特征檢測優(yōu)化

特征表示的質(zhì)量是目標(biāo)檢測的關(guān)鍵。近年來，許多研究人員在一些最新引擎的基礎(chǔ)上，進一步提高了圖像特征的質(zhì)量，其中最重要的兩組方法是：1） 特征融合；2） 學(xué)習(xí)具有較大接受域的高分辨率特征。

特征融合

不變性（Invariance）和同變性（equivariance）是圖像特征表達(dá)，同時也是目標(biāo)檢測任務(wù)兩個需要考慮的要素。分類任務(wù)中比較看重不變性，即不論物體出現(xiàn)在圖像中的什么位置，都能識別出來，旨在學(xué)習(xí)到更高層中的語義信息。定位任務(wù)比較看重同變性，即希望物體在圖像中進行了平移，定位的結(jié)果也應(yīng)該做對應(yīng)的平移，旨在判別位置和尺寸。

因為CNN網(wǎng)絡(luò)有很多的卷積層和池化層，所以越深層的特征層不變性越強而同變性越弱，而低層網(wǎng)絡(luò)雖然語義特征比較差，但是含有更豐富的邊緣及輪廓信息。為了同時保持不變性和同變性，可以融合多層特征層。因此近三年來，特征融合在目標(biāo)檢測中得到了廣泛的應(yīng)用。

在目標(biāo)檢測中進行特征融合的方法有很多。本文從兩個方面介紹了近年來的一些方法：1） 處理流程；2） 元素式操作。

（1）處理流程

目前用于目標(biāo)檢測的特征融合方法可分為兩類：1） 自底向上融合［11］，2） 自頂向下融合［12］，如下圖（a）－（b）所示。自底向上的融合通過跳躍連接將淺層特征前饋到更深的層，相比之下，自頂向下的融合將更深層次的特征反饋給更淺層次。除了這些方法，最近還提出了更復(fù)雜的方法，例如跨層特征編織法［13］。

由于不同層的特征圖在空間維度和通道維度上都可能有不同的尺寸，因此可能需要對特征圖進行調(diào)整，如將通道數(shù)量、上采樣低分辨率圖或下采樣高分辨率圖調(diào)整至合適的尺寸。最簡單的方法是使用最接近或雙線性插值（nearest or bilinear－interpolation）［14］。此外，分?jǐn)?shù)階條紋卷積 （又稱轉(zhuǎn)置卷積）是近年來另一常用的調(diào)整特征圖大小和調(diào)整通道數(shù)量的方法［15］。使用分?jǐn)?shù)階條紋卷積的優(yōu)點是，它可以學(xué)習(xí)一種適當(dāng)?shù)姆椒▉韴?zhí)行上采樣本身。

（2）元素式操作

從局部的角度看，特征融合可以看作是不同特征映射之間各元素的操作。如上圖（c）－（e）所示，分別有三種方法：1） 對應(yīng)元素的和［12］，2） 對應(yīng)元素的積［16］，3） 元素并置［11］。

對應(yīng)元素的和是執(zhí)行特征融合最簡單的方法。它已被頻繁地用于許多最近的目標(biāo)檢測器。對應(yīng)元素的積與對應(yīng)元素的和非常相似，唯一的區(qū)別是使用乘法而不是求和。求積的一個優(yōu)點是它可以用來抑制或突出某個區(qū)域內(nèi)的特性，這可能進一步有利于小對象檢測。特征拼接／串聯(lián)是特征融合的另一種方式。它的優(yōu)點是可以用來集成不同區(qū)域的語境信息，缺點是增加了內(nèi)存。

通過大接受域?qū)W習(xí)高分辨率特征

接受域和特征分辨率是基于CNN的檢測器的兩個重要特點，前者是指輸入像素的空間范圍，用于計算輸出的單個像素；而后者對應(yīng)于輸入與特征圖之間的下采樣率。具有較大接受域的網(wǎng)絡(luò)能夠捕獲更大范圍的語境信息，而具有較小接受域的網(wǎng)絡(luò)則可能更專注于局部細(xì)節(jié)。

