CN109165660B - 一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法 - Google Patents

一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明提出了一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法，本发明以任意的静态图像为输入，输出该图像中显著的物体。本发明首先在卷积神经网络的最深层提取低分辨率的全局显著性图，然后设计了两个网络结构，一个是残差特征学习网络，用于提取多尺度的残差特征，在较少的模型参数下逐步提升全局显著性图的分辨率；另一个是反向注意力机制网络，通过反向权重图引导上述残差特征学习，进一步提升显著性图的分辨率。本发明检测精度高，网络模型小，适用于移动端等嵌入式设备。

Description

一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法
技术领域
本发明涉及计算机视觉与数字图像处理领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法。
背景技术
显著物体检测是指提取图像中引人注目的物体或区域，作为图像预处理步骤，可以广泛地应用于后续的高层图像分析理解任务，如物体识别、语义分割、图像标注等。传统的检测方法大都基于手工设计的视觉特征，如对比度、背景中心差异等，这些特征难以捕获语义信息。随着深度学习的兴起，研究者们将其用于显著物体检测，和传统方法相比，性能得到了大幅地提高。而随着数据规模的爆炸式增长，这类方法还有着巨大的潜力可待挖掘。
目前，在基于深度学习的方法中，基于全卷积神经网络(FCN)的方法是主流，这主要归功于其端到端的处理方式。然而，这些基于FCN的方法仍然存在以下两个弊端：一是由于卷积和池化等操作，使得最后得到预测结果分辨率较低，造成物体边界模糊；二是现有的检测模型存在较大的冗余，模型大小都在100MB以上，从而限制了其在移动端等嵌入式设备中的应用。
发明内容
本发明提出了一种基于卷积神经网络的轻量级显著物体检测方法。
实现本发明的技术解决方案为：一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法，具体步骤为：
步骤1、构建基于卷积神经网络的显著物体检测模型，具体为：在VGG-16的基础上，增加全局显著性估计模块以及残差特征学习模型，其中，所述全局显著性估计模块用于确定待检测图像的全局显著性概率图S6，且该全局显著性概率图的分辨率为输入图像的1/32；所述残差特征学习模型用于获取分辨率逐渐增加的显著性概率图；
步骤2、模型训练，将待检测图像输入至构建的网络模型，得到不同分辨率的显著性概率图S6-S1，将显著性概率图S6-S2上采样至原图像大小得到显著性概率图
Figure BDA0001701151410000011
使用交叉熵损失函数计算各个显著性概率图
Figure BDA0001701151410000012
和真实标注图之间的误差，并将误差进行反向传递以更新整个网络模型参数；
步骤3、模型检测，将待检测图像直接输入到更新后的网络模型中预测其对应的显著性概率图，并将预测的显著性概率图S1通过一个sigmoid层归一化到[0,1]后作为最终输出的显著性图。
优选地，步骤1中增加全局显著性估计模块的具体方法为：
移除VGG-16网络最后的三个全连接层，在移除后的网络最后增加4个卷积层conv，卷积参数依次为：{256,1×1}、{256,5×5}、{256,5×5}、{1,1×1}，其中{n,k×k}的n表示卷积通道数，k表示卷积核的大小，中间两个卷积层后都附有一个非线性激活层ReLU。
优选地，步骤1中全局显著性估计模块的工作过程具体为：采用显著物体检测或眼动点预测方法得到待检测图像的显著性图，然后将其缩小32倍得到待检测图像的全局显著性概率图。
优选地，步骤1中残差特征学习模型获取分辨率逐渐增加的全局显著性概率图的具体方法为：
11)采用反卷积层deconv将显著性概率图Si+1上采样两倍至VGG-16中第i个模块的卷积特征大小，得到显著性概率图
