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    基于改進(jìn)FCN的藥瓶圓底檢測(cè)算法研究

    2022-02-20 00:19:40王晨燁陳樂(lè)庚
    電腦知識(shí)與技術(shù) 2022年34期
    關(guān)鍵詞:藥瓶微量卷積

    王晨燁 陳樂(lè)庚

    摘要:為提高藥瓶圓底的檢測(cè)精度,文中提出一種基于改進(jìn)FCN的語(yǔ)義分割算法。該方法根據(jù)微量藥品數(shù)據(jù)集中藥瓶圓底的特征,將FCN的主干網(wǎng)絡(luò)由VGG-16替換為ResNet-50,并引入可變形卷積模塊,完成了對(duì)藥瓶圓底的分割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)后算法的藥瓶圓底的分割精度有所提升,與其他主流算法相比較,也有著更高的檢測(cè)精度,泛化能力更強(qiáng),更能適應(yīng)各種場(chǎng)景。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)圖證實(shí)該方法可以有效提升藥瓶圓底檢測(cè)的準(zhǔn)確性與泛化性。

    關(guān)鍵詞:藥瓶圓底; FCN; 語(yǔ)義分割; ResNet-50;可變形卷積

    中圖分類號(hào):TP391? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    文章編號(hào):1009-3044(2022)34-0023-03

    1 概述

    藥品是一種非常特殊的物質(zhì),種類很多,狀態(tài)和用量要求也各不相同,若使用不恰當(dāng)則會(huì)危及人的生命安全[1]。一些粉末狀藥品的質(zhì)量極小,在毫克量級(jí)甚至微克量級(jí),傳統(tǒng)的稱重方法是使用電子秤得到重量,但這種方法不便捷,浪費(fèi)人力,且成本較高。

    近年來(lái),基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法在圖像處理領(lǐng)域中取得了巨大的成功,深度學(xué)習(xí)方法利用網(wǎng)絡(luò)模型自動(dòng)學(xué)習(xí)目標(biāo)特征,具有較高的泛化能力和更強(qiáng)的魯棒性,可以有效提高目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率和效率。所以本文將使用深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行藥瓶圓底的檢測(cè),盡可能減小檢測(cè)誤差,為后續(xù)的微量藥品質(zhì)量計(jì)算做準(zhǔn)備。

    與傳統(tǒng)CNN相比,Jonathan Long等人[2]提出的FCN網(wǎng)絡(luò)有兩大明顯的優(yōu)勢(shì):一是不需要所有的圖像具有相同的尺寸;二是可以避免重復(fù)存儲(chǔ)和計(jì)算卷積,省時(shí)省力。因此,本文考慮在FCN網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),將主干網(wǎng)部分換成ResNet-50[3-5],利用其跳躍連接進(jìn)行特征補(bǔ)償;引入DCNv2模塊[6],使網(wǎng)絡(luò)可以更好地滿足藥瓶圓底分割的需要,提升檢測(cè)精度。

    2 藥品圖像識(shí)別的基本原理

    2.1 可變形卷積

    在傳統(tǒng)CNN中,卷積核的感受野均為固定的形狀(正方形)??勺冃尉矸e(Deformable Convolution Network,DCN) [7-8]是一種新型卷積,將其引入網(wǎng)絡(luò),可以改變感受野的形狀,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)模型適應(yīng)物體幾何變化的能力。

    可變形卷積DCNv1通過(guò)在每一個(gè)神經(jīng)元上疊加一個(gè)任意方向的偏移量Δp,如公式(1) 所示,令感受野進(jìn)行自由變形,能夠較好地適應(yīng)任意形狀的目標(biāo)檢測(cè),更加精準(zhǔn)地提取目標(biāo)的特征,如圖1所示。

    DCNv1的卷積過(guò)程圖如圖2所示,經(jīng)過(guò)卷積后的offsetfield的尺寸與原圖尺寸大小相同,但通道數(shù)增加至2N個(gè),這使得在任意位置進(jìn)行卷積時(shí),都能夠疊加一個(gè)offset。

    可變形卷積DCNv2在DCNv1的基礎(chǔ)上增加了卷積數(shù)和權(quán)重系數(shù),使網(wǎng)絡(luò)可以精準(zhǔn)地辨別感興趣的區(qū)域,如公式(2) 所示。

    2.2 算法

    FCN網(wǎng)絡(luò)為編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)[9],將FCN的原有編碼器VGG-16替換為ResNet-50,利用其跳躍連接將前層圖像的特征信息直接映射到后層,如圖3所示,有效彌補(bǔ)了因網(wǎng)絡(luò)層數(shù)加深造成特征信息損失的現(xiàn)象,更加精準(zhǔn)地學(xué)習(xí)圖像中的目標(biāo)特征,提升檢測(cè)精度。

    如圖4所示,將微量藥品數(shù)據(jù)集和標(biāo)簽集以Pascal數(shù)據(jù)集格式輸入網(wǎng)絡(luò),并在Conv3_x、Conv4_x、Conv5_x三個(gè)階段中引入DCNv2模塊,增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)藥瓶圓底檢測(cè)的能力。在解碼器部分,網(wǎng)絡(luò)通過(guò)使用兩個(gè)3*3大小的卷積核進(jìn)行解碼,并將得到的特征圖上采樣至Conv5_x輸出特征圖的尺寸后與之進(jìn)行特征融合,再上采樣至源圖像大小,完成對(duì)藥瓶圓底的分割。

