OSCD: A one-shot conditional object detection framework 论文阅读笔记
这是中国科学院发表在CCF C类期刊 Neurocomputing 425 (2021) 的一篇文章，页码243–255，虽然是C类，但是这篇文章个人感觉挺有价值的。
- 首先是conditional object detection 和 object detection 的区别。
- 不同的目的。conditional object detection 意在根据参考图片，在输入图片中找到参考图片指出的相似目标。原先如果要实现这个任务，一个方法是利用sliding window 和 图像匹配算法，另一个方法是LSTD(“LSTD: A Low-Shot Transfer Detector for Object Detection”)。而objecct detection只能找到训练集中有的类别。
- 不同的训练方式。conditional object detection依赖support-query图片对进行训练，而object detection只需要传统的有监督学习训练方式进行训练即可。
- 不同的评估方式。和训练是同一个意思，conditional object detection也依赖support-query图片对进行测试。
- 网络的输入是两个图片，一张是参考图片support image，一张是待检测图片query image。首先经过一个 Siamese network （“Signature Verification Using a Siamese Time Delay Neural Network”，一篇1993年的文章）提取这两张图片的特征（提取到同一个特征空间），然后将两张图片送进一个带条件输入的二阶段检测网络。
- conditional object detection 有三个优点，第一个是class-agnostic，即可以检测出未知类别的目标；第二个是检测未知类别目标时无需增量训练；第三个是不会忘记已知类别，因为无需增量训练而调整参数（多数few shot learning方法在遇到新类别时会做增量训练，并因此一定程度上会导致原有数据的遗忘）
- 文章结合fashion mnist数据集和pascal voc数据集提出了一个新的数据集用于训练和评估conditional object detection任务。
- one-shot conditional detection 目前主要应用在一些visual searching tasks，比如person re-identification。同时与visual tracking任务非常相似。不同之处在于，visual tracking只需要在一帧中找到同一个目标，而one-shot conditional detection需要找到同类的所有目标，并且visual tracking可以参考上一帧的位置，在其周围寻找，定位相对容易。
- 用公式来表示，one-shot conditional detection 取两个输入，预测一些bbox，预测这些bbox的坐标及其与参考图像相同类别的概率。
网络结构
- 网络由三部分组成，一部分是Siamese network（文章并没有介绍这个部分的结构，应该没有做修改）用于提取两个图片的特征，一部分是C-RPN，一部分是C-detector
C-RPN
- 两个图片共享同一个Siamese network，提取出特征图support feature（参考图）和query feature（待检测图），然后将 support feature 分别进行 global max pooling 和 global average pooling，产生两条向量，concatenate后进行一次全连接缩小通道数为一半。这个操作称为S，他将 H 1 × W 1 × C H_1\times W_1\times C H1×W1×C 的support feature map变为了 1 × 1 × C 1\times 1\times C 1×1×C 的salient support features
- 然后将salient support features重复 H × W H\times W H×W次，变成一个 H × W × C H\times W\times C H×W×C的feature map，这个操作称为T
- 然后将query feature和重复后的salient support features concatenate到一起，送进两层3x3的卷积后，送进1层1x1的卷积产生
H
2
×
W
2
×
（
1
+
4
A
）
H_2\times W_2\times （1+4A）
H2×W2×（1+4A）的第一阶段（RPN）检测结果。
C-detector
- detector部分和二阶段目标检测思路一样，也是从query feature中取得C-RPN产生的ROI对应的特征块，然后resize到固定大小，support feature也是resize到固定大小，然后concatenate到一起，经过一层3x3的卷积和两层全连接后，分别送进带全连接的softmax和全连接线性回归，产生最终的相似度和位置回归结果。
题外话：看完文章只觉得，好像不太好。idea很有趣，解决方案不太好看，总觉得还有很多可做的空间，比如模型太简单了；比如数据集太简单了。（话说这可是中科院的文章，我这么菜居然敢挑刺哈哈哈）