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    一種改進(jìn)復(fù)雜場景下小目標(biāo)檢測模型的方法

    2022-06-09 11:58:58嚴(yán)鳳龍劉振宇
    關(guān)鍵詞:檢測方法模型

    周 慧,嚴(yán)鳳龍,褚 娜,劉振宇

    1.大連東軟信息學(xué)院 軟件學(xué)院,遼寧 大連 116023

    2.大連東軟信息學(xué)院 計(jì)算機(jī)學(xué)院,遼寧 大連 116023

    目標(biāo)檢測是將目標(biāo)定位和目標(biāo)分類結(jié)合起來,其中目標(biāo)分類負(fù)責(zé)判斷輸入的圖像中是否包含所需物體,目標(biāo)定位則負(fù)責(zé)標(biāo)識(shí)出目標(biāo)物體的位置,并用外接矩形框定位。目標(biāo)檢測通常需要在卷積特征圖上引入事先定義好的矩形框,即錨點(diǎn)框(anchor boxes),這些錨點(diǎn)框按照面積和寬高比均勻分布,便于檢測出不同比例的目標(biāo)。這類方法稱為基于錨點(diǎn)框(anchor-based)的目標(biāo)檢測[1-2]。anchor-based檢測方法通常分為two-stage[3-4]和one-stage[5-6]。兩者都是先在圖像上平鋪大量預(yù)定義錨點(diǎn)框,然后預(yù)測錨點(diǎn)框類別,最后選擇合適的錨點(diǎn)框作為輸出結(jié)果并進(jìn)行回歸操作。常見的two-stage檢測方法如faster R-CNN[3]、FPN(feature pyramid networks,F(xiàn)PN)[4]等。復(fù)雜場景下的艦船目標(biāo)檢測,是典型的小目標(biāo)檢測應(yīng)用,上述模型都在艦船小目標(biāo)檢測中廣泛應(yīng)用。如Kang等人使用fast-RCNN方法獲得初始艦船檢測結(jié)果,然后應(yīng)用恒虛警率評(píng)價(jià)檢測結(jié)果[8]。Xiao等人提出了一種語義分割網(wǎng)絡(luò),以生成更精確的旋轉(zhuǎn)錨點(diǎn)框,并將生成的錨點(diǎn)框用于船舶目標(biāo)檢測[9]。常見的one-stage方法如Yolo系列[5-6]、SSD(single shot multibox detector,SSD)[7]等。其中,Wang等人使用SDD模型檢測SAR圖像中復(fù)雜背景中的船只,并使用遷移學(xué)習(xí)來提高準(zhǔn)確性[10]。Hu等人提出了一種基于改進(jìn)YOLOv3的SAR艦船檢測算法[11]。

    然而,anchor-based檢測方法會(huì)帶來正負(fù)樣本的不平衡問題。在目標(biāo)檢測的過程中,大量的錨點(diǎn)框分布在卷積特征圖上,通過計(jì)算真實(shí)邊界框與錨點(diǎn)框的交并比(intersection over union,IoU)來劃分正負(fù)樣本[12]。一般而言,高于IoU設(shè)置正樣本閾值的標(biāo)記為正樣本,低于IoU設(shè)置負(fù)樣本閾值的標(biāo)記為負(fù)樣本(或者稱為背景),其他為可忽略樣本。復(fù)雜場景下的小目標(biāo)船舶,通過錨點(diǎn)框標(biāo)注樣本,帶來的正負(fù)樣本不均衡更為明顯。還有部分模型如Yolo等,為進(jìn)一步提高定位準(zhǔn)確率,采用NMS(非極大值抑制)[13],將具有最高分類得分的錨點(diǎn)框定義為正樣本,其余為負(fù)樣本。這個(gè)過程造成了更為突出的正負(fù)樣本不平衡問題。而正負(fù)樣本不均衡是影響船舶檢測準(zhǔn)確率的重要因素。

