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MMDetection v2.x 兼容性说明

MMDetection 2.18.1

MMCV compatibility

为了修复 BaseTransformerLayer 中的权重引用问题, MultiheadAttention 中 batch first 的逻辑有所改变。 我们推荐使用 MMCV v1.3.17 或更高版本。 更多信息请参考 MMCV PR #1418

MMDetection 2.18.0

DIIHead 兼容性

为了支持 QueryInst,在 DIIHead 的返回元组中加入了 attn_feats。

MMDetection v2.14.0

MMCV 版本

为了修复 EvalHook 优先级过低的问题,MMCV v1.3.8 中所有 hook 的优先级都重新进行了调整,因此 MMDetection v2.14.0 需要依赖最新的 MMCV v1.3.8 版本。 相关信息请参考PR #1120 ,相关问题请参考#5343

SSD 兼容性

在 v2.14.0 中,为了使 SSD 能够被更灵活地使用,PR #5291 重构了 SSD 的 backbone、neck 和 head。用户可以使用 tools/model_converters/upgrade_ssd_version.py 转换旧版本训练的模型。

python tools/model_converters/upgrade_ssd_version.py ${OLD_MODEL_PATH} ${NEW_MODEL_PATH}
  • OLD_MODEL_PATH:旧版 SSD 模型的路径。

  • NEW_MODEL_PATH:保存转换后模型权重的路径。

MMDetection v2.12.0

在 v2.12.0 到 v2.18.0(或以上)版本的这段时间,为了提升通用性和便捷性,MMDetection 正在进行大规模重构。在升级到 v2.12.0 后 MMDetection 不可避免地带来了一些 BC Breaking,包括 MMCV 的版本依赖、模型初始化方式、模型 registry 和 mask AP 的评估。

MMCV 版本

MMDetection v2.12.0 依赖 MMCV v1.3.3 中新增加的功能,包括:使用 BaseModule 统一参数初始化,模型 registry,以及Deformable DETR 中的 MultiScaleDeformableAttn CUDA 算子。 注意,尽管 MMCV v1.3.2 已经包含了 MMDet 所需的功能,但是存在一些已知的问题。我们建议用户跳过 MMCV v1.3.2 使用 v1.3.3 版本。

统一模型初始化

为了统一 OpenMMLab 项目中的参数初始化方式,MMCV 新增加了 BaseModule 类,使用 init_cfg 参数对模块进行统一且灵活的初始化配置管理。 现在用户需要在训练脚本中显式调用 model.init_weights() 来初始化模型(例如 这行代码 ,在这之前则是在 detector 中进行处理的。 下游项目必须相应地更新模型初始化方式才能使用 MMDetection v2.12.0。请参阅 PR #4750 了解详情。

统一模型 registry

为了能够使用在其他 OpenMMLab 项目中实现的 backbone,MMDetection v2.12.0 继承了在 MMCV (#760) 中创建的模型 registry。 这样,只要 OpenMMLab 项目实现了某个 backbone,并且该项目也使用 MMCV 中的 registry,那么用户只需修改配置即可在 MMDetection 中使用该 backbone,不再需要将代码复制到 MMDetection 中。 更多详细信息,请参阅 PR #5059

Mask AP 评估

PR #4898 和 v2.12.0 之前,对小、中、大目标的 mask AP 的评估是基于其边界框区域而不是真正的 mask 区域。 这导致 APsAPm 变得更高但 APl 变得更低,但是不会影响整体的 mask AP。 PR #4898 删除了 mask AP 计算中的 bbox ,改为使用 mask 区域。 新的计算方式不会影响整体的 mask AP 评估,与 Detectron2一致。

与 MMDetection v1.x 的兼容性

MMDetection v2.0 经过了大规模重构并解决了许多遗留问题。 MMDetection v2.0 不兼容 v1.x 版本,在这两个版本中使用相同的模型权重运行推理会产生不同的结果。 因此,MMDetection v2.0 重新对所有模型进行了 benchmark,并在 model zoo 中提供了新模型的权重和训练记录。

新旧版本的主要的区别有四方面:坐标系、代码库约定、训练超参和模块设计。

坐标系

新坐标系与 Detectron2 一致, 将最左上角的像素的中心视为坐标原点 (0, 0) 而不是最左上角像素的左上角。 因此 COCO 边界框和分割标注中的坐标被解析为范围 [0,width][0,height] 中的坐标。 这个修改影响了所有与 bbox 及像素选择相关的计算,变得更加自然且更加准确。

  • 在新坐标系中,左上角和右下角为 (x1, y1) (x2, y2) 的框的宽度及高度计算公式为 width = x2 - x1height = y2 - y1。 在 MMDetection v1.x 和之前的版本中,高度和宽度都多了 + 1 的操作。 本次修改包括三部分:

    1. box 回归中的检测框变换以及编码/解码。

    2. IoU 计算。这会影响 ground truth 和检测框之间的匹配以及 NMS 。但对兼容性的影响可以忽略不计。

    3. Box 的角点坐标为浮点型,不再取整。这能使得检测结果更为准确,也使得检测框和 RoI 的最小尺寸不再为 1,但影响很小。

  • Anchor 的中心与特征图的网格点对齐,类型变为 float。 在 MMDetection v1.x 和之前的版本中,anchors 是 int 类型且没有居中对齐。 这会影响 RPN 中的 Anchor 生成和所有基于 Anchor 的方法。

  • ROIAlign 更好地与图像坐标系对齐。新的实现来自 Detectron2 。 当 RoI 用于提取 RoI 特征时,与 MMDetection v1.x 相比默认情况下相差半个像素。 能够通过设置 aligned=False 而不是 aligned=True 来维持旧版本的设置。

