微信「掃一掃」識物爲何這麼快？背後的祕訣居然是

微信「掃一掃」識物已上線一段時間，受到了外界極大的關注。相比於行內相關競品的「拍」，「掃一掃」識物的特色在於「掃」，帶來更爲便捷的用戶體驗。「掃」離不開高效的移動端物體檢測，本文將爲你揭祕。
做者 | arlencai，騰訊 WXG 應用研究員

1、背景

「掃」是「掃一掃」識物的亮點，帶來更爲便捷的用戶體驗。相比於「拍」的交互方式，「掃」的難點在於如何自動地選擇包含物體的圖像幀，這離不開高效的移動端物體檢測。

2、問題

「掃一掃」識物是一種面向開放環境的通用物體檢測——複雜多樣的物體形態要求模型具備強的泛化性，移動端的計算瓶頸又要求模型保持高的實時性。

「掃一掃」識物須要一個什麼樣的移動端檢測（Class-wise or Object-ness）呢？

Class-wise 檢測（即傳統意義上的物體檢測）的優點在於同時輸出物體的位置和類別，然而開放環境下的物體類別很難準肯定義和完整覆蓋。

所以，咱們將問題定義爲Object-ness 檢測（即主體檢測）：只關注是否爲物體和物體的位置，並不關心物體的具體類別。

Object-ness 的物體檢測對多樣化的物體具備更強的普適性，同時大大減輕模型的負擔來保證其實時性。這是「掃一掃」識物相比於相關競品在移動端檢測問題上定義的不一樣。

3、選型

近幾年物體檢測算法突飛猛進，面對琳琅滿目的檢測模型（見圖 1），合適的纔是最好的。

1. One-stage

從模型的層次結構上，可分爲兩階段（two-stage）和單階段（one-stage）。

（1）Two-stage 檢測器以 R-CNN 系列（Fast R-CNN [1]、Faster R-CNN [2]、Mask-RCNN[3]）爲表明，其模型的第一階段輸出粗糙的物體候選框（proposal），第二階段進一步迴歸物體座標和分類物體類別。

Two-stage 檢測器的優點在於：RoIPool 的候選框尺度歸一化對小物體具備較好的魯棒性；進一步的區域（region）分類對於較多類別的檢測需求更爲友好。

（2）One-stage 檢測器以 YOLO 和 SSD 系列（YOLO V1-V3 [4-6]、SSD [7]、RetinaNet[8]）爲表明，其特色是全卷積網絡（FCN）直接輸出物體的座標和類別，爲移動端加速提供了便利。

對於「掃一掃」識物中主體檢測的應用場景，小物體和多類別的需求不如實時性來得強烈，所以咱們選擇 one-stage 的模型結構。

2. Anchor-free

（1）錨點（anchor）是 R-CNN 系列和 SSD 系列檢測方法的特色：在 one-stage 檢測器中，經過滑動窗口（slide window）產生各式各樣的 anchor 做爲候選框；在 two-stage 檢測器中，RPN 從 anchor 中挑選合適的候選框進行第二階段的分類和迴歸。

Anchor 爲檢測器提供物體的形狀先驗，可有效地下降檢測任務的複雜度，但經驗性的 anchor 參數會極大地影響模型的性能。

（2）無錨點（anchor-free）的檢測器隨着網絡結構（如：FPN[9]、DeformConv [10]）和損失函數（如：Focal Loss [8]、IOU Loss[11]）的發展逐漸煥發出新的生機。其中，尺度魯棒的網絡結構加強模型的表達能力，訓練魯棒的損失函數解決樣本的平衡和度量問題。

Anchor-free 方法以 YOLOV1-V2 [4-5]及其衍生（DenseBox [12]、DuBox [13]、FoveaBox [14]、FCOS[15]、ConerNet [16]、CenterNet[17]等）爲表明。他們拋開候選框的形狀先驗，直接分類物體的類別和迴歸物體的座標。

在「掃一掃」識物的應用場景中，複雜多樣的物體形狀對 anchor 的設計提出了巨大挑戰，所以咱們選擇 anchor-free 的模型結構。

3. Light-head

近一年來，anchor-free 的檢測器突飛猛進。然而，在移動端的應用場景下，大部分 one-stage 且 anchor-free 的檢測器仍存在如下不足：

（1）多輸出（Multi-head）：爲了加強模型對多尺度物體的檢測能力，大部分檢測器（如：FoveaBox[14]、DuBox [13]、FCOS[15]）廣泛採用多頭輸出來提升模型的尺度魯棒性。

其中，低層特徵知足小物體檢測需求，高層特徵應對大物體檢測。然而，多頭輸出的網絡結構對於移動端加速並不友好。

（2）後處理（Post-process）：爲了解決 anchor 先驗缺失和 multi-head 結果整合的問題，大部分檢測器都需依賴複雜的後處理，如：非極大值抑制（NMS）和各式各樣的奇技淫巧（trick），但它們廣泛不適合並行化加速。

綜上，咱們選取CenterNet做爲「掃一掃」識物的移動端檢測模型（見圖 2）。CenterNet 是 one-stage 的 anchor-free 檢測方法，single-head 的輸出和高斯響應圖的迴歸使其不依賴 NMS 的後處理。