    與此同時(shí),anchor-based檢測方法提到的基于不同面積和寬高比的錨點(diǎn)框是一組預(yù)先定義的超參[14],錨點(diǎn)框設(shè)計(jì)最重要的因素是要保證覆蓋目標(biāo)的位置和密度。通常錨點(diǎn)框分為大中小三類尺寸,SAR圖像中的船舶目標(biāo)屬于特定數(shù)據(jù)集,多數(shù)為小尺寸目標(biāo)。通過固定錨點(diǎn)框得到候選框的方式明顯限制了檢測模型[15-16]。

    為了追求最佳特征對(duì)象匹配,目前提出了很多錨點(diǎn)框優(yōu)化的方法。如meta anchor[17]提供了一個(gè)子網(wǎng),從預(yù)定義的任意框中學(xué)習(xí)合適特征對(duì)象尺寸的錨點(diǎn)框。Guided anchoring[18]利用語義特征建立一個(gè)單獨(dú)模塊,通過建立錨點(diǎn)框函數(shù)自動(dòng)生成錨點(diǎn)框。Gaussian YOLO[19]在建模過程中建立為四個(gè)高斯分布,在預(yù)測過程中輸出引入了預(yù)測框的不確定性,從而最終提升錨點(diǎn)框的定位精度。另外,rotated anchor boxes[9]是設(shè)計(jì)了一個(gè)成對(duì)的語義分割網(wǎng)絡(luò)來生成具有旋轉(zhuǎn)型的錨點(diǎn)框,然后生成的旋轉(zhuǎn)錨點(diǎn)框用于分類和回歸。

    本文也提出了一種改進(jìn)anchor-based小目標(biāo)檢測方法。首先采用自適應(yīng)錨點(diǎn)框保證覆蓋目標(biāo)的位置和密度;然后基于自適應(yīng)錨點(diǎn)框生成的自適應(yīng)IoU閾值,并利用該閾值選擇正負(fù)樣本,保證樣本均衡。分別對(duì)two-stage模型faster R-CNN[3]、FPN[4]和one-stage模型Yolo3[5]、pp-Yolo[6]優(yōu)化錨點(diǎn)框,性能均得到提升,說明了該優(yōu)化方法的有效性。

    1 基于形狀聚類的自適應(yīng)錨點(diǎn)框模型

    在船舶目標(biāo)檢測時(shí),首先需要定義正樣本和負(fù)樣本,并對(duì)正樣本的位置進(jìn)行回歸。傳統(tǒng)的檢測方法是預(yù)先定義一組基于不同面積和寬高比的錨點(diǎn)框。SAR圖像的船舶目標(biāo)多為小尺寸目標(biāo),通用錨點(diǎn)框的尺寸無法較好地反映目標(biāo)的形狀信息,會(huì)影響檢測精度。因此,本文在定義正負(fù)樣本的過程中,采用基于形狀相似度的DBSACAN聚類方法,計(jì)算得出一組的錨點(diǎn)框,更適應(yīng)SAR圖像中的船舶目標(biāo)尺寸。

    DBSCAN算法是基于密度的聚類算法,以數(shù)據(jù)集在空間分布上的稠密程度為依據(jù)進(jìn)行聚類[20]。假設(shè)給定數(shù)據(jù)集D={x1,x2,…,xm}定義如下概念:

    定義1(ε-鄰域)對(duì)xi∈D,ε-鄰域包含了數(shù)據(jù)集D中與xj之間的距離小于等于ε的樣本,即:Nε( xj)={xi∈D|d(xi,xj)≤ε}。

    定義2(核心對(duì)象)如果xj的ε-鄰域至少包含MinPts個(gè)樣本,即Nε( )xj≥MinPts,則xj是一個(gè)核心對(duì)象。

    定義3(密度直達(dá))如果xi在xj的ε-鄰域中,并且xj是核心對(duì)象,稱xi由xj直接密度可達(dá)。

    定義4(密度可達(dá))對(duì)于xi和xj,如果存在一個(gè)對(duì)象鏈m1,m2,…,mn,其中m1=xi,mn=xj,mi∈D(1≤i≤n),并且mi+1由mi直接密度可達(dá),稱xj由xi關(guān)于ε和MinPts密度可達(dá)。

