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微信“掃一掃”識物已上線一段時間，在公司內外均受到極大的關注。相比於行內相關競品的“拍”，“掃一掃”識物的特點在於“掃”，帶來更為便捷的用戶體驗。“掃”離不開高效的移動端物體檢測，本文將為你揭秘。

作者：arlencai，騰訊 WXG 應用研究員

一、背景

“掃”是“掃一掃”識物的亮點，帶來更為便捷的用戶體驗。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。

二、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有強的泛化性，移動端的計算瓶頸又要求模型保持高的實時性。“掃一掃”識物需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）的優勢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確定義和完整覆蓋。

因此，我們將問題定義為Object-ness 檢測（即主體檢測）：只關注是否為物體和物體的位置，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有更強的普適性，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同。

三、選型

近幾年物體檢測算法日新月異，面對琳琅滿目的檢測模型（見圖 1），合適的才是最好的。

圖1：琳琅滿目的檢測器（圖中標註各個檢測器的優缺點，請放大查看）

（1）One-stage

從模型的層次結構上，可分為兩階段（two-stage）和單階段（one-stage）。

（a）Two-stage 檢測器以 R-CNN 系列（Fast R-CNN [1]、Faster R-CNN [2]、Mask-RCNN[3]）為代表，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 檢測器的優勢在於：RoIPool 的候選框尺度歸一化對小物體具有較好的魯棒性；進一步的區域（region）分類對於較多類別的檢測需求更為友好。

（b）One-stage 檢測器以 YOLO 和 SSD 系列（YOLO V1-V3 [4-6]、SSD [7]、RetinaNet[8]）為代表，其特點是全卷積網絡（FCN）直接輸出物體的座標和類別，為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，因此我們選擇 one-stage 的模型結構。

（2）Anchor-free

（a）錨點（anchor）是 R-CNN 系列和 SSD 系列檢測方法的特點：在 one-stage 檢測器中，通過滑動窗口（slide window）產生各式各樣的 anchor 作為候選框；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 為檢測器提供物體的形狀先驗，可有效地降低檢測任務的複雜度，但經驗性的 anchor 參數會極大地影響模型的性能。

（b）無錨點（anchor-free）的檢測器隨著網絡結構（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增強模型的表達能力，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）為代表。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，因此我們選擇 anchor-free 的模型結構。

（3）Light-head

近一年來，anchor-free 的檢測器日新月異。然而，在移動端的應用場景下，大部分 one-stage 且 anchor-free 的檢測器仍存在以下不足：

（a）多輸出（Multi-head）：為了增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]）普遍採用多頭輸出來提高模型的尺度魯棒性。其中，低層特徵滿足小物體檢測需求，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。

（b）後處理（Post-process）：為了解決 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），但它們普遍不適合並行化加速。

綜上，我們選取CenterNet作為“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：通過全卷積網絡得到中心點的熱力圖（峰值點即中心點），並預測峰值點對應的物體寬高信息。

此外，我們引進了 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 小時即可在 4 塊 Tesla P4 下完成 MS-COCO 的訓練，這為模型調參和優化節省了大量的時間。

圖2：CenterNet: Objects as points

四、優化

針對移動端的檢測需求，首先我們將 CenterNet 的骨幹網絡（backbone）從 ResNet18 更換為對移動設備更為友好的 ShuffleNetV2[20]。然而，僅僅依賴 backbone 帶來的效能提升是有限的，對此我們進行針對性的模型優化。

（1）大感受野（Large RF）

從 ResNet 到 ShuffleNetV2 主要影響了模型的深度和感受野。在以熱力圖迴歸的 CenterNet 中，模型的感受野顯得異常重要。如何在保持網絡輕量的前提下提高模型的感受野呢？從 AlexNet 到 VGG，VGG 通過將大尺度的卷積核拆解為多個小尺度的卷積核（1 個 5x5→2 個 3x3）：在相同感受野下，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 卷積獲得兩倍感受野，僅比 3x3 的 depth-wise 卷積增加極少的計算量（如圖 3）。

因此，我們將 ShuffleNetV2 中所有的 depth-wise 卷積均替換為 5x5 卷積。因為缺少 ImageNet 預訓練的 5x5 模型，我們取巧地將 3x3 的 ShuffleNetV2 預訓練模型進行卷積核的零擴邊（zero padding），得到 5x5 的大卷積核 ShuffleNetV2。

圖3：大感受野的depth-wise卷積

（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，從而提高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，因此我們對其進行 ShuffleNet 化改造（見圖 4 紅框）。

首先，將檢測頭的所有普通 3x3 卷積替換為 5x5 的 depth-wise 卷積，並將可形變卷積（DeformConv）也改造為 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）改造為通道壓縮的連接融合（concat）。通過大感受野（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

表1：在MS-COCO下物體檢測的對比

（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，因此我們需要重新設計 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作用。“掃一掃”識物對小物體的檢測需求並不是非常強烈，DeformConv 更多的是提供多樣化的尺度特徵。對此，我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+全連接。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+全連接”對應全局特徵。在 ShuffleNetV2 x0.5 的骨幹網絡下，表 2 對比了各種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”識物中的作用。

圖5：PSPNet的金字塔池化模塊

表2：不同上採樣方法在“掃一掃”識物中的效果對比（測試集包含7k張圖片）

五、部署

通過以上優化，我們最終採用表 2 中最優結果作為“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 作為訓練工具。在移動端部署上，我們採用 ncnn 框架，將 pytorch 模型轉換為 onnx 模型再轉換為 ncnn 模型，並在轉換過程中將參數量化到 16bit。此外，為了進一步減小模型體積和加速，我們將網絡中 conv/bn/scale 三個連續的線性操作融合為一個 conv 層，在不影響效果的同時可減少約 5%的參數量，並提速約 5%~10%。最終，

六、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才剛剛開始。拋開“掃一掃”識物的場景，CenterNet 在通用的物體檢測上仍存在以下問題：如何解決類別增加帶來的檢測頭爆炸性增長？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，在我們後續工作中將針對這些問題進行探索。

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