  • Mask 的裁剪和粘贴更准确。

    1. 我们使用新的 RoIAlign 来提取 mask 目标。 在 MMDetection v1.x 中,bounding box 在提取 mask 目标之前被取整,裁剪过程是 numpy 实现的。 而在新版本中,裁剪的边界框不经过取整直接输入 RoIAlign。 此实现大大加快了训练速度(每次迭代约加速 0.1 秒,1x schedule 训练 Mask R50 时加速约 2 小时)并且理论上会更准确。

    2. 在 MMDetection v2.0 中,修改后的 paste_mask() 函数应该比之前版本更准确。 此更改参考了 Detectron2 中的修改,可以将 COCO 上的 mask AP 提高约 0.5%。

代码库约定

  • MMDetection v2.0 更改了类别标签的顺序,减少了回归和 mask 分支里的无用参数并使得顺序更加自然(没有 +1 和 -1)。 这会影响模型的所有分类层,使其输出的类别标签顺序发生改变。回归分支和 mask head 的最后一层不再为 K 个类别保留 K+1 个通道,类别顺序与分类分支一致。

    • 在 MMDetection v2.0 中,标签 “K” 表示背景,标签 [0, K-1] 对应于 K = num_categories 个对象类别。

    • 在 MMDetection v1.x 及之前的版本中,标签 “0” 表示背景,标签 [1, K] 对应 K 个类别。

    • 注意:softmax RPN 的类顺序在 version<=2.4.0 中仍然和 1.x 中的一样,而 sigmoid RPN 不受影响。从 MMDetection v2.5.0 开始,所有 head 中的类顺序是统一的。

  • 不使用 R-CNN 中的低质量匹配。在 MMDetection v1.x 和之前的版本中,max_iou_assigner 会在 RPN 和 R-CNN 训练时给每个 ground truth 匹配低质量框。我们发现这会导致最佳的 GT 框不会被分配给某些边界框, 因此,在MMDetection v2.0 的 R-CNN 训练中默认不允许低质量匹配。这有时可能会稍微改善 box AP(约为 0.1%)。

  • 单独的宽高比例系数。在 MMDetection v1.x 和以前的版本中,keep_ratio=True 时比例系数是单个浮点数,这并不准确,因为宽度和高度的比例系数会有一定的差异。 MMDetection v2.0 对宽度和高度使用单独的比例系数,对 AP 的提升约为 0.1%。

  • 修改了 config 文件名称的规范。 由于 model zoo 中模型不断增多, MMDetection v2.0 采用新的命名规则:

    [model]_(model setting)_[backbone]_[neck]_(norm setting)_(misc)_(gpu x batch)_[schedule]_[dataset].py
    

    其中 (misc) 包括 DCN 和 GCBlock 等。更多详细信息在 配置文件说明文档 中说明

  • MMDetection v2.0 使用新的 ResNet Caffe backbone 来减少加载预训练模型时的警告。新 backbone 中的大部分权重与以前的相同,但没有 conv.bias,且它们使用不同的 img_norm_cfg。因此,新的 backbone 不会报 unexpected keys 的警告。

训练超参

训练超参的调整不会影响模型的兼容性,但会略微提高性能。主要有:

  • 通过设置 nms_post=1000max_num=1000,将 nms 之后的 proposal 数量从 2000 更改为 1000。使 mask AP 和 bbox AP 提高了约 0.2%。

  • Mask R-CNN、Faster R-CNN 和 RetinaNet 的默认回归损失从 smooth L1 损失更改为 L1 损失,使得 box AP 整体上都有所提升(约 0.6%)。但是,将 L1-loss 用在 Cascade R-CNN 和 HTC 等其他方法上并不能提高性能,因此我们保留这些方法的原始设置。

  • 为简单起见,RoIAlign 层的 sampling_ratio 设置为 0。略微提升了 AP(约 0.2% 绝对值)。

  • 为了提升训练速度,默认设置在训练过程中不再使用梯度裁剪。大多数模型的性能不会受到影响。对于某些模型(例如 RepPoints),我们依旧使用梯度裁剪来稳定训练过程从而获得更好的性能。

  • 因为不再默认使用梯度裁剪,默认 warmup 比率从 1/3 更改为 0.001,以使模型训练预热更加平缓。不过我们重新进行基准测试时发现这种影响可以忽略不计。

将模型从 v1.x 升级至 v2.0

用户可以使用脚本 tools/model_converters/upgrade_model_version.py 来将 MMDetection 1.x 训练的模型转换为 MMDetection v2.0。转换后的模型可以在 MMDetection v2.0 中运行,但性能略有下降(小于 1% AP)。 详细信息可以在 configs/legacy 中找到。

pycocotools 兼容性

mmpycocotools 是 OpenMMLab 维护的 pycocotools 的复刻版,适用于 MMDetection 和 Detectron2。 在 PR #4939 之前,由于 pycocotoolsmmpycocotool 具有相同的包名,如果用户已经安装了 pyccocotools(在相同环境下先安装了 Detectron2 ),那么 MMDetection 的安装过程会跳过安装 mmpycocotool。 导致 MMDetection 缺少 mmpycocotools 而报错。 但如果在 Detectron2 之前安装 MMDetection,则可以在相同的环境下工作。 PR #4939 弃用 mmpycocotools,使用官方 pycocotools。 在 PR #4939 之后,用户能够在相同环境下安装 MMDetection 和 Detectron2,不再需要关注安装顺序。

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