如何评价 Face++ 旷视科技最新出品的检测专用 backbone 网络 DetNet ？
Face++ 旷视科技最新推出的用于目标检测的专用 backbone 网络 DetNet，在目标检测领域引起了广泛关注。为了更全面地评价 DetNet，我们需要从其设计理念、技术亮点、性能表现、潜在优势以及局限性等多个维度进行深入分析。
一、 设计理念与定位：
DetNet 的核心设计理念是为目标检测任务量身定制 backbone 网络。传统的图像识别 backbone（如 ResNet, ResNeXt, VGG 等）主要侧重于提取高级语义特征，而目标检测任务则需要更丰富的多尺度特征、更精细的空间定位信息以及对不同大小目标的有效响应。
DetNet 的定位是直接服务于目标检测器，其设计目标是：
提升检测性能： 能够更好地捕获目标的关键特征，从而提高检测精度。
优化效率： 在保持高精度的同时，尽量控制计算量和参数量，以适应实时检测的需求。
模块化与灵活性： 能够方便地与其他目标检测框架（如 Faster RCNN, RetinaNet, Cascade RCNN 等）集成，并适应不同的检测任务。
二、 技术亮点与创新点：
DetNet 并非简单地修改现有 backbone，而是进行了一系列针对性设计，其主要技术亮点包括：
1. 多阶段特征融合与提取：
特征金字塔 (Feature Pyramid Network FPN) 的升级： 尽管 FPN 在多尺度目标检测中取得了巨大成功，但其特征融合方式相对简单。DetNet 在此基础上进行了改进，更加强调不同层级特征之间的交互和融合。它可能采用了更复杂的融合机制，例如利用交叉注意力（crossattention）或者更精细的横向连接（lateral connections），使得不同尺度的特征信息能够更有效地相互补充。
强调中低层特征的利用： 目标检测，尤其是小目标检测，非常依赖于 backbone 中低层特征提供的丰富空间信息和细节。DetNet 可能通过更精细的特征下采样策略、引入更浅层网络的连接或者在融合过程中赋予中低层特征更大的权重，来增强其在检测任务中的表现。
2. 通道注意力与空间注意力的结合：
通道注意力 (Channel Attention)： 类似于 SENet、ECANet 等，DetNet 可能在卷积块中引入通道注意力机制，让网络自适应地学习不同特征通道的重要性，突出与目标相关的特征。
空间注意力 (Spatial Attention)： 通过空间注意力模块，网络能够聚焦于图像中包含目标的区域，抑制背景干扰，提升特征的响应度。DetNet 可能集成了更有效的空间注意力模块，使其能够更精确地定位到目标的关键区域。
协同作用： 更重要的是，DetNet 可能将通道注意力和空间注意力进行更优化的结合，实现“什么特征重要”和“特征在哪里重要”的协同优化，从而更有效地提取和聚焦目标特征。
3. 更精细的感受野控制：
不同尺度的卷积核： 目标具有不同的尺度，需要不同感受野的卷积核来捕获。DetNet 可能通过使用不同大小的卷积核（例如，可分离卷积、分组卷积或者可变形卷积），或者通过多路径的结构来形成更灵活的感受野，以适应不同大小的目标。
感受野块 (Receptive Field Block RFB) 的变种或优化： RFB 是一种通过并行多个不同大小的空洞卷积来扩大感受野并保持分辨率的技术。DetNet 可能在 RFB 的基础上进行改进，使其更适合目标检测的特点。
4. 针对检测的优化：
Anchorfree 或 Anchorbased 的友好性： DetNet 的设计可能同时考虑了对 anchorfree 和 anchorbased 检测器的兼容性。虽然是为检测专用，但其 backbone 的设计可能不预设某种检测范式，而是提供更通用的、对检测有益的特征表示。
后处理的考虑： 好的 backbone 也应该考虑与检测器后处理算法（如 NMS）的协同。例如，如果 backbone 能够生成更清晰的目标边界信息，或者在特征中包含置信度较高的信息，将有助于后处理环节的优化。
三、 性能表现与评价：
要评价 DetNet 的性能，需要关注以下几个方面：
1. 检测精度 (AP, mAP)：
在常用数据集上的表现： 在 COCO、Pascal VOC 等标准目标检测数据集上，DetNet 与其他先进 backbone（如 ResNet101, ResNeXt101, EfficientNetB7 等）的对比结果是关键。通常，一款优秀的检测专用 backbone 应该能够显著提升现有检测器的精度，尤其是在小目标、密集目标等具有挑战性的场景下。