正如前面提到的，特征分辨率越低，就越難檢測小對象。提高特征分辨率最直接的方法是去除池化層或降低卷積下采樣率。但這將帶來一個新的問題，即由于輸出步長減小，接受域會變得太小。換句話說，這將縮小檢測器的“視線”范圍，并可能導(dǎo)致一些大型目標(biāo)被漏檢。

其中一種可同時提高接收域和特征分辨率的方法是引入膨脹卷積（dilated convolution），又稱空洞卷積（atrous convolution）或帶孔卷積（convolution with holes）。膨脹卷積最初是在語義分割任務(wù)中提出的［17］，其主要思想是對卷積濾波器進行擴展以及使用稀疏參數(shù)。例如，膨脹率為2的3x3濾波器會具有與核為5x5的濾波器相同的接受域，但只有9個參數(shù)。膨脹卷積目前已廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測中，它在不需要任何額外參數(shù)和計算代價的情況下可有效提高精度［18］。

語義分割式學(xué)習(xí)

近年來的研究表明，通過學(xué)習(xí)和語義分割可以明顯提高目標(biāo)檢測能力。

為什么語義分割可提高檢測效果？語義分割提高目標(biāo)檢測能力的原因有三個。

1． 語義分割可幫助類型識別

邊緣和邊界是構(gòu)成人類視覺認(rèn)知的基本要素。在計算機視覺中，目標(biāo)（如汽車、人）和背景物（如天空、水、草）的區(qū)別在于前者通常有一個封閉的、明確的邊界，而后者沒有。由于語義分割任務(wù)的特征能夠很好地捕捉到對象的邊界，因此分割可能有助于分類識別。

2． 語義分割可幫助精確定位

良好定義的邊界決定了對象的基準(zhǔn)邊界框。對于一些特殊形狀的物體 （如一只有很長尾巴的貓），很難預(yù)測具備高交并比的位置。由于目標(biāo)邊界可以很好地編碼在語義分割特征中，分割學(xué)習(xí)有助于準(zhǔn)確的目標(biāo)定位。

3． 語義分割可嵌入進語境結(jié)構(gòu)

日常生活中的物體被不同的背景所包圍，如天空、水、草等，這些元素構(gòu)成了一個物體的語境。整合語境的語義分割將有助于目標(biāo)檢測，例如，飛機更有可能出現(xiàn)在空中而不是水上。

語義分割如何提高檢測效果？

通過分割提高目標(biāo)檢測的主要方法有兩種：1） 采用豐富的特征學(xué)習(xí)；2） 采用多任務(wù)損失函數(shù)學(xué)習(xí)。

（1）豐富化特征學(xué)習(xí)最簡單的方法是將分割網(wǎng)絡(luò)看作一個固定的特征提取器［18］［19］，并將其作為附加特征集成到檢測框架中。該方法的優(yōu)點是易于實現(xiàn)，缺點是分割網(wǎng)絡(luò)可能帶來額外的計算。
（2）多任務(wù)損失函數(shù)學(xué)習(xí)另一種方法是在原有檢測框架的基礎(chǔ)上引入額外的分割旁支，用多任務(wù)損失函數(shù) （ 分割損失＋檢測損失 ） 訓(xùn)練該模型［19］。在大多數(shù)情況下，分割分支將在推理階段被刪除。優(yōu)點是檢測速度不受影響，而缺點是訓(xùn)練需要像素級的圖像標(biāo)注。為此，一些研究人員采用了 “ 弱監(jiān)督學(xué)習(xí) ” 的思想：他們不是基于像素級注釋掩碼進行訓(xùn)練，而是基于邊界框級注釋訓(xùn)練分割分支［20］。

這次我們對目標(biāo)檢測的一些加速優(yōu)化技術(shù)做了介紹，下一次我們將會著重介紹目標(biāo)檢測的具體應(yīng)用領(lǐng)域及未來的發(fā)展方向，敬請期待！

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