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本文作者：飛奔的啦啦啦?? |??來源：知乎

https://zhuanlan.zhihu.com/p/313684358

UP-DETR: Unsupervised Pre-training for Object Detection with Transformers

論文：https://arxiv.org/abs/2011.09094

中cvpr oral啦！代碼和預訓練模型已經開源：

https://github.com/dddzg/up-detr

相信大家都有目共睹，無監督預訓練模型無論是在nlp(BERT,GPT,XLNet)還是在cv(MoCo,SimCLR,BYOL)上都取得了突破性的進展。而對于無監督（自監督）預訓練而言，最重要的就是設計一個合理的pretext，典型的像BERT的masked language model，MoCo的instance discrimination。他們都通過一定的方式，從樣本中無監督的構造了一個"label"，從而對模型進行預訓練，提高下游任務的表現。

回到我們的UP-DETR，對于DETR而言，既然CNN可以是無監督預訓練的，那么transformer能不能也無監督預訓練一下呢。這就是我們的motivation。

當然啦，騷想法可以很豐滿，可現實總是很骨感（T.T）。對于現有的pretext任務，似乎都不太適合于DETR里transformer的預訓練。比如，你想搞個mask，可cv都是連續像素構成語義，沒法像nlp天然有個離散的token的概念，最后還可能訓成一個mask檢測器（狗頭。直接把MoCo那一套搬過也不太可行。我們認為主要的原因是DETR中的transformer主要是用來做空間信息上的定位而MoCo那一套主要是用來提高CNN的instance discrimination。

更重要的是，無監督預訓練檢測器，這聽起來就很違背自覺，因為是不是object某種意義上明明就是人為定義的。所以，我們換了一個思路，提出了一個叫random query patch detection的pretext，具體而言就是從原圖中，我們隨機的框若干個patch下來，把這些patch輸入到decoder，原圖輸入到encoder，然后整個任務就變成了給定patch找他們在原圖中的位置。最后，對于一個無監督訓好的DETR，只要輸入patch，它天然就能做到如下圖的無監督定位patch的功能（不需要額外的nms后處理），當然這個patch還能支持數據增強和尺度變換。從這個預訓練任務的角度來說，一個patch是不是object本身沒有任何先驗。

idea其實就這么簡單，但具體實現上，我們其實遇到了兩個主要的問題，在paper里，我們把它們總結為：multi-task learning和multi-query localization。更多詳細的內容大家可以參閱我們的論文，這里我們簡單介紹一下：

• 對于multi-task learning，主要是由于目標檢測其實本身就帶有定位和分類兩個任務，這兩個任務對特征其實有著不同的偏好。這其實在之前許許多多工作中都有大佬提到了，因此許多目標檢測的工作通常會設計了兩條不同的分支（帶有額外卷積結構）分別對應于分類和回歸。而detr其實完全共享了同一組特征，在實驗中，我們發現如果只做patch的定位，不管分類的話，UP-DETR遷移到voc上效果會不好。這意味著定位和分類，特征偏好上確實是有沖突的。所以，為了在預訓練中權衡這兩個任務的偏好，我們固定了預訓練好的CNN權重，新增了一個叫patch feature reconstruction的分支。motivation就是希望經過transformer的特征能保持和經過CNN后的特征一致的分類判別性。

• 對于multi-query localization，主要是說對于DETR，decoder其實有100個object query，這100個object query其實是100個網絡隱式學到的空間位置偏好的embedding。我們實際上是隨機搞了M個query patch，因為patch可能會在任意位置，直覺上得一個patch加到多個object query上，所以我們討論了一下如何在預訓練過程中，把這M個query patch分配到100個embedding上去。我們從最簡單的single-query開始介紹，把它拓展到了支持multi-query的預訓練。對于multi-query，我們認為有兩個要滿足的條件，第一個是 query之間框的預測是獨立的，所以我們提出了一個放在decoder上的attention mask，保證query之間彼此不可見。第二個是100個embedding和M個query patch應當是沒有任何位置先驗限制的，我們提出了object query shuffle的方法去達到這種隨機性。

解決了這倆問題，UP-DETR的預訓練過程如下圖所示，除此之外，下游目標檢測的微調是和訓DETR一模一樣的：

在實驗中，通過在ImageNet上無監督預訓練，UP-DETR在VOC和COCO上都取得了更快的收斂和更高的精度。即便在充足長的訓練epoch下，VOC上仍然有3 AP以上的提升，而對于COCO，UP-DETR仍然可以獲得0.7 AP的提升（42.8 AP）。要知道的是，對于在充足訓練時間下的COCO，預訓練CNN對于Faster R-CNN已經不重要了，但是對于DETR而言，預訓練CNN和transformer仍然能提升其性能。

最后的話，怕大家誤解，我先提前辯解一下，我們和DETR用的是一模一樣的模型結構，都是沒有FPN，以ResNet50最后一層作為encoder特征輸入（當然，由于attention高昂的復雜度也做不了FPN），這導致了小物體依舊挺拉跨，所以AP的提升比起deformable DETR和sparse R-CNN自然會低一些（噗通）。我覺得吧，站在通用視覺表征的立場上，這鍋怎么也得分給ResNet一半吧。希望知乎大佬們輕噴（害怕.jpg）。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的CVPR 2021 Oral | Transformer再发力！华南理工和微信提出UP-DETR：无监督预训练检测器...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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