Figure BDA0001701151410000021
i为VGG-16的模块索引；
12)在VGG-16第i个模块的最后一个卷积层后依次增加反向注意力机制模块以及三个卷积层，所述三个卷积层卷积参数依次为：{64,3×3}、{64,3×3}、{1,3×3}，且前两个卷积层后都附有一个非线性激活层ReLU，最后一个卷积层的输出记为残差特征图Ri；
13)将上采样两倍得到的显著性概率图
Figure BDA0001701151410000022
与残差特征图Ri相加得到显著性概率图Si，具体计算公式为：
Figure BDA0001701151410000023
优选地，步骤12)中增加的反向注意力机制模块的具体工作过程为：
步骤12-1)将上采样两倍得到的显著性概率图
Figure BDA0001701151410000024
通过一个sigmoid层归一化到[0,1]，然后与1相减得到反向权重图Wi：
Figure BDA0001701151410000025
步骤12-2)将反向权重图Wi与VGG-16中第i个模块最后一个卷积层的每一通道分别相乘，得到加权后的特征，计算公式为：
Figure BDA0001701151410000031
其中，Fi和
Figure BDA0001701151410000032
分别表示加权前后的特征，⊙表示矩阵点乘，j表示卷积特征的通道索引；
步骤12-3)加权之后再增加一个卷积层，卷积参数为：{64,1×1}，该卷积层的输出即为反向注意力机制模块的输出。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：(1)本发明设计了一种残差特征学习网络结构，以较少的模型参数获得高分辨率的显著性图，从而有效降低了模型冗余，使之适用于移动端等嵌入式设备；(2)本发明设计了一种反向注意力机制模型，通过反向权重图引导上述残差特征学习，在不增加模型参数下能够显著提升显著性图的分辨率；(3)本发明精度高，模型小(80MB)，还可应用于其他像素级预测任务，如语义分割、阴影检测等。
下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。
附图说明
图1为本发明基于卷积神经网络的轻量级显著物体检测方法的总体流程图。
图2为本发明反向注意力机制模块的示意图
图3为本发明中各个侧输出的显著性检测结果示例图，a-输入图像，b-真值标注，c-侧输出1的显著性图，d-侧输出2的显著图，e-侧输出3的显著性图，f-侧输出4的显著图，g-侧输出5的显著性图。
具体实施方式
一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法，具体步骤为：
步骤1、构建基于卷积神经网络的显著物体检测模型，具体为：在VGG-16的基础上，增加全局显著性估计模块以及残差特征学习模型，其中，所述全局显著性估计模块用于确定待检测图像的全局显著性概率图S6，且该全局显著性概率图的分辨率为输入图像的1/32；所述残差特征学习模型用于获取分辨率逐渐增加的显著性概率图；
步骤2、模型训练，将待检测图像输入至构建的网络模型，得到不同分辨率的显著性概率图S6-S1，将显著性概率图S6-S2上采样至原图像大小得到显著性概率图
Figure BDA0001701151410000041
使用交叉熵损失函数计算各个显著性概率图
Figure BDA0001701151410000042
和真实标注图之间的误差，并将误差进行反向传递以更新整个网络模型参数；
步骤3、模型检测，将待检测图像直接输入到更新后的网络模型中预测其对应的显著性概率图，并将预测的显著性概率图S1通过一个sigmoid层归一化到[0,1]后作为最终输出的显著性图。
进一步的实施例中，步骤1中增加全局显著性估计模块的具体方法为：
移除VGG-16网络最后的三个全连接层，在移除后的网络最后增加4个卷积层conv，卷积参数依次为：{256,1×1}、{256,5×5}、{256,5×5}、{1,1×1}，其中{n,k×k}的n表示卷积通道数，k表示卷积核的大小，中间两个卷积层后都附有一个非线性激活层ReLU。
进一步的实施例中，步骤1中全局显著性估计模块的工作过程具体为：采用显著物体检测或眼动点预测方法得到待检测图像的显著性图，然后将其缩小32倍得到待检测图像的全局显著性概率图。
