类，GBDT使用的决策树通通都是都是CART回归树。为什么不用CART分类树呢？因为GBDT每次迭代要拟合的是 梯度值...

从GBDT到XGBoost 作为GBDT的高效实现，XGBoost是一个上限特别高的算法，因此在算法竞赛中比较受欢迎。简单来说，对比原算法GBDT，XGBoost主要从下面三个方面做了优化： 一是算法本身的优化：在算法的弱学习器模型选择上，对比GBDT只支持决策树，还可以选择很多其他的弱学习器。在算法的损失函数上，除了本身的损失，还加上了正则化部分。在算法的优化方式上，GBDT的损失函数只对误差部分做负梯度（一阶泰勒）展开，而XGBoost损失函数对误差部分做二阶泰勒展开，更加准确。算法本身的优化是我们后面讨论的重点。 二是算法运行效率的优化：对每个弱学习器，比如决策树建立的过程做并行选择，找到合适的子树分裂特征和特征值。在并行选择之前，先对所有的特征的值进行排序分组，方便前面说的并行选择。对分组的特征，选择合适的分组大小，使用CPU缓存进行读取加速。将各个分组保存到多个硬盘以提高IO速度。 三是算法健壮性的优化：对于缺失值的特征，通过枚举所有缺失值在当前节点是进入左子树还是右子树来决定缺失值的处理方式。算法本身加入了L1和L2正则化项，可以防止过拟合，泛化能力更强。...

集成学习主要分为以下几类：Bagging，Boosting以及Stacking。 传统机器学习算法 (例如：决策树，人工神经网络，支持向量机，朴素贝叶斯等) 的目标都是寻找一个最优分类器尽可能的将训练数据分开。集成学习 (Ensemble Learning) 算法的基本思想就是将多个分类器组合，从而实现一个预测效果更好的集成分类器。集成算法可以说从一方面验证了中国的一句老话：三个臭皮匠，赛过诸葛亮。 Thomas G. Dietterich 指出了集成算法在统计，计算和表示上的有效原因： 统计上的原因 一个学习算法可以理解为在一个假设空间 H 中选找到一个最好的假设。但是，当训练样本的数据量小到不够用来精确的学习到目标假设时，学习算法可以找到很多满足训练样本的分类器。所以，学习算法选择任何一个分类器都会面临一定错误分类的风险，因此将多个假设集成起来可以降低选择错误分类器的风险。 计算上的原因 很多学习算法在进行最优化搜索时很有可能陷入局部最优的错误中，因此对于学习算法而言很难得到一个全局最优的假设。事实上人工神经网络和决策树已经被证实为是一 个NP...

取代RNN——Transformer 在介绍Transformer前我们来回顾一下RNN的结构 对RNN有一定了解的话，一定会知道，RNN有两个很明显的问题 效率问题：需要逐个词进行处理，后一个词要等到前一个词的隐状态输出以后才能开始处理 如果传递距离过长还会有梯度消失、梯度爆炸和遗忘问题 为了缓解传递间的梯度和遗忘问题，设计了各种各样的RNN cell，最著名的两个就是LSTM和GRU了 LSTM (Long Short Term Memory) GRU (Gated Recurrent Unit) 但是，引用网上一个博主的比喻，这么做就像是在给马车换车轮，为什么不直接换成汽车呢？ 于是就有了 Transformer 。Transformer 是Google Brain 2017的提出的一篇工作，它针对RNN的弱点进行重新设计，解决了RNN效率问题和传递中的缺陷等，在很多问题上都超过了RNN的表现。Transfromer的基本结构如下图所示，...

梯度检查点（Gradient Checkpointing） 大模型的参数量巨大，即使将batch_size设置为1并使用梯度累积的方式更新，也仍然会OOM。原因是通常在计算梯度时，我们需要将所有前向传播时的激活值保存下来，这消耗大量显存。 还有另外一种延迟计算的思路， 丢掉前向传播时的激活值，在计算梯度时需要哪部分的激活值就重新计算哪部分的激活值，这样做倒是解决了显存不足的问题，但加大了计算量同时也拖慢了训练 。 梯度检查点（Gradient Checkpointing）在上述两种方式之间取了一个平衡，这种方法采用了一种策略 选择了计算图上的一部分激活值保存下来，其余部分丢弃，这样被丢弃的那一部分激活值需要在计算梯度时重新计算 。 下面这个动图展示了一种简单策略：前向传播过程中计算节点的激活值并保存，计算下一个节点完成后丢弃中间节点的激活值，反向传播时如果有保存下来的梯度就直接使用，如果没有就使用保存下来的前一个节点的梯度重新计算当前节点的梯度再使用。 Transformer框架开启梯度检查点非常简单，仅需在TrainingArguments中指定gradient...