CN108052987A - 图像分类输出结果的检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种图像分类输出结果的检测方法，通过逐层分析网络层的方法构建一个具有多层网络的第一分类网络；其包括卷积层和全连接层；卷积层和全连接层对原始图像经过线性和非线性处理得到特征图，并对特征图进行转换形成自省网络训练数据；第一分类网络预测结果错误的，训练标签为0；第一分类网络预测结果正确的，训练标签为1；将训练样本输入自省网络；将第一分类网络的输出结果经过步骤S2中的处理和转换后输入到已训练的自省网络中，通过自省网络输出判定第一分类网络输出结果是否正确。本发明通过自省网络对第一分类网络的输出特征图进行识别，进而可以判断第一分类网络输出结果是否正确。

Description

图像分类输出结果的检测方法
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种图像分类输出结果的检测方法。
背景技术
通过学习平移不变特征和参数共享，使用卷积神经网络(CNN，ConvolutionalNeural Networks)执行图像分类任务大大提高了分类性能，减少了学习参数的数量，从而使得网络更加普遍化且不易发生过度拟合。然而，这些网络的性能仍高度依赖其经过训练的数据集。偏离常态的数据集可能导致不正确的预测，主要是因为网络在训练时没看到过类似的图像。当这些网络使用softmax压缩[0,1]之间的输出并迫使评分变成总和为1的概率时，即使所有类别的评分都较低，但由于归一化指数，预测评分最高的类别似乎有较高的概率。因此，仅通过观察这些概率很难区分好的预测和不好的预测，任何使用softmax分类器的网络都存在这种现象。
新的CNN架构不断涌现，提供了最先进的图像分类并提高了分类精度-类似AlexNet这样简单的网络架构已发展到类似Inception-Resnet这样的大型网络。此外，训练和测试期间的数据扩张等步骤试图解决网络难以得知的数据变化。然而，虽然有所改进，但图像分类结果并不总是可靠，知道何时可以依靠分类器以及何时需要进一步审查其预测是目前需要解决的难题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种图像分类输出结果的检测方法，以解决现有技术中无法判断分类图像输出结果是否准确的问题。
为实现以上目的，本发明采用如下技术方案：
S1：通过逐层分析网络层的方法构建一个具有多层网络的第一分类网络；其包括卷积层和全连接层；
S2：所述卷积层和全连接层对原始图像经过线性和非线性处理得到特征图，并对特征图进行转换形成自省网络训练数据；第一分类网络预测结果错误的，训练标签为0；第一分类网络预测结果正确的，训练标签为1；其中，自省网络为分层输入的第二分类网络；
S3：将训练样本输入自省网络；
S4：将第一分类网络的输出结果经过步骤S2中的处理和转换后输入到已训练的自省网络中，输入到自省网络的方式为：第一分类网络输出的特征图与自省网络输出的特征图连接在一起作为下一层自省网络的输入；通过自省网络输出判定第一分类网络输出结果是否正确。
进一步的，所述第一分类网络包括多个卷积层和多个全连接层，其中对多个卷积层的设计方法如下，con1层：输入原始图像进行卷积处理，经过卷积处理得到一个特征图，再将特征图经过线性和非线性处理后的输出直接输入到下一层con2卷积层中；
con2卷积层对输入的图像进行卷积处理，经过卷积处理得到一个特征图，再将特征图经过线性和非线性处理后的输出直接输入下一层con3卷积层中，如此直至最后一层全连接层。
进一步的，当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图大于预设值时，
所述第一分类网络仅选取其中a个图层输出的的特征图输入到自省网络中进行数据拟合；其中，a为小于预设值的任意值。
进一步的，当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图大于预设值时，
所述第一分类网络仅将所述全连接层输出的特征图输入到自省网络中进行拟合。
进一步的，当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图不大于预设值时，
所述第一分类网络将每个图层输出的所有特征图输入到自省网络中进行拟合。
进一步的，自省网络的输出采用如下方式：
所述自省网络针对第一分类网络结果的输出与设定阈值进行比较；
当所述自省网络的输出小于所述阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果不可靠，输出0；
当所述自省网络的输出不小于所述阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果可靠，输出1。
进一步的，所述自省网络的输入为
经过线性和非线性处理的单层特征图或多层特征图。
进一步的，所述自省网络的输入为
多图层输出的特征图，并与其前一图层输出的特征图连接。
进一步的，所述自省网络的输入为
多个特征图作为网络平行分支的输入，所述平行分支在后期进行合并。
进一步的，所述自省网络执行二进制比较器。
本发明采用以上技术方案，能够达到的有益效果包括：