    定義5(密度相連)對(duì)于xi和xj,如果存在一個(gè)對(duì)象xk,xk∈D( )1≤k≤n使xi和xj均由xk密度可達(dá),則稱xi和xj關(guān)于ε和MinPts密度相連。

    定義6(簇)從數(shù)據(jù)集D中任取一個(gè)對(duì)象xi,從xi開始在D搜索所有密度相連對(duì)象,構(gòu)成一個(gè)簇。

    本文采用DBSCAN算法聚類生成錨點(diǎn)框,替代傳統(tǒng)的預(yù)先指定錨點(diǎn)框的方式。在計(jì)算真實(shí)邊界框之間是否可聚類時(shí),利用形狀相似距離替代歐式距離,即根據(jù)形狀相似性進(jìn)行密度聚類。具體步驟如下:

    步驟1初始化核心對(duì)象集合Ω=?,初始化聚類簇?cái)?shù)k=0,初始化未訪問目標(biāo)框集合Γ=D,簇劃分C=?。

    步驟2計(jì)算目標(biāo)框g i的ε-鄰域包括的樣本集Nε(g i),根據(jù)Nε(g i)判斷g i是否為核心對(duì)象,如果是,將g i加入核心對(duì)象集合中:Ω=Ω∪{g i}。

    本文計(jì)算目標(biāo)框間ε-鄰域距離采用的是形狀相似度距離,通過計(jì)算形狀距離dSSD來度量目標(biāo)框之間的相似性,dSSD如公式(1)~(4)所示:

    步驟4重復(fù)步驟3,直到Ω為?,則聚類簇生成完畢。取當(dāng)前簇C k中所有樣本的長和寬,分別求出均值,即為一個(gè)新的錨點(diǎn)框尺寸。簇的個(gè)數(shù)即為錨點(diǎn)框的數(shù)量。采用基于形狀相似距離的DBSCAN算法聚類目標(biāo)真實(shí)框,結(jié)果如圖1所示。

    圖1 原始錨點(diǎn)框與自適應(yīng)錨點(diǎn)框?qū)Ρ菷ig.1 Comparison of original anchor boxes and adaptive anchor boxes

    2 自適應(yīng)正負(fù)樣本閾值

    目標(biāo)檢測器通過計(jì)算真實(shí)邊界框與錨點(diǎn)框的IoU來劃分正負(fù)樣本時(shí),一般而言,高于IoU正樣本閾值的標(biāo)記為正樣本,低于閾值的標(biāo)記為負(fù)樣本(或者稱為背景)。因此基于錨點(diǎn)框的IoU閾值作為超參,不同的設(shè)置會(huì)有產(chǎn)生不同的正負(fù)樣本劃分結(jié)果。復(fù)雜場景下的小目標(biāo)船舶,通過錨點(diǎn)框標(biāo)注樣本,會(huì)帶來明顯的正負(fù)樣本不均衡問題。本文采用了一種自動(dòng)的計(jì)算IoU閾值的方法,利用上述自適應(yīng)的錨點(diǎn)框,根據(jù)統(tǒng)計(jì)量劃分正樣本和負(fù)樣本,盡量避免影響結(jié)果的超參數(shù)的使用。具體過程如下:

    步驟4在候選樣本集中,再次選擇候選框與目標(biāo)框的IoU大于TIoU的為正樣本,則候選集中剩下的為負(fù)樣本。

    錨點(diǎn)框的中心越靠近目標(biāo)框中心,IoU的值越大,故根據(jù)中心距離選擇候選框,能夠提高樣本的候選質(zhì)量。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    3.1 自適應(yīng)錨點(diǎn)框?qū)嶒?yàn)

