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    對(duì)于利用孿生網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法思考

    2022-03-27 23:00:47宋錚
    中國新通信 2022年1期
    關(guān)鍵詞:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

    【摘要】? ? 孿生網(wǎng)絡(luò)屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種,其能夠良好的解決圖像之間相似性的問題,將其應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法當(dāng)中,能夠?qū)崿F(xiàn)離線訓(xùn)練確定跟蹤目標(biāo)、在線監(jiān)督跟蹤目標(biāo),從而達(dá)到實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo)的目的?;诖耍疚闹饕芯坷脤\生網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法,首先概述了孿生網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)及目標(biāo)跟蹤的相關(guān)理論為全文奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ),隨后開展了對(duì)在深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法中合理利用孿生網(wǎng)絡(luò)的有效方法,并對(duì)其效果進(jìn)行了簡單的分析,希望對(duì)相關(guān)人員有所啟示。

    【關(guān)鍵詞】? ? 孿生網(wǎng)絡(luò)? ? 深度學(xué)習(xí)? ? 目標(biāo)跟蹤算法? ? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    引言:

    深度學(xué)習(xí)算法是目前國內(nèi)各個(gè)領(lǐng)域中被廣泛應(yīng)用的一種信息識(shí)別、分類、檢測的方法,而近年來,伴隨著我國計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展,“智慧城市”的建設(shè)進(jìn)程不斷加快,我國計(jì)算機(jī)領(lǐng)域也得到了快速的發(fā)展,現(xiàn)階段,在我國計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中,目標(biāo)跟蹤任務(wù)已經(jīng)成為了重要領(lǐng)域,其在民用、軍用等方面具備十分重要的應(yīng)用價(jià)值,而基于孿生網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法能夠利用構(gòu)建相關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型幫助精準(zhǔn)定位目標(biāo)并實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)跟蹤目標(biāo),實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤的進(jìn)一步優(yōu)化。

    一、孿生網(wǎng)絡(luò)

    孿生網(wǎng)絡(luò)又稱為雙通道網(wǎng)絡(luò),其是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其最大的優(yōu)勢便在于能夠很好的處理相似信息較多的文本信息或圖形信息。在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中,孿生網(wǎng)絡(luò)可降低相關(guān)數(shù)據(jù)信息的維度,通過降低維度來衡量兩個(gè)樣本的相似性,從而跟進(jìn)一步提升數(shù)據(jù)信息分析的準(zhǔn)確定。孿生網(wǎng)絡(luò)中主要包括計(jì)算機(jī)視覺與自然語言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其存在兩個(gè)分支結(jié)構(gòu),且這兩個(gè)分支結(jié)構(gòu)與參數(shù)均相同,利用這兩個(gè)分支結(jié)構(gòu)分別對(duì)樣本信息進(jìn)行分析,從而挖掘兩個(gè)樣本類屬性關(guān)系。

    總體而言,孿生網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)架基礎(chǔ)便是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生物學(xué)家通過對(duì)貓視網(wǎng)膜的研究而提出的,當(dāng)視網(wǎng)膜某一區(qū)域接收到光學(xué)信號(hào)后,會(huì)在該區(qū)域內(nèi)朝著特定的方向做出傳輸反應(yīng),從而促使信號(hào)迅速的被傳遞,再經(jīng)過腦部視覺信息處理后,形成圖像。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模主要是模仿動(dòng)物視網(wǎng)膜傳輸視覺信號(hào)的過程,并將視覺信號(hào)傳遞給下一個(gè)層次結(jié)構(gòu)組織的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行視覺信息的處理,從而使得網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的圖像類別與真實(shí)標(biāo)簽更加接近[1]。

    二、深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法

    (一)深度學(xué)習(xí)

    深度學(xué)習(xí)即是指模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)構(gòu)建包含多層隱藏層的網(wǎng)絡(luò)模型,深度學(xué)習(xí)在我國各個(gè)領(lǐng)域均具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值,其是一種人工智能技術(shù)的產(chǎn)物,是融合了生物學(xué)、計(jì)算機(jī)學(xué)等諸多學(xué)科的先進(jìn)技術(shù),其能夠?qū)崿F(xiàn)模仿人類視覺接收來獲取相關(guān)數(shù)據(jù)信息,并對(duì)信息進(jìn)行識(shí)別、檢測與分類。深度學(xué)習(xí)主要是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)及信息技術(shù)構(gòu)建一個(gè)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型,在模型構(gòu)建的過程中,需要計(jì)算大量的數(shù)據(jù)參數(shù)為模型構(gòu)建奠定基礎(chǔ),同時(shí),在模型使用的過程中,也需要不斷對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,確保模型的適用性,從而促使模型能夠良好的發(fā)揮其功能與價(jià)值。