进一步的实施例中，步骤1中残差特征学习模型获取分辨率逐渐增加的显著性概率图的具体方法为：
11)采用反卷积层deconv将显著性概率图Si+1上采样两倍至VGG-16中第i个模块的卷积特征大小，得到显著性概率图
Figure BDA0001701151410000043
i为VGG-16的模块索引；
12)在VGG-16第i个模块的最后一个卷积层后依次增加反向注意力机制模块以及三个卷积层，所述三个卷积层卷积参数依次为：{64,3×3}、{64,3×3}、{1,3×3}，且前两个卷积层后都附有一个非线性激活层ReLU，最后一个卷积层的输出记为残差特征图Ri；
13)将上采样两倍得到的显著性概率图
Figure BDA0001701151410000044
与残差特征图Ri相加得到显著性概率图Si，具体计算公式为：
Figure BDA0001701151410000045
优选地，步骤12)中增加的反向注意力机制模块的具体工作过程为：
步骤12-1)将上采样两倍得到的显著性概率图
Figure BDA0001701151410000046
通过一个sigmoid层归一化到[0,1]，然后与1相减得到反向权重图Wi：
Figure BDA0001701151410000051
步骤12-2)将反向权重图Wi与VGG-16中第i个模块最后一个卷积层的每一通道分别相乘，得到加权后的特征，计算公式为：
Figure BDA0001701151410000052
其中，Fi和
Figure BDA0001701151410000053
分别表示加权前后的特征，⊙表示矩阵点乘，j表示卷积特征的通道索引；
步骤12-3)加权之后再增加一个卷积层，卷积参数为：{64,1×1}，该卷积层的输出即为反向注意力机制模块的输出。
实施例1
一种基于卷积神经网络的轻量级显著物体检测方法，具体步骤为：
如图1所示，首先选取VGG-16网络作为预训练模型，移除VGG-16中最后的三个全连接层，然后在移除后的网络最后增加4个卷积层，卷积层参数({n,k×k}，n表示卷积通道数，k表示卷积核的大小)依次为：{256,1×1}、{256,5×5}、{256,5×5}、{1,1×1}。其中，每个5×5的卷积层后带有一个激活层，具体采用ReLU函数。最后的输出为初始全局显著性概率图S6。或者采用现有的显著物体检测或眼动点预测方法得到显著性图，然后将其缩小32倍作为初始全局显著性概率图S6。
如图2所示，通过反卷积层将全局显著性图S6上采样两倍，然后通过一个sigmoid层将其归一化至[0,1]，再与1相减得到反向权重图W5，具计算公式为：
Figure BDA0001701151410000054
将VGG-16中第五个模块的最后一个卷积层的每一个通道均与反向权重W5相乘得到加权后的卷积特征
Figure BDA0001701151410000055
计算公式为：
Figure BDA0001701151410000056
然后通过四个卷积层得到残差特征图R5，卷积参数依次为：{64,1×1}，{64,3×3}、{64,3×3}、{1,3×3}。其中，中间两个卷积层后均带有一个ReLU激活层。
将S6上采样两倍后的结果与残差特征图W5相加得到显著性概率图S5，具体计算公式为：
Figure BDA0001701151410000061
通过反卷积层将全局显著性图S5上采样两倍，然后通过一个sigmoid层将其归一化至[0,1]，再与1相减得到反向权重图W4。
将VGG-16中第四个模块的最后一个卷积层的每一个通道均与反向权重W4相乘，计算得到加权后的卷积特征
Figure BDA0001701151410000062
然后通过四个卷积层得到残差特征图R4，卷积参数依次为：{64,1×1}，{64,3×3}、{64,3×3}、{1,3×3}。其中，中间两个卷积层后均带有一个ReLU激活层。
将S5上采样两倍后的结果与残差特征图W4相加得到显著性概率图S4。
依次对VGG-16中的特征前3个模块的最后一个卷积层重复上述过程，分别得到显著性概率图S3～S1。
在模型训练阶段，首先采用反卷积层将各个显著性概率图S1～S6上采样至原图像大小，然后使用交叉熵损失函数计算各个显著性概率图和真实标注图之间的误差，并将误差进行反向传递以更新整个网络模型参数。