    實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集使用中國科學(xué)院發(fā)布的SAR船用數(shù)據(jù)集,共計(jì)43 819艘船圖片,其包括59 535艘船的圖像切片。在利用目標(biāo)檢測模型檢測前,先采用自適應(yīng)錨點(diǎn)框的算法得到一組錨點(diǎn)框,再根據(jù)該組錨點(diǎn)框計(jì)算自適應(yīng)IoU閾值,并利用該閾值選擇正負(fù)樣本,將改進(jìn)的錨點(diǎn)框和IoU閾值用于不同的檢測模型中,整體流程如圖2所示。

    圖2 實(shí)驗(yàn)流程圖Fig.2 Experimental flowchart

    針對(duì)該數(shù)據(jù)集,采用形狀相似度的DBSCAN聚類方法計(jì)算得出一組的自適應(yīng)錨點(diǎn)框,不同的(ε,Minpts)可計(jì)算確定錨點(diǎn)框個(gè)數(shù)的超參數(shù)k,通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證超參k的魯棒性。通常,faster R-CNN設(shè)置初始錨點(diǎn)框個(gè)數(shù)為9個(gè)[3],F(xiàn)PN模型設(shè)置個(gè)數(shù)為5個(gè),并提供3個(gè)不同的寬高比[4],Yolo3模型初始錨點(diǎn)框一般設(shè)定為9個(gè)[5],pp-Yolo初始錨點(diǎn)框與Yolo3一致,因此選擇DBSCAN聚類結(jié)果k值為[6,9,12,15]的幾組結(jié)果,并對(duì)比基于歐式距離(Euclidean distance)聚類和基于形狀相似度距離(shape similar distance)聚類生成的錨點(diǎn)框效果,如表1所示。當(dāng)錨點(diǎn)框數(shù)據(jù)量為9時(shí),準(zhǔn)確率最高,繼續(xù)增加錨點(diǎn)框數(shù)據(jù)量,準(zhǔn)確率略有下降。同時(shí),基于形狀相似度的聚類,在歐式距離的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮了形狀距離,從實(shí)驗(yàn)對(duì)比結(jié)果來看,基于形狀相似度聚類的錨點(diǎn)框在檢測中能取得更好的準(zhǔn)確率。

    表1 基于歐式距離和基于形狀距離聚類結(jié)果對(duì)比Table 1 Results with different clustering methods based on Euclidean distance and shape distance

    同時(shí)與Kmeans的聚類結(jié)果進(jìn)行對(duì)比,Kmeans的超參k值取9,分別按照歐氏距離和形狀相似度距離聚類得到兩組錨點(diǎn)框,與DBSCAN生成同樣數(shù)量的錨點(diǎn)框,在faster R-CNN模型上進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn),如表2所示,基于密度聚類的DBSCAN在錨點(diǎn)框聚類中能取得更好的結(jié)果。

    表2 不同聚類算法結(jié)果對(duì)比Table 2 Results with different Clustering methods

    3.2 自適應(yīng)正負(fù)樣本閾值實(shí)驗(yàn)

    針對(duì)自適應(yīng)正負(fù)樣本閾值的實(shí)驗(yàn),同樣使用中國科學(xué)院發(fā)布的SAR船用數(shù)據(jù)集,并且采用自適應(yīng)錨點(diǎn)框的結(jié)果集合。將自動(dòng)的計(jì)算IoU閾值與預(yù)定義的IoU閾值進(jìn)行比較,結(jié)果如表3所示。

    表3 在SAR數(shù)據(jù)集上不同閾值結(jié)果對(duì)比Table 3 Experiment results of various IoU on SAR dataset