    深度學(xué)習(xí)主要依托于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來完成工作目標(biāo),在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中,主要包含卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò),其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)部分,深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)參數(shù)均是利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來獲取的。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要是根據(jù)動(dòng)物視網(wǎng)膜接收視覺信息的神經(jīng)系統(tǒng)為參考依據(jù),模仿動(dòng)物在進(jìn)行視覺信息接收時(shí)視覺信息的傳遞流程及處理流程,并將其利用于模型的構(gòu)建中,從而實(shí)現(xiàn)良好的對(duì)圖形進(jìn)行檢查、分類與識(shí)別的功能[2]。

    (二)目標(biāo)跟蹤算法

    目標(biāo)跟蹤算法是指選定目標(biāo)圖像并在后續(xù)視頻序列內(nèi)確定目標(biāo)的位置與尺寸信息從而達(dá)到對(duì)目標(biāo)持續(xù)跟蹤的效果。

    首先,目標(biāo)跟蹤算法具備任意性的特點(diǎn),在確定跟蹤目標(biāo),可選擇任意類型、任意屬性的目標(biāo),并無跟蹤目標(biāo)的限制條件,通常情況下,相關(guān)工作人員會(huì)選擇視頻第一幀邊界處出現(xiàn)的目標(biāo)。

    其次,目標(biāo)跟蹤算法具備單樣本的特點(diǎn),單樣本即是指單樣本學(xué)習(xí),是指所選定的目標(biāo)并未有固定的模型,是有且僅有給定的視頻第一幀目標(biāo)圖像。

    再者,目標(biāo)跟蹤算法具備準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性佳的特點(diǎn),利用目標(biāo)跟蹤算法確定的測量值與真實(shí)值基本相符,且視頻中的每一面時(shí)間均可處理為幀數(shù),故其具有較強(qiáng)的實(shí)時(shí)性。

    最后,目標(biāo)跟蹤算法具備單目標(biāo)跟蹤的特點(diǎn),單目標(biāo)既是指在利用目標(biāo)跟蹤算法跟蹤目標(biāo)時(shí)有且僅有一個(gè)目標(biāo)。

    三、將孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法中的有效途徑

    (一)全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的構(gòu)建

    在深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法中應(yīng)用孿生網(wǎng)絡(luò),主要是構(gòu)建全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)模型,這是由于在全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)模型中,可利用孿生神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理相似學(xué)習(xí)問題的優(yōu)勢,對(duì)兩個(gè)或多個(gè)相同參數(shù)、權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。且通過上文分析可知,深度學(xué)習(xí)需要不斷更新并優(yōu)化參數(shù)以提高網(wǎng)絡(luò)的適用性,而全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)便具備能夠在兩個(gè)子網(wǎng)上同步進(jìn)行參數(shù)更新的優(yōu)勢,這對(duì)于提升數(shù)據(jù)分析的準(zhǔn)確性是十分重要的[3]。在全卷積網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)當(dāng)中,兩個(gè)子網(wǎng)的參數(shù)與權(quán)重是共享的,即當(dāng)一個(gè)子網(wǎng)參數(shù)更新之后,另一個(gè)子網(wǎng)的相同參數(shù)也會(huì)隨之更新,這不僅有利于簡化數(shù)據(jù)分析流程,同時(shí)也能夠提升全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)性,且在樣本較少的情況下,全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)檢測數(shù)據(jù)信息的精準(zhǔn)分類。同時(shí),全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)蓚€(gè)大小完全一致的圖形作為輸入,通過在兩個(gè)大小完全相同圖形中獲取同一個(gè)目標(biāo),從而確定跟蹤目標(biāo),在全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建完畢后利用全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)輸入檢測圖像、視頻時(shí),能夠允許輸入比模板圖像大的圖形輸入到結(jié)構(gòu)當(dāng)中,這就使得全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)具備良好的使用性能。

