自然場(chǎng)景中Logo標(biāo)識(shí)檢測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成方法研究

歐嘯天，胡偉

（北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京100029）

Logo標(biāo)識(shí)是代表某種特定含義的圖案，例如商業(yè)品牌商標(biāo)，交通標(biāo)識(shí)等。Logo在日常生活中廣泛的使用，對(duì)Logo的檢測(cè)在商品檢測(cè)、自動(dòng)駕駛、自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)等方面都有重要作用。檢測(cè)自然拍攝圖像中的商業(yè)品牌Logo的位置和類別，一直是圖像內(nèi)容檢測(cè)研究中的熱點(diǎn)問(wèn)題。

Logo檢測(cè)[1]作為圖像內(nèi)容檢測(cè)的一個(gè)分支，與普通圖像物體檢測(cè)的方法基本相同。傳統(tǒng)方法提取圖像特征，如尺度不變特征變換（SIFT）[2]，方向梯度直方圖（HOG）[3]特征，并使用這些特征訓(xùn)練一個(gè)N分類器；而檢測(cè)時(shí)則使用滑動(dòng)窗口或其他區(qū)域提取方法生成候選區(qū)域，對(duì)候選區(qū)域分類。可形變部件模型（DPM）[4]是傳統(tǒng)物體檢測(cè)方法的高峰。而從2012年開(kāi)始，隨著AlexNet[5]在ImageNet[6]圖像分類比賽上的突破，基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）[7]的方法成為了檢 測(cè) 問(wèn) 題 的 主 流 方 法 ，如 R-CNN[8]、Fast-RCNN[9]、YOLO[10]等檢測(cè)框架不斷出現(xiàn)。文獻(xiàn)[11]指出深度學(xué)習(xí)的效果依賴大量輸入數(shù)據(jù)，而如何獲得高質(zhì)量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)在很多時(shí)候成為了應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的瓶頸。

獲取自然場(chǎng)景中特定Logo檢測(cè)所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)最直接的途徑是利用搜索引擎在因特網(wǎng)上搜索該Logo，并獲取包含該Logo圖片然后進(jìn)行人工標(biāo)注。但在實(shí)際操作中，搜索引擎搜出的圖片幾乎都是Logo的設(shè)計(jì)圖，這些圖片以整個(gè)Logo圖案為主體，并使用標(biāo)準(zhǔn)外觀。但是，自然拍攝圖像中的Logo往往是處于復(fù)雜的背景中，并且含有光照、噪聲等影響。因此通過(guò)搜索引擎獲取的Logo圖片并不適合作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

針對(duì)深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)獲取困難的問(wèn)題，有一些研究工作從合成數(shù)據(jù)[12-14]的方向進(jìn)行探索，同樣針對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)難以真實(shí)獲取的問(wèn)題?；贚ogo檢測(cè)的特點(diǎn)（Logo圖案基本都分布在平面上且畫面內(nèi)容穩(wěn)定；真實(shí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取和標(biāo)注工作量大），文中提出了一個(gè)合成Logo標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)集的完整框架，利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成Logo檢測(cè)所需要的訓(xùn)練圖片集以及對(duì)應(yīng)的標(biāo)注數(shù)據(jù)。

1 訓(xùn)練數(shù)據(jù)合成

文中方法生成訓(xùn)練樣本的基本思路是：將原始輸入的標(biāo)準(zhǔn)Logo模版圖案進(jìn)行各種幾何和紋理變換，然后合成到背景圖像上。方法的具體計(jì)算過(guò)程分3步：

1）Logo模版處理。對(duì)Logo模版進(jìn)行各種幾何和光照的處理；

2）背景圖像處理。在背景圖像上選擇合適的區(qū)域并進(jìn)行其他操作；

3）整體合成。將處理后的Logo模版和背景圖像進(jìn)行合成。

圖1使用3個(gè)示例表現(xiàn)本文方法的完整處理流程。以左圖為例，首先對(duì)輸入的ESSO標(biāo)準(zhǔn)Logo模版進(jìn)行透視變換、擾動(dòng)等處理；同時(shí)在背景圖像集合中隨機(jī)選擇一張圖像作為當(dāng)前背景圖像，進(jìn)行區(qū)域選擇和添加色塊等操作；最后將兩者進(jìn)行融合，并添加一些光照處理以形成最終的合成圖像。下面本文將詳細(xì)介紹這3個(gè)處理過(guò)程。

