GroupSoftmax：利用COCO和CCTSDB训练83类检测器

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作者：程萝卜

链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73162940

本文获作者授权转载，不得二次转载。

通常，CV算法工程师在利用YOLO，Faster RCNN，CenterNet等一系列detection算法对公司的业务数据一顿猛train，看到自己的模型用在了业务上，陶醉在CEO对自己的工作很满意、即将升职加薪的幻觉之中时，往往迎来的是CEO的灵魂拷问。 考虑如下问题：

1. CEO总是逼我，说客户关心某一个新的类别 ：对于一个n类检测数据集和一个m类检测数据集，想要得到一个n+m类检测模型。实际生产环境中，已经标注完成的数据集，因为业务需要增加k个新的检测类别。但不希望对已有数据重新标注，而是只标注接下来新的数据。

2. CEO总是逼我，说客户希望把某一类别分成两种情况对待 ：上一个问题再进一步推广，因为业务需要，数据的标注标准发生改变，比如将过去某个类别拆分为多个新的类别。但不希望对已有数据重新标注，而是只标注接下来新的数据。

3. CEO总是逼我，说标注成本太高，公司要倒闭 ：对于一个长尾分布的数据集，标注成本往往是巨大的，我们希望收集那些少数类别样本，但是在标注时遇到了多数类别样本，也要花很大的代价进行标注。是否有办法能够对于那些简单的样本类别，选择不进行标注，只标注有价值的少数类别目标。

为了讨好CEO，我们设计了GroupSoftmax交叉熵损失函数，能够有效解决上述3个问题。如下图所示，GroupSoftmax交叉熵损失函数允许类别 和类别 发生合并，形成一个新的组合类别  ，当训练样本  的真实标签为组合类别 时，也能够计算出类别 和类别 的对应梯度，完成网络权重更新。 理论上，GroupSoftmax交叉熵损失函数能够兼容任意数量、任意标注标准的多个数据集联合训练。

softmax交叉熵损失函数和groupsoftmax交叉熵损失函数的梯度对比图，在groupsoftmax中，类别k和类别j能够进行组合，形成一个新的类别g，以此计算相应的梯度

我们利用了80类检测数据集COCO和3类检测数据集CCTSDB联合训练，基于Faster RCNN算法(SyncBN)，联合训练得到了一个83类检测器，在coco_minival2014测试集上，GroupSoftmax交叉熵损失函数和原始的Softmax交叉熵损失函数训练效果相比，mAP由原来的38.6上升到了39.3，也就是说我们利用了一个与COCO无关的CCTSDB数据集，将检测指标提高了0.7个点，还同时能够完成更多的类别检测任务，这算是比较理想的。此外，我们还训练了一个trident*模型，6个epoch在coco_minival2014测试集上的mAP为44.0，由此可见GroupSoftmax交叉熵损失函数是切实有效的。理论上而言，利用GroupSoftmax交叉熵损失函数，可以无限添加不同标注标准的数据集，进行联合训练。

我们基于SimpleDet检测框架，实现了mxnet版本的GroupSoftmax交叉熵损失函数，源码地址为： https://github.com/chengzhengxin/groupsoftmax-simpledet ，欢迎试用。下面详述GroupSoftmax交叉熵损失函数的工作原理。

GroupSoftmax交叉熵损失函数的推导

翻开任意一篇介绍softmax交叉熵损失函数的文章，都能看到，损失 对激活值  的梯度为：

一般地，我们采用交叉熵损失函数处理分类问题，使用式(1)中得到的梯度，已经能够满足识别分类等算法任务的训练。 但是在真实情况中，我们有时候无法确定类别 给出对应的   ，因为不同的数据集之间的分类标准不同，导致类别定义之间的差异性。 比如在数据集A中，类别   为自行车，在数据集B中，类别 为电动车，在数据集B中，类别   为非机动车。 也即数据集A中的 和 ，在数据集B中合并成为了一个新的类别 ，此时Softmax交叉熵损失函数受限，无法支持正常训练。 为此提出了GroupSoftMax交叉熵损失函数。

GroupSoftmax交叉熵损失函数的定义为如下，为群组 的组合概率的交叉熵：

式(2)中， 表示一个群组类别（多个类别的组合），其组合概率 可以表示为：

如上文提到的，在数据集B中，类别 为非机动车，该类别即为一个群组类别，其由数据集A中的两个类别组成，分别为数据集A中的   自行车和 电动车。考虑式(3)中的情况，当 时，也即目标类别 属于当前群组类别 时，有:

同理，考虑式(3)中的情况，当   时，也即目标类别 不属于当前群组类别   时，有:

由式(2)、式(4)、式(5)，可以得到GroupSoftMax交叉熵损失函数对激活值   的梯度为 :

式(6)中， 表示训练时真实类别群组标签，从式(6)中可以看出，如果数据集B中的类别标签为非机动车时，此时电动车类别的梯度为：

可以看到，对比式(1)和式(6)，得出的结论非常的make sense，对于一个群组类别中的子类别而言，其对应的梯度为群组类别的梯度乘以相应的权重，权重取值为当前子类别的预测概率  与群组类别的预测概率  的比值，其中群组类别的预测概率  等于多个子类别的预测概率之和。从式(1)和式(6)可以看出，当群组类别 中只包含 单独一个类别时，GroupSoftmax损失函数退化为Softmax损失函数，也即可以认为GroupSoftmax损失函数是Softmax损失函数的一种推广，一种更复杂也更加灵活的表达，可以自由的发生类别合并。

工程实现需要注意的细节

1、对于某一个数据集中的未进行标注的类别，可以理解为和背景一起作为新的群组类别。

2、在two-stage检测算法中，用于提取proposal的RPN网络通常是2分类网络，因为只用于区分前景和背景，但是对于某些类别未标注的数据集，是无法正确区分前景和背景的。此时需要将RPN网络修改为多分类。比如COCO+CCTSDB联合训练时，COCO中是一种前景，CCTSDB中是另外一种前景，所以此时的RPN应该修改为3分类，如下图所示：

3、COCO(80)+CCTSDB(3)联合训练时，最终的分类任务为1+83类，对于某个数据集中未标注的类别，比如COCO中未标注的3类，可以和背景类组成一个组合类别。如下图所示：

4、编写CUDA代码时，计算群组类别的概率  时，需要加上一个微小量  ，避免分母为0带来计算出错的情况。

GroupSoftmax的CUDA代码请参考：

https://github.com/chengzhengxin/groupsoftmax-simpledet/blob/master/operator_cxx/contrib/group_softmax_output.cu

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