CenterNet 將目標檢測問題變成一個標準的關鍵點估計問題：經過全卷積網絡獲得中心點的熱力圖（峯值點即中心點），並預測峯值點對應的物體寬高信息。

此外，咱們引進了 TTFNet[18]中高斯採樣、高斯加權和 GIOU Loss[19]等技術實現 CenterNet 的訓練加速，僅需 5 小時便可在 4 塊 Tesla P4 下完成 MS-COCO 的訓練，這爲模型調參和優化節省了大量的時間。

4、優化

針對移動端的檢測需求，首先咱們將 CenterNet 的骨幹網絡（backbone）從 ResNet18 更換爲對移動設備更爲友好的 ShuffleNetV2[20]。

然而，僅僅依賴 backbone 帶來的效能提高是有限的，對此咱們進行鍼對性的模型優化。

1. 大感覺野（Large RF）

從 ResNet 到 ShuffleNetV2 主要影響了模型的深度和感覺野。在以熱力圖迴歸的 CenterNet 中，模型的感覺野顯得異常重要。

如何在保持網絡輕量的前提下提升模型的感覺野呢？

從 AlexNet 到 VGG，VGG 經過將大尺度的卷積核拆解爲多個小尺度的卷積核（1 個 5x5→2 個 3x3）：在相同感覺野下，2 個 3x3 卷積的參數量和計算量均只有 1 個 5x5 的 18/25。

然而，這在深度（depth-wise）卷積的時代並不適用。

在 ShuffleNet 中，5x5 的 depth-wise 卷積得到兩倍感覺野，僅比 3x3 的 depth-wise 卷積增長極少的計算量（如圖 3）。

所以，咱們將 ShuffleNetV2 中全部的 depth-wise 卷積均替換爲 5x5 卷積。

由於缺乏 ImageNet 預訓練的 5x5 模型，咱們取巧地將 3x3 的 ShuffleNetV2 預訓練模型進行卷積核的零擴邊（zero padding），獲得 5x5 的大卷積核 ShuffleNetV2。

2. 輕檢測頭（Light Head）

CenterNet 的檢測頭使用類 U-Net[21]的上採樣結構，可有效地融合低層細節信息，從而提升對小物體的檢測性能。

然而，CenterNet 的檢測頭並未針對移動端進行優化，所以咱們對其進行 ShuffleNet 化改造（見圖 4 紅框）。

首先，將檢測頭的全部普通 3x3 卷積替換爲 5x5 的 depth-wise 卷積，並將可形變卷積（DeformConv）也改造爲 depth-wise 的可形變卷積。

其次，參照 ShuffleNet 通道壓縮的技巧，將 CenterNet 中多層特徵的殘差融合（residual）改造爲通道壓縮的鏈接融合（concat）。

經過大感覺野（Large RF）和輕檢測頭（Light Head），優化後的模型在 MS-COCO 數據庫在計算量（FLOPs）、參數量（Parameters）和檢測性能（mAP）均取得優異的結果，見表 1。

圖4：CenterNet檢測頭的結構優化

3. 金字塔插值（Pyramid Interpolation Module，PIM）

然而，可形變卷積（DeformConv）對移動端加速並不友好，所以咱們須要從新設計 DeformConv 的替代品。

DeformConv 可自適應地對多尺度信息進行抽取，在 MS-COCO 中的小物體檢測起到巨大做用。「掃一掃」識物對小物體的檢測需求並非很是強烈，DeformConv 更多的是提供多樣化的尺度特徵。

對此，咱們借鑑圖像分割方法 PSPNet[22]（見圖 5）的金字塔池化（Pyramid PoolingModule，PPM），提出了金字塔插值（Pyramid Interpolation Module，PIM）同時實現多尺度特徵的融合和特徵圖的插值（見圖 4 藍框）。

PIM 中主要包括三條分支進行 2 倍上採樣：空洞解卷積，卷積+上採樣，全局平均池化+全鏈接。

其中，「空洞解卷積」對應大尺度特徵；「卷積+上採樣」對應小尺度特徵；「全局平均池化+全鏈接」對應全局特徵。

在 ShuffleNetV2 x0.5 的骨幹網絡下，表 2 對比了各類上採樣方法對檢測性能的影響，可見 PIM 有效地替代 DeformConv 在「掃一掃」識物中的做用。

圖5：PSPNet的金字塔池化模塊

5、部署

經過以上優化，咱們最終採用表 2 中最優結果做爲「掃一掃」識物的移動端檢測模型。

該模型採用基於 pytorch 框架的 mmdetection 做爲訓練工具。在移動端部署上，咱們採用 ncnn 框架，將 pytorch 模型轉換爲 onnx 模型再轉換爲 ncnn 模型，並在轉換過程當中將參數量化到 16bit。

此外，爲了進一步減少模型體積和加速，咱們將網絡中 conv/bn/scale 三個連續的線性操做融合爲一個 conv 層，在不影響效果的同時可減小約 5%的參數量，並提速約 5%~10%。

最終，「掃一掃」識物的移動端檢測模型僅 436 KB，在 iphone8 的 A11 CPU 上的單幀檢測時間僅 15ms。

6、展望

目前「掃一掃」移動端檢測只是開端，移動端物體檢測的發展也纔剛剛開始。

拋開「掃一掃」識物的場景，CenterNet 在通用的物體檢測上仍存在如下問題：

如何解決類別增長帶來的檢測頭爆炸性增加？可形變卷積（DeformConv）是否存在更通用的替代品？U-Net 式的上採樣結構是否可進一步優化？

路漫漫其修遠兮，在咱們後續工做中將針對這些問題進行探索。

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