圖1 Logo樣本的生成流程示例

1.1 Logo模版處理

待檢測(cè)Logo均需要標(biāo)準(zhǔn)的圖案輸入系統(tǒng)。有些Logo只需形狀信息（如Adidas，其內(nèi)部可填充各種顏色和紋理），那么就僅需表示Logo區(qū)域信息蒙版位圖；有些Logo圖案本身紋理信息非常重要（如星巴克），除了蒙版位圖外還需要一個(gè)圖案位圖，這個(gè)位圖和蒙版尺寸相同，形狀匹配（此時(shí)蒙版實(shí)際上是對(duì)圖案的Logo部分作摳圖的結(jié)果）。

為模擬真實(shí)圖像中的效果，本文對(duì)模版進(jìn)行各種幾何和色彩處理，具體方法包括；

1）透視變換。自然場(chǎng)景中因?yàn)橐暯亲儞Q，Logo圖案會(huì)有相應(yīng)的透視效果。本文方法即提供隨機(jī)產(chǎn)生視點(diǎn)和視線方向，計(jì)算平面Logo圖案對(duì)應(yīng)的透視變換效果，以模擬真實(shí)場(chǎng)景中的透視效果。

2）擾動(dòng)。本文方法可以對(duì)Logo圖像的每個(gè)像素點(diǎn)，取其鄰域內(nèi)的隨機(jī)一點(diǎn)顏色值作為該點(diǎn)的新顏色值，以使Logo的紋理產(chǎn)生小幅變化形成擾動(dòng)，模擬真實(shí)場(chǎng)景中l(wèi)ogo的輕微、不規(guī)則的形變，避免模型對(duì)Logo的細(xì)節(jié)特征過(guò)擬合。

3）紋理疊加。部分只關(guān)注輪廓的Logo圖案在真實(shí)場(chǎng)景中會(huì)填充不同的紋理內(nèi)容，為模擬該效果，本文方法使用紋理集合中預(yù)先準(zhǔn)備好的紋理圖像，與Logo圖像做線性融合，為生成的Logo樣本增加更豐富的紋理效果。

4）色彩調(diào)整。自然場(chǎng)景中Logo在不同顏色的環(huán)境光照射下色彩會(huì)發(fā)生變化。為了模擬該效果，本文方法可以隨機(jī)選取顏色，與Logo進(jìn)行融合。此外，在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，Logo與背景會(huì)有一定對(duì)比度，為了在合成圖像中體現(xiàn)這種對(duì)比度，我們使用下述方法對(duì)Logo的亮度進(jìn)行調(diào)整：

1）計(jì)算Logo的平均亮度Ll和所在背景區(qū)域（該區(qū)域在背景圖像處理中計(jì)算）的平均亮度Lb（使用Lab色彩空間，亮度范圍為[0，100]）。本文方法主要調(diào)整Logo的亮度以保證Logo與背景的區(qū)分度。

2）計(jì)算Lc作為L(zhǎng)ogo亮度的參考值是一個(gè)隨機(jī)偏移量

然后調(diào)整Logo圖像上的每一點(diǎn)的亮度值Lp使得Logo的平均亮度與背景有足夠反差。

5）噪聲。真實(shí)場(chǎng)景中Logo表面會(huì)有污痕，同時(shí)照片成像時(shí)也可能產(chǎn)生噪點(diǎn)。本文方法通過(guò)對(duì)Logo圖像逐像素添加高斯噪聲以模擬此類效果。在實(shí)驗(yàn)中我們發(fā)現(xiàn)噪點(diǎn)過(guò)多會(huì)降低Logo檢測(cè)模型的準(zhǔn)確率，因此對(duì)尺寸較小的Logo，所添加的噪點(diǎn)強(qiáng)度也會(huì)相應(yīng)減小。同時(shí)，我們會(huì)對(duì)圖像添加一些模糊處理以更好地模擬污痕效果。

1.2 背景圖像處理

為更好模擬真實(shí)場(chǎng)景，我們從MIT Places數(shù)據(jù)集[15]中選擇了一些常見(jiàn)的室內(nèi)和室外場(chǎng)景圖片用作背景圖像數(shù)據(jù)集。對(duì)背景圖像的處理則包含以下內(nèi)容：