建立自省网络，通过自省网络对第一分类网络的输出特征图进行识别，进而可以判断第一分类网络输出结果是否正确。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种图像分类输出结果的检测方法的步骤图；
图2为本发明一种图像分类输出结果的检测方法的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将对本发明的技术方案进行详细的描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施方式，都属于本发明所保护的范围。
下面结合附图介绍本申请实施例中提供的一个具体的图像分类输出结果的检测方法。
如图1所示，本申请实施例中提供的图像分类输出结果的检测方法包括，
S1：通过逐层分析网络层的方法构建一个具有多层网络的第一分类网络；其包括卷积层和全连接层；
S2：所述卷积层和全连接层对原始图像经过线性和非线性处理得到特征图，并对特征图进行转换形成自省网络训练数据；第一分类网络预测结果错误的，训练标签为0；第一分类网络预测结果正确的，训练标签为1；其中，自省网络为分层输入的第二分类网络；
S3：将训练样本输入自省网络；
S4：将第一分类网络的输出结果经过步骤S2中的处理和转换后输入到已训练的自省网络中，输入到自省网络的方式为：第一分类网络输出的特征图与自省网络输出的特征图连接在一起作为下一层自省网络的输入；通过自省网络输出判定第一分类网络输出结果是否正确。
具体的工作流程为：首先，原始图像输入第一分类网络，第一分类网络中的图层将特征图经过线性和非线性处理后的输出输入到自省网络中，自省网络输出拟合后的特征图；
其次，第一分类网络输出的特征图与自省网络输出的特征图连接在一起作为下一层自省网络的输入；如此直至最后一层；
自省网络根据自省网络训练数据判断第一分类网络预测结果，当自省网络认为第一分类网络预测结果错误时，输出0，当自省网络认为第一分类网络预测结果正确时，输出1。
需要说明的是，不需要将第一分类网络的每一层输出的特征图都输入到自省网络中进行拟合，可根据预设值进行设定，条件是第一分类网络输出的特征图的大小与即将输入的自省网络的特征图的大小相同；例如：可选择第一分类网络的任意几个层输出的特征图输入到自省网络中；同理，也不需要对自省网络每一层进行输入。
一些实施例中，参见图2，所述第一分类网络包括多个卷积层和多个全连接层，其中对多个卷积层的设计方法如下，con1层：输入原始图像进行卷积处理，经过卷积处理得到一个特征图，经过线性和非线性处理后的输出直接输入到下一层con2卷积层中；
con2卷积层对输入的图像进行卷积处理，经过卷积处理得到一个特征图，再将特征图经过线性和非线性处理后的输出直接输入下一层con3卷积层中，如此直至最后一层。
其中，卷积层的个数与全连接层的个数可以根据实际情况进行设定。
在一定范围内，随着特征图个数的增多，对应的分类精度就越大，由于特征图个数越多，从输入图像中提取的特征也就越多，模型的表达能力也就越强，所以在计算能力允许的情况下我们应该尽量增加特征图的数目，提高图像特征的提取质量进而增加第一分类网络的分析能力。但是自省网络对第一分类网络的结果进行判断时，特征图太多会增加自省网络的工作量，导致模型多大，所以我们对第一分类网络的图层输出的特征图进行限定，设置预设值，根据第一分类网络的图层输出的特征图的数量选择自省网络使用方式。
具体的，当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图大于预设值时，
所述第一分类网络仅将最后a个图层输出的的特征图输入到自省网络中进行判断。
当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图大于预设值时，
所述第一分类网络仅将所述全连接层输出的特征图输入到自省网络中进行判断。
当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图不大于预设值时，
所述第一分类网络将每个图层输出的所有特征图输入到自省网络中进行判断。
如图2所示，本申请以所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图不大于预设值时为例进行具体说明：
本申请实施例中，第一分类网络包括3个卷积层和1个全连接层，卷积层conv1输入原始图像进行卷积处理，经过卷积处理后得到一个特征图，在通过再将特征图经过线性和非线性处理后的输出直接输入到了下一个卷积层convi-1并与自省网络中的conv1拟合值进行数据拟合得到convi-1拟合值；
第一分类网络中，conv1的输出作为第一分类网络的convi-1的输入，conv1的输出经过卷积处理得到特征图，再将特征图经过线性和非线性处理后的输出直接输入到了下一个卷积层coni；另外，convi-1的输出与自省网络中的convi-1拟合值进行数据拟合得到coni拟合值。
与上述操作相同，第一分类网络中，直至全连接层fc1，fc1输出第一分类网络的图像分类结果；另外，fc1输出的特征图与自省网络中的fc1输出的特征图进行拟合得到fc2的输出特征图。
可选地，自省网络的输出采用如下方式：
所述自省网络针对第一分类网络结果的输出与设定阈值；
当所述自省网络的输出小于所述阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果不可靠，输出0；