不同目标尺度的精度： DetNet 在不同大小目标上的检测精度提升情况也非常重要。如果它在小目标检测方面有显著突破，将极具价值。
2. 效率 (FLOPs, Parameters, FPS)：
计算量和参数量： 在追求高精度的同时，DetNet 的计算量和参数量是否仍然保持在可接受范围内，对于其落地应用至关重要。如果其效率相较于传统 backbone 有显著提升，则更具优势。
推理速度： 在实际部署中，推理速度（FPS）是衡量 backbone 好坏的重要指标。DetNet 在不同硬件平台（CPU, GPU, NPU）上的推理速度表现需要关注。
3. 泛化能力：
不同检测框架下的表现： DetNet 是否能稳定地集成到不同的目标检测框架（如 Faster RCNN, YOLOv5/v7/v8 的 backbone 替换，或者 Cascade RCNN 等）并带来性能提升，体现了其通用性和泛化能力。
不同领域的适应性： 除了 COCO 数据集，DetNet 在一些特定领域的检测任务（如人脸检测、交通场景检测、医疗影像检测等）上的表现也值得关注。
四、 潜在优势：
基于以上分析，DetNet 可能具有以下潜在优势：
更高的检测精度： 专为检测任务设计的特征提取能力，有望在各种检测场景下实现更高的精度，尤其是在小目标和复杂背景下的表现。
更精细的定位能力： 通过对中低层特征的强调和注意力机制的运用，能够提供更准确的目标位置信息。
更好的特征表示能力： 多尺度特征融合和注意力机制的结合，能够生成更鲁棒、信息更丰富的特征表示。
为目标检测领域带来新的思路： 推动了 backbone 网络设计从“识别通用”向“检测专用”的转变，可能为未来目标检测算法的研究提供新的方向。
易于集成： 作为 backbone，其设计应尽可能保持模块化，方便用户将其集成到现有的检测框架中。
五、 潜在局限性与挑战：
当然，任何新的技术都可能存在局限性：
计算量可能增加： 为了实现更高的精度，一些复杂的结构（如精细的融合机制、多重注意力）可能会带来更高的计算量和参数量，这可能影响其在资源受限场景下的应用。
对特定检测器的依赖性： 虽然定位是通用检测 backbone，但其设计上的侧重点（例如，对某个特定层级特征的偏好）可能会使其在某些类型的检测器上表现更好，而在另一些检测器上表现平平。
训练成本： 训练一个专门的 backbone 可能需要更多的数据和计算资源，这会增加研究和应用的门槛。
可解释性： 复杂的网络结构和多种注意力机制的组合，可能会降低网络的可解释性，使得理解其内部工作机制变得更加困难。
领域适应性： 虽然设计为通用，但可能需要针对特定领域进行微调或进一步优化才能达到最佳性能。
六、 总结与展望：
Face++ 旷视科技推出的 DetNet，作为一款专为目标检测任务设计的 backbone 网络，展现了在提升检测精度和优化特征提取方面的巨大潜力。 其核心亮点在于对多尺度特征的精细融合、注意力机制的有效结合以及对检测任务的深度优化。
如果 DetNet 能够如其设计理念所期望的那样，在保持甚至提升效率的同时，显著超越现有通用 backbone 在目标检测任务上的表现，那么它将对目标检测领域产生深远影响，成为未来目标检测器设计的重要基石之一。然而，最终的评价还需要依赖于其在公开数据集上的详细性能报告、与其他先进方法的详细对比，以及在实际应用场景中的表现来验证。
要进行最终的、更权威的评价，我们需要关注旷视科技何时会发布相关的论文、技术报告，以及在各大 benchmark 上的详细测试结果。 并且需要关注其在不同目标检测框架下的实际集成效果和性能提升幅度。
总而言之，DetNet 是一个令人兴奋的创新，它代表了 backbone 网络设计正在朝着更专业化、任务导向化的方向发展，有望为目标检测领域带来新的突破。
一、 设计理念与定位：
DetNet 的核心设计理念是为目标检测任务量身定制 backbone 网络。传统的图像识别 backbone（如 ResNet, ResNeXt, VGG 等）主要侧重于提取高级语义特征，而目标检测任务则需要更丰富的多尺度特征、更精细的空间定位信息以及对不同大小目标的有效响应。
DetNet 的定位是直接服务于目标检测器，其设计目标是：
提升检测性能： 能够更好地捕获目标的关键特征，从而提高检测精度。
优化效率： 在保持高精度的同时，尽量控制计算量和参数量，以适应实时检测的需求。
模块化与灵活性： 能够方便地与其他目标检测框架（如 Faster RCNN, RetinaNet, Cascade RCNN 等）集成，并适应不同的检测任务。