1）區(qū)域選擇。實(shí)際場(chǎng)景中的Logo圖案可能分布在背景圖像的不同位置，其尺寸也會(huì)發(fā)生變化。為模擬該效果，我們需要對(duì)Logo在背景圖像中的位置和尺寸進(jìn)行設(shè)定。但簡(jiǎn)單的使用隨機(jī)分布會(huì)有一個(gè)問(wèn)題：大多數(shù)Logo在自然場(chǎng)景中處于平緩（低頻）區(qū)域，而隨機(jī)選取位置很容易把Logo繪制到復(fù)雜紋理（高頻）區(qū)域。如果生成的Logo分布在高頻區(qū)域，Logo圖案本身的特征反而會(huì)被背景干擾，難以學(xué)習(xí)，影響最終模型的檢測(cè)效果。

為了選取盡可能合適的區(qū)域和尺寸，避免Logo落入復(fù)雜背景區(qū)域，我們只使用雜亂程度較低的區(qū)域。具體而言，算法從圖像中隨機(jī)選取若干候選區(qū)域，計(jì)算每個(gè)區(qū)域的三階導(dǎo)數(shù)，用該區(qū)域的平均三階導(dǎo)數(shù)表示其雜亂程度，然后在平均三階導(dǎo)數(shù)最小的區(qū)域填入Logo圖像。具體計(jì)算方法如下：

假設(shè)圖像為I，?是圖像卷積運(yùn)算，x、y分別表示水平和垂直兩個(gè)方向，則圖像在x和y方向上的導(dǎo)數(shù)為：

則圖像的一階導(dǎo)數(shù)為：

將M1作為I輸入進(jìn)行求導(dǎo)運(yùn)算得到M2，并再次運(yùn)算得到圖像I的三階導(dǎo)數(shù)M3。那么對(duì)于隨機(jī)選擇的第i個(gè)區(qū)域Ω，其紋理復(fù)雜度為Pi為

選擇雜亂程度較小的區(qū)域作為L(zhǎng)ogo的輸出位置，可以使得Logo的位置和尺寸分布得到控制，減少了Logo被復(fù)雜背景干擾的概率。

2）添加色塊。很多時(shí)候自然場(chǎng)景中的Logo不僅處在平坦區(qū)域，而且Logo所在背景與周圍有明顯的分界，例如交通標(biāo)識(shí)通常在路牌上、酒標(biāo)通常在酒瓶上。這些背景區(qū)域的輪廓可能會(huì)影響模型對(duì)Logo的定位。我們使用隨機(jī)繪制多邊形或橢圓形色塊的方法模擬此類效果，提高Logo檢測(cè)的準(zhǔn)確率。

1.3 融合處理

在處理完Logo標(biāo)準(zhǔn)模版圖像，并選好背景圖像和融合區(qū)域后，我們需要將兩者進(jìn)行融合處理：根據(jù)Logo圖像和選取的背景圖像和區(qū)域，利用Logo的Mask進(jìn)行線性融合。為了更加近似真實(shí)場(chǎng)景，該過(guò)程中本文方法還將進(jìn)行如下處理：

1）模擬光照?？呻S機(jī)為生成的Logo增加高光、陰影等效果。因?yàn)樽匀粓?chǎng)景中的光照會(huì)影響到Logo和附近區(qū)域，所以該處理過(guò)程需要在Logo繪制到背景之后進(jìn)行。我們通過(guò)增加圖像像素點(diǎn)的亮度模擬光照，支持兩種形狀的高光效果：點(diǎn)狀高光和帶狀高光。

2）JPEG壓縮。真實(shí)場(chǎng)景的圖像在采集和儲(chǔ)存時(shí)經(jīng)常會(huì)被壓縮，導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。我們?cè)谏捎?xùn)練圖片時(shí)加入了JPEG壓縮的效果，并可根據(jù)參數(shù)隨機(jī)調(diào)整輸出壓縮后的圖像。

