这篇由百度提出的pyramidbox前前后后看了快一个星期，中途好多东西都看不懂，然后就转去看了S3FD和SSH。Pyramidbox结合了很多前人的技术和思想，比如FPN、Max-out等。当然本文作者也提出了一些新的思想，如pyramidanchor、data-anchor-sampling等。
本文最大的特色是加入了上下文信息在检测过程中（其实在SSH中就有用到上下文信息，但那时没有重点用），头部信息和身体信息的加入更加有利于检测人脸，所以在训练的时候还要加入头部和身体标签，这个工作量有点大。接下去由我来稍稍梳理一下这篇文章的思路。
正如上图一 所示，Pyramidbox的主架构采用的是S3FD的架构，骨干网络是VGG16，取Pooling5及以前的层，将FC6,FC7下采样为conv_fc6和
conv_fc7，然后再加了几层卷积层来增加深度，从而使模型获得更好的非线性拟合。因为平衡每一种尺度的人脸对检测小脸很重要，所以这整一部分中卷积的步长是anchor尺寸的四分之一，这样可以使各种尺度的人脸匹配到差不多数量的anchor，更加详细的内容可以查阅S3FD这篇文章。https://arxiv.org/abs/1708.05237
第二部分是LFPN，如下图二，这是对何凯明的FPN（图三）的改进，本文给出了改进的理由：并不是所有的高维特征都有助于小脸的检测，同时在小脸中抽取高维特征容易引入噪声并且较小的、模糊的、被遮挡的人脸与较大的、清晰的、完整的的人脸有不同的纹理特征等所以本文作者并不是像原生FPN那样直接从top层向下融合，而是从中间conv_fc7开始，这一层的感受野是原图尺寸的一半，不容易引入噪声。如果细看LFPN和FPN除了开始层数不一样外，用1x1卷积来升维的地方也不一样。可惜作者并没有说明原因。
第三部分是CPM，这部分的思想是受到了Inception-Resnet的又宽又深的启发，因此结合了SSH和DSSD中优秀的思想改进，具体就是将SSH的检测模块包括上下文模块里面的3x3卷积全部换成了DSSD中的残差预测快，这样既有了宽度又有了深度。它的输出通道统一是20个：4个脸部类别，2个头部类别，2个身体类别，以及脸部、头部、身体的回归框位置分别4个。如下图四所示
第四部分是Pyramidanchor，这部分我读了好几遍，但是依然有很多不清楚的，接下去就说我的理解吧，如有不对的请大家指正哈。Pyramidanchor和下面的Max-in-out都在CPM里面的，这一部分的主角是脸部、头部和身体，但是在融合的过程中，这三部分的信息均来自不同层，这个我比较不明白，为什么不是来自同一层呢，还有从图中可以看出最后几个层都没有凑齐3个信息。（这一部分我是看的一脸懵逼）。具体可以看一下图五这个例子。
最后我再讲讲data-anchor-sampling和Max-in-out。前者是一种数据增强的方式，单看里面的公式不太好懂，但是本文作者给大家举了一个例子，基本明了。Max-in-out是对Max-out的一种改进，后者只是针对negative样本做处理，而前者对positive样本也做了处理，本文作者在conv3_3这一层用正：负=1：3，因为这一层小anchor较多，正负样本比不平衡，后面的层则全部是正：负=3：1。如下图七所示。