二、 技术亮点与创新点：
DetNet 并非简单地修改现有 backbone，而是进行了一系列针对性设计，其主要技术亮点包括：
1. 多阶段特征融合与提取：
特征金字塔 (Feature Pyramid Network FPN) 的升级： 尽管 FPN 在多尺度目标检测中取得了巨大成功，但其特征融合方式相对简单。DetNet 在此基础上进行了改进，更加强调不同层级特征之间的交互和融合。它可能采用了更复杂的融合机制，例如利用交叉注意力（crossattention）或者更精细的横向连接（lateral connections），使得不同尺度的特征信息能够更有效地相互补充。
强调中低层特征的利用： 目标检测，尤其是小目标检测，非常依赖于 backbone 中低层特征提供的丰富空间信息和细节。DetNet 可能通过更精细的特征下采样策略、引入更浅层网络的连接或者在融合过程中赋予中低层特征更大的权重，来增强其在检测任务中的表现。
2. 通道注意力与空间注意力的结合：
通道注意力 (Channel Attention)： 类似于 SENet、ECANet 等，DetNet 可能在卷积块中引入通道注意力机制，让网络自适应地学习不同特征通道的重要性，突出与目标相关的特征。
空间注意力 (Spatial Attention)： 通过空间注意力模块，网络能够聚焦于图像中包含目标的区域，抑制背景干扰，提升特征的响应度。DetNet 可能集成了更有效的空间注意力模块，使其能够更精确地定位到目标的关键区域。
协同作用： 更重要的是，DetNet 可能将通道注意力和空间注意力进行更优化的结合，实现“什么特征重要”和“特征在哪里重要”的协同优化，从而更有效地提取和聚焦目标特征。
3. 更精细的感受野控制：
不同尺度的卷积核： 目标具有不同的尺度，需要不同感受野的卷积核来捕获。DetNet 可能通过使用不同大小的卷积核（例如，可分离卷积、分组卷积或者可变形卷积），或者通过多路径的结构来形成更灵活的感受野，以适应不同大小的目标。
感受野块 (Receptive Field Block RFB) 的变种或优化： RFB 是一种通过并行多个不同大小的空洞卷积来扩大感受野并保持分辨率的技术。DetNet 可能在 RFB 的基础上进行改进，使其更适合目标检测的特点。
4. 针对检测的优化：
Anchorfree 或 Anchorbased 的友好性： DetNet 的设计可能同时考虑了对 anchorfree 和 anchorbased 检测器的兼容性。虽然是为检测专用，但其 backbone 的设计可能不预设某种检测范式，而是提供更通用的、对检测有益的特征表示。
后处理的考虑： 好的 backbone 也应该考虑与检测器后处理算法（如 NMS）的协同。例如，如果 backbone 能够生成更清晰的目标边界信息，或者在特征中包含置信度较高的信息，将有助于后处理环节的优化。
三、 性能表现与评价：
要评价 DetNet 的性能，需要关注以下几个方面：
1. 检测精度 (AP, mAP)：
在常用数据集上的表现： 在 COCO、Pascal VOC 等标准目标检测数据集上，DetNet 与其他先进 backbone（如 ResNet101, ResNeXt101, EfficientNetB7 等）的对比结果是关键。通常，一款优秀的检测专用 backbone 应该能够显著提升现有检测器的精度，尤其是在小目标、密集目标等具有挑战性的场景下。
不同目标尺度的精度： DetNet 在不同大小目标上的检测精度提升情况也非常重要。如果它在小目标检测方面有显著突破，将极具价值。
2. 效率 (FLOPs, Parameters, FPS)：
计算量和参数量： 在追求高精度的同时，DetNet 的计算量和参数量是否仍然保持在可接受范围内，对于其落地应用至关重要。如果其效率相较于传统 backbone 有显著提升，则更具优势。
推理速度： 在实际部署中，推理速度（FPS）是衡量 backbone 好坏的重要指标。DetNet 在不同硬件平台（CPU, GPU, NPU）上的推理速度表现需要关注。
3. 泛化能力：
不同检测框架下的表现： DetNet 是否能稳定地集成到不同的目标检测框架（如 Faster RCNN, YOLOv5/v7/v8 的 backbone 替换，或者 Cascade RCNN 等）并带来性能提升，体现了其通用性和泛化能力。
不同领域的适应性： 除了 COCO 数据集，DetNet 在一些特定领域的检测任务（如人脸检测、交通场景检测、医疗影像检测等）上的表现也值得关注。