總之，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)Logo模版處理、背景圖像處理和融合處理，利用隨機(jī)性產(chǎn)生每個(gè)處理過(guò)程中的各個(gè)參數(shù)，就能夠由計(jì)算機(jī)合成大量模擬的Logo圖像，并且得到相應(yīng)的檢測(cè)標(biāo)注數(shù)據(jù)。圖2給出了由我們方法生成的部分Logo檢測(cè)訓(xùn)練樣本圖像。

2 實(shí)驗(yàn)和分析

為了驗(yàn)證合成Logo檢測(cè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的實(shí)際應(yīng)用效果，我們?cè)贔lickrLogos-32[16]數(shù)據(jù)集上進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn)。該數(shù)據(jù)集收集了包含32類Logo圖案，共2 240張真實(shí)拍攝的圖片。該數(shù)據(jù)集每類Logo對(duì)應(yīng)70張圖片，每張圖片中含有至少一個(gè)Logo位置，且每張圖片只包含該類Logo。在原始數(shù)據(jù)集中，每類70張圖像包含10張訓(xùn)練樣本，30驗(yàn)證樣本和30測(cè)試樣本，在實(shí)驗(yàn)中我們使用測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試。

圖2 更多合成訓(xùn)練樣本的例子

我們使用本文提出方法生成每類400張圖像，以及FlickrLogos本身的訓(xùn)練驗(yàn)證數(shù)據(jù)，共組合提供6組訓(xùn)練樣本：1）使用FlickrLogos訓(xùn)練集（每類10張）作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；2）從FlickrLogos訓(xùn)練和驗(yàn)證集中隨機(jī)選20張作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；3）從FlickrLogos訓(xùn)練驗(yàn)證集中隨機(jī)選30張作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；4）使用FlickrLogos完整的訓(xùn)練驗(yàn)證集（每類40張）作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；5）使用本文方法生成的每類400張圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)；（6）使用包含本文方法生成數(shù)據(jù)和FlickrLogos訓(xùn)練驗(yàn)證集，每類總共100張作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

我們使用了Faster RCNN[17]分別訓(xùn)練上述6組訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并在FlickrLogos測(cè)試集上檢驗(yàn)訓(xùn)練效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表1所示。

表1 使用不同訓(xùn)練集得到的模型檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

表2 幾種典型logo分析

從表1的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)使用人工標(biāo)注的真實(shí)圖片效果較好，但使用自動(dòng)生成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)依然取得了接近的準(zhǔn)確率。雖然自動(dòng)生成數(shù)據(jù)樣本本身與自然圖像有一定差距，但由于可以產(chǎn)生更大的數(shù)據(jù)量，保證了訓(xùn)練樣本的多樣性，彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)質(zhì)量上的不足。而且將真實(shí)數(shù)據(jù)與生成數(shù)據(jù)混合，則準(zhǔn)確率進(jìn)一步提升至71%，也說(shuō)明了機(jī)器生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)確實(shí)有增加樣本多樣性的優(yōu)勢(shì)。

實(shí)驗(yàn)中我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于有些類別，使用自動(dòng)生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練效果較好，而對(duì)于另一些類別，效果則較差。我們分析了4個(gè)典型類別的準(zhǔn)確率（表2）和相應(yīng)Logo的真實(shí)圖片（圖3、圖4），發(fā)現(xiàn)Apple和Shell這些效果較好的Logo圖案相對(duì)比較簡(jiǎn)單，變化不復(fù)雜。在這種情況下，使用機(jī)器生成訓(xùn)練樣本保持了比較好的樣本豐富性。而對(duì)于類似NVIDIA這種Logo（見(jiàn)圖4）本身就存在多種復(fù)雜變化（顏色組合有黑+綠、白+綠、純綠等多種）；另一方面，真實(shí)場(chǎng)景中，NVIDIA的Logo下方往往有“NVIDIA”文字，雖然這個(gè)文字本身不在Logo的標(biāo)注中，但作為一個(gè)特征，我們生成的樣本中缺少這種情況。而從圖5中可見(jiàn)，類似CHIMAY這樣的Logo常常有曲面的變形，而我們的樣本生成程序缺少這種效果。