    2.3 實(shí)驗(yàn)與分析

    2.3.1 實(shí)驗(yàn)軟硬件配置

    本文實(shí)驗(yàn)在PyTorch框架上進(jìn)行,實(shí)驗(yàn)的硬件配置為Intel(R)Core(TM)i7-10875H CPU, NVIDIA GeForce RTX 2060 Ti GPU;軟件環(huán)境為Ubuntu操作系統(tǒng),Cuda10.1,Cudnn7.6.3,Pytorch1.6.0,Python3.8。

    根據(jù)實(shí)驗(yàn)配置,設(shè)置batch_size=4。經(jīng)過(guò)多次調(diào)試和檢測(cè),設(shè)置learning_rate=0.005,共迭代訓(xùn)練20000次。

    數(shù)據(jù)采集設(shè)備為vivo iQOO Neo5。采集的微量藥品為桂林暉昂生化藥業(yè)有限責(zé)任公司生產(chǎn)的昂達(dá)吩奇光敏抗菌粉劑。

    2.3.2 圖像預(yù)處理

    本文以昂達(dá)吩奇光敏抗菌粉劑為例,使用手機(jī)采集了一個(gè)微量藥品數(shù)據(jù)集,采集條件為紅光條件下,共有1308張圖片。首先將微量藥品數(shù)據(jù)集中圖片進(jìn)行灰度化處理,并將圖片裁剪至[500,500,3]尺寸;其次,利用高斯濾波疊加雙邊濾波對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行去噪聲處理,保護(hù)藥瓶圓底的邊緣信息;然后,使用標(biāo)注軟件Labelme將圖像中藥瓶底部標(biāo)記為glass,得到微量藥品的標(biāo)簽集;最后,將微量藥品數(shù)據(jù)集制作成Pascal數(shù)據(jù)集格式,按照6:2:2的比例隨機(jī)分為782張訓(xùn)練集、263張驗(yàn)證集和263張測(cè)試集,并將訓(xùn)練集投入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。

    2.3.3 藥瓶圓底檢測(cè)結(jié)果分析

    在同數(shù)據(jù)集、同環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)參數(shù)一致的情況下,將本文算法與deeplabv3、deeplabv3plus、FCN_Unet、pspnet、FCN等經(jīng)典語(yǔ)義分割算法進(jìn)行檢測(cè)效果對(duì)比,以基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義分割方法的評(píng)價(jià)指標(biāo)作為本文藥瓶圓底檢測(cè)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)訓(xùn)練集數(shù)量為782的微量藥品圖片訓(xùn)練20000次后,對(duì)驗(yàn)證集中的263張微量藥品圖片進(jìn)行藥瓶圓底檢測(cè),得到幾種藥瓶圓底檢測(cè)算法的檢測(cè)精度,如表1所示,其中,batch_size=4。

    由表1知,本文改進(jìn)后的算法有效提高了藥瓶圓底檢測(cè)的平均交并比和準(zhǔn)確率,但由于引入了DCNv2模塊,也相應(yīng)地增加了一些計(jì)算量,使得檢測(cè)的實(shí)時(shí)性不具備優(yōu)勢(shì)。

    藥瓶圓底的檢測(cè)效果圖如圖5所示。

    由圖5可知,分別在有藥品瓶、空瓶、有光線干擾的有藥品瓶的三種情況下進(jìn)行藥瓶圓底的檢測(cè),由此可以看出,本文算法的檢測(cè)效果最好,魯棒性較強(qiáng),可以較好地適應(yīng)各種情景,能夠較精準(zhǔn)地檢測(cè)出完整的藥瓶圓底。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法能夠更精準(zhǔn)地完成對(duì)瓶底邊線的檢測(cè),證明所提方法有效可行。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    本文在FCN的基礎(chǔ)上通過(guò)ResNet-50的跳躍連接補(bǔ)償特征信息,并引入DCNv2模塊,提升網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)藥瓶圓底特征的能力,提高了藥瓶圓底檢測(cè)的精度。在微量藥品數(shù)據(jù)集下的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文改進(jìn)的算法具有更好的分割優(yōu)越性,但由于引入DCNv2模塊增加了計(jì)算量,使得檢測(cè)的實(shí)時(shí)性不具備優(yōu)勢(shì)。本文的藥瓶圓底檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中,另一個(gè)不足之處在于,由于缺少專業(yè)的設(shè)備,這使得微量藥品數(shù)據(jù)集在采集時(shí),由于光照條件、設(shè)備成像等細(xì)微差異,會(huì)影響到藥瓶圓底的檢測(cè)的精準(zhǔn)度,從而影響到后續(xù)微量藥品質(zhì)量的計(jì)算。就目前的檢測(cè)結(jié)果而言,所提出的方法能夠?qū)崿F(xiàn)像素級(jí)別的藥瓶圓底語(yǔ)義分割,且泛化性較好,魯棒性較強(qiáng)。綜上,可以看出DCNv2在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中具有巨大的作用,DCNv2有望在未來(lái)替代傳統(tǒng)卷積方式,全面提升圖像檢測(cè)的性能。

    參考文獻(xiàn):

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    [5] 肖晨晨,陳樂(lè)庚,王書強(qiáng).融合殘差和對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的跨模態(tài)PET圖像合成方法[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2022,58(1):218-223.

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    [8] Zhu X Z,Hu H,Lin S,et al.Deformable ConvNets V2:more deformable,better results[C]// Long Beach,CA,USA:2019 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).IEEE,2019:9300-9308.

    [9] 蒙雙,陳樂(lè)庚,肖晨晨.基于改進(jìn)OctConv的車道線檢測(cè)算法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2021,38(5):142-145,218.

    【通聯(lián)編輯:唐一東】

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