Abstract
我们对MS COCO数据集上的当前最先进模型Mask-RCNN进行了分析。我们发现小物体的ground-truth与预测的锚框之间的重叠远远低于预期的IoU阈值。我们推测这是由两个因素造成的：（1）只有少数图像包含小物体，（2）即使在包含小物体的每个图像中，小物体也没有足够的出现次数。因此，我们提出对那些包含小物体的图像进行过采样，并通过多次复制粘贴小物体来增强每个图像。
我们评估了不同的pasting augmentation strategies，并最终相对于MS COCO上的方法，在instance segmentation上实现了相对改进9.7%，在小物体的object detection上实现了7.1%的相对改进。
1 Introduction
首先，我们观察到数据集中相对较少的图像包含小物体，这可能会使任何检测模型更多地关注中等和大型物体。其次，小物体所占的面积要小得多，这意味着小物体的位置缺乏多样性。我们推测，当小物体出现在图像的较少探索部分时，这使得物体检测模型很难推广到小物体。
2 Identifying issues with detecting small objects
region proposal network中的每个预测锚框如果它与一个ground-truth的IoU最高，或者对于任何ground-truth，它的IoU超过0.7，将获得正样本标签，这个过程高度偏向于大物体，因为跨越多个滑动窗口位置的大物体通常与许多锚框具有较高的IoU，而小物体可能只与一个IoU较低的锚框匹配。
如表2所列，仅有29.96%的positively matched anchors与小物体配对，而有44.49%的positively matched anchors与大物体配对。从另一个角度来看，这意味着每个大物体有2.54个匹配的锚框，而每个小物体只有一个匹配的锚框。此外，Average Max IoU指标显示，即使是小物体的最佳匹配锚框通常也具有较低的IoU值。小物体的平均最大IoU仅为0.29，而中等和大物体的最佳匹配锚框的IoU值约为其两倍，分别为0.57和0.66。我们通过在图5中展示一些示例来说明这一现象。这些观察结果表明，小物体在计算 region proposal loss,时贡献较少，从而使整个网络偏向于偏爱大和中等物体。
Oversampling and Augmentation
Oversampling： 我们通过在训练过程中对这些包含小物体的图像进行oversampling来解决相对较少包含小物体的图像的问题。这是缓解MS COCO数据集中的问题并提高小物体检测性能的一种简单直接的方法。在实验中，我们变化oversampling rate，并研究oversampling对小物体检测以及中等和大物体检测的影响。
Augmentation： 除了过采样，我们还引入了专注于小物体的数据增强。MS COCO数据集中提供的Instance segmentation masks使我们能够从原始位置复制任何对象，并将其粘贴到不同的位置。在每个图像中增加小物体的数量会增加匹配的锚点的数量。这反过来会提高小物体对训练期间RPN损失函数的贡献。在将对象粘贴到新位置之前，我们对其进行随机变换。我们通过改变物体尺寸±20％进行缩放，并将其旋转±15°。
Copy-Pasting Strategies
有不同的方式可以复制粘贴小物体。我们考虑了三种不同的策略。首先，我们在图像中选择一个小物体，并在随机位置进行多次复制粘贴。其次，我们选择多个小物体，并将每个小物体精确地复制粘贴到任意位置。最后，我们将每个图像中的所有小物体在随机位置多次复制粘贴。在所有情况下，我们使用上述的第三种augmentation设置；也就是说，我们保留原始图像及其augmentation副本。
Pasting Algorithms
在复制粘贴小物体时，有两个要考虑的问题。首先，我们必须决定粘贴的物体是否会与其他物体重叠。尽管我们选择不引入重叠，但我们通过实验证明这是否是一个好的策略。其次，对于粘贴的物体边缘是否执行额外的处理，这是一个设计选择。我们通过实验证明与不进行进一步处理相比，使用不同大小的高斯滤波器对边界进行模糊是否有帮助。