圖3 Apple和Shell的真實(shí)圖片

圖4 NVIDIA（a）和CHIMAY（b）的真實(shí)圖片

圖5 背景區(qū)塊對(duì)logo檢測(cè)時(shí)定位的影響

表3 不同繪制效果對(duì)準(zhǔn)確率的影響

綜上所述，我們的Logo檢測(cè)方法保證了樣本本身的豐富和多樣性，非常適合部分Logo的檢測(cè)訓(xùn)練。但是對(duì)于一些存在更復(fù)雜的變化（曲面、柔性變形等）的Logo，鑒于本文方法模擬的效果有限，實(shí)際檢測(cè)效果還有待提高。

本文方法利用計(jì)算機(jī)生成與真實(shí)自然圖像相似的合成圖像。自然圖像中Logo的變化是非常復(fù)雜的，模擬的近似程度很大程度會(huì)影響實(shí)際效果。表3展示了添加處理方法對(duì)準(zhǔn)確率的影響（注意表中由上到下是增量式的，即高序號(hào)的組包含了低序號(hào)組的變換特性；基準(zhǔn)只包含透視變換和紋理色彩調(diào)整）。很顯然，樣本生成器加入的模擬效果越多，訓(xùn)練樣本越豐富，得到的模型準(zhǔn)確率就越高。

從表中可知候選區(qū)域篩選對(duì)準(zhǔn)確率影響顯著，原因在于其避免了生成的logo被復(fù)雜的環(huán)境干擾，影響網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)到正確的特征。光照的裁剪對(duì)結(jié)果影響也比較大，應(yīng)該是局部遮擋提升了網(wǎng)絡(luò)的健壯性。背景區(qū)塊對(duì)準(zhǔn)確率的影響雖然不大，但實(shí)際應(yīng)用中顯示其提升了logo的準(zhǔn)確定位能力，加入背景區(qū)塊后，logo與背景反差更大，學(xué)習(xí)坐標(biāo)回歸更容易。圖5以ESSO為例，上圖是未使用背景區(qū)塊的檢測(cè)效果，下圖是使用了背景區(qū)塊后的檢測(cè)效果；深色是標(biāo)注框，淺色表示正確檢測(cè)?？梢园l(fā)現(xiàn)，雖然2張圖中的都檢測(cè)到了目標(biāo)logo，但下方的檢測(cè)框要更準(zhǔn)確。

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)自然場(chǎng)景圖像中的Logo檢測(cè)，本文提出了一種用于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的樣本生成方法，能夠?qū)崿F(xiàn)快速靈活地生成大量訓(xùn)練樣本。實(shí)驗(yàn)證明基于本方法生成的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，檢測(cè)準(zhǔn)確率基本達(dá)到了使用人工標(biāo)注訓(xùn)練數(shù)據(jù)的效果?？紤]到實(shí)際中Logo的種類遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)32個(gè)類別，而獲得高質(zhì)量的真實(shí)場(chǎng)景中的Logo圖像以及標(biāo)注數(shù)據(jù)非常困難，依賴人工收集數(shù)據(jù)并標(biāo)注的成本非常高昂，本文方法具有較高的實(shí)用價(jià)值。

本文的方法依然存在不足之處，主要在于尚不能模擬很多真實(shí)場(chǎng)景中Logo復(fù)雜的變換效果，例如曲面變形、柔性變形、圖案本身變體多、背景與Logo的關(guān)聯(lián)度等。為解決這些問(wèn)題，未來(lái)可以通過(guò)增加模擬效果的種類（曲面變形等），以及可考慮使用對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)（GAN）[18-20]提高生成樣本的效果。

此外，對(duì)類似的圖像內(nèi)容檢測(cè)也可以使用合成訓(xùn)練樣本的思路。例如漢字就有與Logo相似的特點(diǎn)，其形狀比較固定，而且漢字?jǐn)?shù)目較多，常用漢字有超過(guò)2 000個(gè)，加上常見(jiàn)字體有幾十種，顯然從真實(shí)場(chǎng)景中收集到漢字的標(biāo)注數(shù)據(jù)代價(jià)非常高，而合成訓(xùn)練樣本則相對(duì)容易很多。我們嘗試使用本文方法生成了常用500個(gè)漢字的訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行訓(xùn)練，達(dá)到了可用的水平。由此可見(jiàn)本文的方法具有一定通用性，在其他檢測(cè)領(lǐng)域也有潛在的應(yīng)用價(jià)值。

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