    3.3 實(shí)驗(yàn)分析

    傳統(tǒng)的two-stage object檢測器如faster R-CNN、FPN,one-stage object檢測器如Yolo3和pp-Yolo,在一般的船舶檢測任務(wù)中也能達(dá)到較好的檢測結(jié)果。模型在Tesla V100中,均采用相同的訓(xùn)練策略對(duì)SAR船用數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,迭代次數(shù)為105,batch_size設(shè)置為96,同時(shí)初始學(xué)習(xí)率設(shè)為0.000 1,每輪迭代后調(diào)整學(xué)習(xí)率,最終mAP分別為89.6%、93.3%、86.7%、88.0%。但是上述模型在背景中包含干擾對(duì)象的復(fù)雜場景下檢測準(zhǔn)確率下降明顯,虛警概率和漏檢率高,從上述SAR船用數(shù)據(jù)集中選擇已標(biāo)注的15 000張復(fù)雜背景圖像(如圖3)進(jìn)行測試,faster R-CNN、FPN、Yolo3和pp-Yolo準(zhǔn)確率分別下降到79.4%、85.7%、71.3%、78.2%。

    圖3 復(fù)雜場景下的艦船目標(biāo)數(shù)據(jù)集Fig.3 Ship target dataset in complex scenes

    采用自適應(yīng)錨點(diǎn)框方法(adaptive anchor boxes,AAB)和自適應(yīng)閾值選擇方法(adaptive threshold selection,ATS)與的目標(biāo)檢測模型對(duì)15 000張復(fù)雜場景圖像檢測,部分結(jié)果如圖4所示,在復(fù)雜場景下,改進(jìn)后的目標(biāo)檢測模型用于小目標(biāo)檢測均取得了較好的效果。四種模型均能提升mAP,如表4所示。針對(duì)不同的模型,首先采用AAB方法,mAP平均提升5.50個(gè)百分點(diǎn);然后在同樣的原始模型中,均加入ATS方法改進(jìn),各個(gè)模型mAP平均提升2.23個(gè)百分點(diǎn)。

    表4 不同模型的檢測結(jié)果對(duì)比Table 4 Comparison of detection results on ship dataset

    two-stage object檢測器faster R-CNN融合AAB+ATS,檢測精確率上升了接近9.6個(gè)百分點(diǎn);FPN融合AAB+ATS,檢測精確率上升了接近2.6個(gè)百分點(diǎn);Yolo3融合AAB+ATS,檢測精確率上升了接近9.8個(gè)百分點(diǎn);pp-Yolo融合AAB+ATS,檢測精確率上升了接近9.9個(gè)百分點(diǎn)。說明通過自適應(yīng)閾值,優(yōu)化錨點(diǎn)框與目標(biāo)框的IoU值解決正負(fù)樣本不均衡問題,以及通過自適應(yīng)錨點(diǎn)框,生成初始錨點(diǎn)框代替原始超參,解決目標(biāo)覆蓋問題,均能達(dá)到提升準(zhǔn)確率的作用。兩者結(jié)合,更有利于檢測復(fù)雜場景下的船舶目標(biāo)。復(fù)雜場景的檢測結(jié)果如圖4所示。

    圖4 復(fù)雜場景下的艦船目標(biāo)檢測結(jié)果Fig.4 Ship object detection results in complex scenes

    4 結(jié)論

    在復(fù)雜場景下小目標(biāo)檢測問題的研究中,正負(fù)樣本均衡和錨點(diǎn)框的覆蓋密度均影響檢測結(jié)果,故本文提出了一種改進(jìn)小目標(biāo)檢測模型的方法,采用基于形狀相似距離評(píng)估的密度聚類方法,生成自適應(yīng)錨點(diǎn)框;采用自適應(yīng)閾值方法,利用訓(xùn)練樣本選擇合適的閾值,再劃分正負(fù)樣本。將該提升方法用于two-stage模型faster RCNN、FPN,one-stage模型Yolo3、pp-Yolo,針對(duì)復(fù)雜場景的小目標(biāo)檢測均不同程度地提高了檢測準(zhǔn)確,說明本文提出的方法是一種可行的、有效的改進(jìn)小目標(biāo)檢測模型的方法。

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