四、 潜在优势：
基于以上分析，DetNet 可能具有以下潜在优势：
更高的检测精度： 专为检测任务设计的特征提取能力，有望在各种检测场景下实现更高的精度，尤其是在小目标和复杂背景下的表现。
更精细的定位能力： 通过对中低层特征的强调和注意力机制的运用，能够提供更准确的目标位置信息。
更好的特征表示能力： 多尺度特征融合和注意力机制的结合，能够生成更鲁棒、信息更丰富的特征表示。
为目标检测领域带来新的思路： 推动了 backbone 网络设计从“识别通用”向“检测专用”的转变，可能为未来目标检测算法的研究提供新的方向。
易于集成： 作为 backbone，其设计应尽可能保持模块化，方便用户将其集成到现有的检测框架中。
五、 潜在局限性与挑战：
当然，任何新的技术都可能存在局限性：
计算量可能增加： 为了实现更高的精度，一些复杂的结构（如精细的融合机制、多重注意力）可能会带来更高的计算量和参数量，这可能影响其在资源受限场景下的应用。
对特定检测器的依赖性： 虽然定位是通用检测 backbone，但其设计上的侧重点（例如，对某个特定层级特征的偏好）可能会使其在某些类型的检测器上表现更好，而在另一些检测器上表现平平。
训练成本： 训练一个专门的 backbone 可能需要更多的数据和计算资源，这会增加研究和应用的门槛。
可解释性： 复杂的网络结构和多种注意力机制的组合，可能会降低网络的可解释性，使得理解其内部工作机制变得更加困难。
领域适应性： 虽然设计为通用，但可能需要针对特定领域进行微调或进一步优化才能达到最佳性能。
六、 总结与展望：
Face++ 旷视科技推出的 DetNet，作为一款专为目标检测任务设计的 backbone 网络，展现了在提升检测精度和优化特征提取方面的巨大潜力。 其核心亮点在于对多尺度特征的精细融合、注意力机制的有效结合以及对检测任务的深度优化。
如果 DetNet 能够如其设计理念所期望的那样，在保持甚至提升效率的同时，显著超越现有通用 backbone 在目标检测任务上的表现，那么它将对目标检测领域产生深远影响，成为未来目标检测器设计的重要基石之一。然而，最终的评价还需要依赖于其在公开数据集上的详细性能报告、与其他先进方法的详细对比，以及在实际应用场景中的表现来验证。
要进行最终的、更权威的评价，我们需要关注旷视科技何时会发布相关的论文、技术报告，以及在各大 benchmark 上的详细测试结果。 并且需要关注其在不同目标检测框架下的实际集成效果和性能提升幅度。
总而言之，DetNet 是一个令人兴奋的创新，它代表了 backbone 网络设计正在朝着更专业化、任务导向化的方向发展，有望为目标检测领域带来新的突破。
网友意见
简单讲一下这篇文章的思路。
目前我们所有的检测算法大部分都是依赖于一个backbone网络，也就是传统大家说的ImageNet based model。但是ImageNet的base model往往是针对分类问题来train的，如果直接用来做detection/segmentation/skeleton等相关任务，其实是有比较明显的gap的。
最简单来讲，detection/segmentation等往往需要做pixel-level的定位，所以需要有尽可能大的feature map的spatial resolution。但是传统分类网络往往越卷越小，最后一个global average pool或者fc把所有spatial信息融合在一起，所以对空间信息的保存是非常不友好的。
传统大家做法是在ImageNet base model上面打补丁，比如加U-shape结构等。但是往往丢了的spatial很难被补回来。我们这篇工作希望是抛砖引玉，首先需要说明的是，我们在往这个方面努力，希望设计一个对detection/segmentation友好的网络，但是确实这个问题还是有许多需要改进的地方。
具体做法大家可以看paper细节。从结果上面来看，我们在只替换backbone网络的情况下，以更小的复杂度（少了近一倍）做到了更高的结果（超过一个多点）。无论是COCO的object detection还是instance segmentation上面，这个结果应该都是很impressive的。
最后，宣传一下我们最近的一些工作。
比如我们组去年做COCO skeleton第一的paper, 我们已经放出了完整的code
另外，我们之前的一个detection工作Light-head RCNN也放了code:
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