    在構(gòu)建全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)時(shí),首先需要在模板圖像中確定跟蹤目標(biāo),設(shè)定一個(gè)函數(shù)f,比較模板圖像X和候選圖像Y的特征圖相似度,將其輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,確定響應(yīng)最大值對(duì)應(yīng)目標(biāo)的位置,利用模板圖像和較大的候選圖像對(duì)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生一個(gè)得分響應(yīng),定義得分響應(yīng)的損失函數(shù)為每個(gè)損失的均值。將視頻分割成多個(gè)幀,每秒為一幀,從視頻中選取大量的特征圖,并建立空間映射,確定各幀目標(biāo)位置,選取屬于正類的目標(biāo),從而獲得最小損失函數(shù)。

    (二)基于判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)

    基于判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)具備能夠?qū)崿F(xiàn)反向傳播的優(yōu)勢,在使用判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)時(shí),首先需要確定搜索圖像與模板圖像,隨后將其輸入網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中,獲得相應(yīng)變化,確定目標(biāo)位置中心,并在該目標(biāo)位置中心中提取出搜索區(qū)域,通過離線訓(xùn)練得到卷積網(wǎng)絡(luò)參數(shù)后,在線跟蹤時(shí)憑借判別式相關(guān)濾波器模塊來進(jìn)行在線微調(diào)以保證跟蹤的準(zhǔn)確性,圖1為判別式相關(guān)濾波孿生網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖。

    四、將孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法中的效果分析

    (一)基準(zhǔn)比較

    在進(jìn)行孿生網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法中的應(yīng)用分析時(shí),首先將全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)與判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行對(duì)比分析,通過分析發(fā)現(xiàn),隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加,全卷積孿生網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)步并不如預(yù)想中的快,而使用判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)在分析網(wǎng)絡(luò)特征時(shí)具備較大的優(yōu)勢,故認(rèn)為判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用效果更好。

    其次利用SRDCF算法,將判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)部分改進(jìn)移植到SRDCF算法中,學(xué)習(xí)率設(shè)為0.012,樣本數(shù)量為50,模板以每6幀以此的頻率更新,以期望平均重疊作為整體性能評(píng)估指標(biāo),訓(xùn)練集更新的改進(jìn)相對(duì)增益為2.8%的性能,新的更新策略相對(duì)增益了5.9%的性能,最終相對(duì)增益為13%。

    (二)OTB標(biāo)準(zhǔn)

    以DCFSNN跟蹤器為基準(zhǔn),以O(shè)TB2013標(biāo)準(zhǔn),確定跟蹤器OPE、TRE、SER的IoU的重疊率,比較結(jié)果如下表所示。

    由OPE標(biāo)準(zhǔn)獲得DCFSNN跟蹤器的平均精度與成功率即準(zhǔn)確性,得分最高的LCT較本跟蹤器均有0.5%的性能優(yōu)勢,由SRE和TRE從空間和時(shí)間上評(píng)估DCFSNN跟蹤器,得分最高的Staple分別有0.7%和2.4%的性能增益,綜合來看,DCFSNN跟蹤器效果最佳。

    五、結(jié)束語

    綜上所述,本文主要研究的是孿生網(wǎng)絡(luò)在深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法中的應(yīng)用,其應(yīng)用方法主要包括兩種,一種為構(gòu)建全卷積孿生網(wǎng)絡(luò),而另一種判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)。將孿生網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)目標(biāo)跟蹤算法當(dāng)中,能夠良好的處理視頻、圖像信息中的相似學(xué)習(xí)問題,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)的實(shí)時(shí)跟蹤,且精準(zhǔn)度較高,跟蹤速度較快,且利用判別式相關(guān)濾波的孿生網(wǎng)絡(luò)還能夠?qū)崿F(xiàn)反向傳播,促使目標(biāo)底層特征信息表示得到進(jìn)一步的優(yōu)化。

    作者單位:宋錚? ? 天津訊飛信息科技有限公司

    參? 考? 文? 獻(xiàn)

    [1]方林鳳,梁啟麗,張旭東.孿生網(wǎng)絡(luò)框架下融合顯著性和干擾在線學(xué)習(xí)的航拍目標(biāo)跟蹤算法[J].電子與信息學(xué)報(bào),2021,43(05):1414-1423.

    [2]楊嘉棋,魏宇星,張建林.基于特征融合與雙模板嵌套更新的孿生網(wǎng)絡(luò)跟蹤算法[J].計(jì)算機(jī)工程,2021,47(07):239-248.

    [3]張龍信,肖滿生,左國才.快速多域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和光流法融合的目標(biāo)跟蹤[J].計(jì)算機(jī)工程與科學(xué),2020,42(12):2217-2222.

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