当所述自省网络的输出不小于所述阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果可靠，输出1。
需要说明的是，当第一分类网络的输出结果不可靠的情况时允许人为介入。
一些实施例中，阈值设置为0.5，当自省网络的输出大于0.5时，输出值为1，当自省网络的输出小于0.5时，输出值为0。
可选地，所述自省网络的输入为
再将特征图经过线性和非线性处理的单层特征图或多层特征图。
一些实施例中，自省网络既可以输入单层输出的特征图，也可以输入多层输出的特征图。
可选地，所述自省网络的输入为
多图层输出的特征图，并与其前一图层输出的特征图连接。
可选地，所述自省网络的输入为
多个特征图作为网络平行分支的输入，所述平行分支在后期进行合并。
可选地，
所述自省网络执行二进制比较器。
综上所述，本发明提供一种能够检测图像分类输出结果是否正确的检测方法，通过自省网络对第一分类网络的输出结果进行数据拟合，自省网络输出小于阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果错误，输出0；当自省网络的输出不小于所述阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果正确，输出1。通过自省网络能够验证图像分类结果的可靠性，当图像分类结果不可靠时，能够及时进行人为介入。
可以理解的是，上述提供的方法实施例与上述的方法实施例对应，相应的具体内容可以相互参考，在此不再赘述。
可以理解的是，上述各实施例中相同或相似部分可以相互参考，在一些实施例中未详细说明的内容可以参见其他实施例中相同或相似的内容。
需要说明的是，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指至少两个。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种图像分类输出结果的检测方法，其特征在于，包括：
S1：通过逐层分析网络层的方法构建一个具有多层网络的第一分类网络；其包括卷积层和全连接层；
S2：所述卷积层和全连接层对原始图像经过线性和非线性处理得到特征图，并对特征图进行转换形成自省网络训练数据；第一分类网络预测结果错误的，训练标签为0；第一分类网络预测结果正确的，训练标签为1；其中，自省网络为分层输入的第二分类网络；
S3：将训练样本输入自省网络；
S4：将第一分类网络的输出结果经过步骤S2中的处理和转换后输入到已训练的自省网络中，输入到自省网络的方式为：第一分类网络输出的特征图与自省网络输出的特征图连接在一起作为下一层自省网络的输入；通过自省网络输出判定第一分类网络输出结果是否正确。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一分类网络包括多个卷积层和多个全连接层，其中对多个卷积层的设计方法如下，con1层：输入原始图像进行卷积处理，经过卷积处理得到一个特征图，再将特征图经过线性和非线性处理后的输出直接输入到下一层con2卷积层中；
con2卷积层对输入的图像进行卷积处理，经过卷积处理得到一个特征图，再将特征图经过线性和非线性处理后的输出直接输入下一层con3卷积层中，如此直至最后一层全连接层。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图大于预设值时，
所述第一分类网络仅选取其中a个图层输出的的特征图输入到自省网络中进行数据拟合；其中，a为小于预设值的任意值。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图大于预设值时，
所述第一分类网络仅将所述全连接层输出的特征图输入到自省网络中进行拟合。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述第一分类网络的卷积层和全连接层输出的特征图不大于预设值时，
所述第一分类网络将每个图层输出的所有特征图输入到自省网络中进行拟合。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，自省网络的输出采用如下方式：
所述自省网络针对第一分类网络结果的输出与设定阈值进行比较；
当所述自省网络的输出小于所述阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果不可靠，输出0；
当所述自省网络的输出不小于所述阈值时，确定所述第一分类网络的输出结果可靠，输出1。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自省网络的输入为
经过线性和非线性处理的单层特征图或多层特征图。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自省网络的输入为
多图层输出的特征图，并与其前一图层输出的特征图连接。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自省网络的输入为
多个特征图作为网络平行分支的输入，所述平行分支在后期进行合并。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述自省网络执行二进制比较器。
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