在模型测试阶段，将输入图像直接输入到模型中预测其对应的显著性概率图，并将预测的显著性概率图通过一个sigmoid层归一化到[0,1]后作为最终输出的显著性图。

Claims (4)

1.一种基于卷积神经网络的显著物体检测方法，其特征在于，具体步骤为：
步骤1、构建基于卷积神经网络的显著物体检测模型，具体为：在VGG-16的基础上，增加全局显著性估计模块以及残差特征学习模型，其中，所述全局显著性估计模块用于确定待检测图像的全局显著性概率图S6，且该全局显著性概率图的分辨率为输入图像的1/32；所述残差特征学习模型用于获取分辨率逐渐增加的显著性概率图；
所述步骤1中残差特征学习模型获取分辨率逐渐增加的显著性概率图的具体方法为：
11)采用反卷积层deconv将显著性概率图Si+1上采样两倍至VGG-16中第i个模块的卷积特征大小，得到显著性概率图
Figure FDA0003169812070000011
i为VGG-16的模块索引；
12)在VGG-16第i个模块的最后一个卷积层后依次增加反向注意力机制模块以及三个卷积层，所述三个卷积层卷积参数依次为：{64，3×3}、{64，3×3}、{1，3×3}，且前两个卷积层后都附有一个非线性激活层ReLU，最后一个卷积层的输出记为残差特征图Ri；
13)将上采样两倍得到的显著性概率图
Figure FDA0003169812070000012
与残差特征图Ri相加得到显著性概率图Si，具体计算公式为：
Figure FDA0003169812070000013
步骤2、模型训练，将待检测图像输入至构建的网络模型，得到不同分辨率的显著性概率图S6-S1，将显著性概率图S6-S2上采样至原图像大小得到显著性概率图
Figure FDA0003169812070000014
使用交叉熵损失函数计算各个显著性概率图
Figure FDA0003169812070000015
和真实标注图之间的误差，并将误差进行反向传递以更新整个网络模型参数；
步骤3、模型检测，将待检测图像直接输入到更新后的网络模型中预测其对应的显著性概率图，并将预测的显著性概率图S1通过一个sigmoid层归一化到[0，1]后作为最终输出的显著性图。
2.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的显著物体检测方法，其特征在于，步骤1中增加全局显著性估计模块的具体方法为：
移除VGG-16网络最后的三个全连接层，在移除后的网络最后增加4个卷积层conv，卷积参数依次为：{256,1×1}、{256,5×5}、{256,5×5}、{1,1×1}，其中{n,k×k}的n表示卷积通道数，k表示卷积核的大小，中间两个卷积层后都附有一个非线性激活层ReLU。
3.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的显著物体检测方法，其特征在于，步骤1中全局显著性估计模块的工作过程具体为：采用显著物体检测或眼动点预测方法得到待检测图像的显著性图，然后将其缩小32倍得到待检测图像的全局显著性概率图。
4.根据权利要求1所述的基于卷积神经网络的显著物体检测方法，其特征在于，步骤12)中增加的反向注意力机制模块的具体工作过程为：
步骤12-1)将上采样两倍得到的显著性概率图
Figure FDA0003169812070000021
通过一个sigmoid层归一化到[0,1]，然后与1相减得到反向权重图Wi：
Figure FDA0003169812070000022
步骤12-2)将反向权重图Wi与VGG-16中第i个模块最后一个卷积层的每一通道分别相乘，得到加权后的特征，计算公式为：
Figure FDA0003169812070000023
其中，Fi和
Figure FDA0003169812070000024
分别表示加权前后的特征，⊙表示矩阵点乘，j表示卷积特征的通道索引；
步骤12-3)加权之后再增加一个卷积层，卷积参数为：{64,1×1}，该卷积层的输出即为反向注意力机制模块的输出。
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