从Light-Head R-CNN看通用结构对two-stage detector的加速效果

前言

目标检测是计算机视觉领域的一项基本任务，其目的是从图像中检测出感兴趣的对象。近年来，基于深度学习的目标检测算法取得了显著的进展，其中two-stage detector是一种比较主流的目标检测算法。two-stage detector通常分为两个阶段：第一阶段生成候选区域，第二阶段对候选区域进行分类和回归。

two-stage detector的准确率很高，但其计算量和内存占用也比较大。因此，如何设计一种快速且准确的two-stage detector成为了一项重要的研究课题。

Light-Head R-CNN

Light-Head R-CNN是一种用于加速two-stage detector的通用结构，它通过使用轻量级的head来替代复杂的head，从而减少了计算量和内存占用。

Light-Head R-CNN的结构如下图所示：

[Image of Light-Head R-CNN structure]

Light-Head R-CNN的head由两部分组成：

• 分类head：用于对候选区域进行分类。
• 回归head：用于对候选区域进行回归。

分类head和回归head都是轻量级的，它们只包含一层卷积层。

Light-Head R-CNN的优点

Light-Head R-CNN具有以下优点：

• 速度快：Light-Head R-CNN的速度比传统的two-stage detector快得多。在ImageNet数据集上，Light-Head R-CNN在达到与Faster R-CNN相同的准确率的情况下，速度提升了2倍。在COCO数据集上，Light-Head R-CNN在达到与R-FCN相同的准确率的情况下，速度提升了3倍。
• 内存占用小：Light-Head R-CNN的内存占用比传统的two-stage detector小得多。这使得Light-Head R-CNN可以部署在资源有限的设备上。
• 通用性强：Light-Head R-CNN的通用结构可以很容易地应用到其他two-stage detector上，从而显著提高它们的运行速度。

Light-Head R-CNN的应用

Light-Head R-CNN可以应用于各种目标检测任务，包括：

• 通用目标检测：Light-Head R-CNN可以用于检测各种常见的对象，如人、车、动物等。
• 小目标检测：Light-Head R-CNN可以用于检测小目标，如行人、车辆等。
• 遥感图像目标检测：Light-Head R-CNN可以用于检测遥感图像中的目标，如建筑物、道路等。
• 医学图像目标检测：Light-Head R-CNN可以用于检测医学图像中的目标，如肿瘤、病变等。

结论

Light-Head R-CNN是一种用于加速two-stage detector的通用结构，它通过使用轻量级的head来替代复杂的head，从而减少了计算量和内存占用。Light-Head R-CNN的速度比传统的two-stage detector快得多，内存占用也小得多，通用性也强，可以很容易地应用到其他two-stage detector上。Light-Head R-CNN可以应用于各种目标检测任务，包括通用目标检测、小目标检测、遥感图像目标检测和医学图像目标检测。