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1、论文简介

该论文题目是“Open-vocabulary object detection via vision and language knowledge distillation”，发表于ICLR 2022，发表单位是谷歌和英伟达。论文主要是基于知识蒸馏的方式，将CLIP大模型的视觉和文本特征，蒸馏至Mask R-CNN方法中。

这篇博客，我们将用大白话的方式，去讲明白作者的核心思想，对于一些实验细节和方法细节，还请大家去看原文。

2、论文动机

2.1 之前的深度学习目标检测

目标检测是视觉里面的一个非常重要的task，出现了RCNN，Fast RCNN，DETR等为代表的一系列方法。这些方法有个共同点，就是只能检测训练数据集中出现的类别。如果想检测的类别，没有出现在训练数据集中，则会失败。

随着视觉-文本大模型的出现，学者们就在想，能不能用这些大模型的通用知识，使得目标检测也能够具备很强的通用性，可以检测一些没有被训练的类别。这个就是我们这边论文想做的开放词汇目标检测。

2.2 常规Open-vocabulary object detection方法

最为简单的方法，则是我先用一个检测器获得很多的proposal。然后，对于每个proposal，采用CLIP视觉网络去编码特征。然后，在对于输入的text，也采用CLIP去编码特征。将视觉特征和文本特征进行匹配，如果匹配上了，则认为这个proposal是这个分类。

这种思路非常的简单，也很好理解。但是存在几大问题：

第一：计算量大，对于每个proposal，我都要用一个很大的CLIP去提取视觉特征，速度必然很慢；

第二：整个过程不是端到端的，CLIP和前面的proposal提取网络在梯度上是断开的；

第三：proposal由于是在闭集数据集上训练的，在检测的时候，容易漏掉没有见过的目标。

作者为了解决速度问题，提出将CLIP的通用特征编码能力蒸馏到目标检测网络中。这也是这篇论文的核心motivation。

3、论文做法

为了做蒸馏，论文提出了蒸馏方式，分别是ViLD-text和ViLD-image。

论文首先修改了Mask R-CNN，让该网络不在去预测类别，而是专注于提取proposal（不管类别）。作者的目的是为了提高proposal的覆盖率，能够检测出所有的目标。但个人觉得，仅仅这样做，很难完全实现目标。也就是说，解决不了论文动机中介绍的第三个问题，只能从一定程度上缓解。

3.1 ViLD-text

在得到所有的proposal之后，并得到proposal的embeddings。ViLD-text的蒸馏目的，让proposal embeddings 尽可能地接近该proposal类别的CLIP text 特征。大家可以想象，如果每个proposal的embedding 都和CLIP提取的对应类别的文本特征接近，相当于网络已经具备了一定的通用性，网络学习的是proposal embedding和text embedding之间的相似性，而不是一个具体的分类。

具体做法：

1）对于每个proposal，提取 proposal embedding；

2）对于闭集内所有的类别，提取CLIP 的text文本特征；计算proposal embedding和所有文本特征间的相似性。这里，值得注意的是，作者加了一个background的文本特征，其实就是指向不存在于闭集中的文本特征。

3）对于上述特征，求一个softmax，对应的最大的文本特征的概率，然后和真值做交叉熵损失。

上述步骤直接对应论文中的公式（2）

大家想想，为什么这样做之后，CLIP 的text编码能力就蒸馏到了proposal网络中呢？

原因是：为了让loss最小，那么proposal embedding必然要和真值的CLIP 的text embedding一致；一旦一致了，这个CLIP的能力不就蒸馏过去了嘛。

3.2 ViLD-image

在ViLD-text中，是希望proposal embedding 和 CLIP text embedding保持一致。在ViLD-image中，就更加直接，是希望 proposal embedding和CLIP image embedding保持一致。具体步骤如下：

1）提取proposal embeddings；

2）同样的区域，用CLIP 提取 CLIP image embeddings；

3）直接用L1 loss约束两个embeddings一致。

3.3 两者结合

从3.1 和3.2中，可以得知，ViLD-text和ViLD-image都是为了约束proposal embeddings，如果直接一起训练，可能会互相干扰。因此，作者直接分了两个head，分别提取两个proposal embeddings，然后对每个embedding分别采用ViLD text和ViLD imag进行训练蒸馏。

在推理的时候，分别用两个head的proposal embeddings去做分类，得到分数。然后用一个类似于加权的方式去得到最终的分数。

4、实验部分

请读者自行看论文，这里不做过多讲解。

5、总结（个人理解）

这篇论文的思想非常好，解决了传统思路速度慢的问题，但依旧解决不了proposal网络漏检测而引起的错误。个人觉得是可以改进提升的地方。

此外，该论文的方法只对最后的proposal embedding做约束，没有将大模型充分利用到proposal的生成过程中，也是一个可以改进提升的地方。