CN110909642A - 一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法 - Google Patents

一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，使用卷积神经网络提取遥感图像的特征图，根据特征图的不同尺度大小，构建出特征金字塔；通过对特征金字塔网络中多层特征的融合，输出整张图像的掩码图和语义特征图；再利用候选区域网络，从掩码加权过的特征金字塔中提取出不同尺度对应的候选区域框；根据这些候选区域框，在特征金字塔网络、全图的语义特征图和原始输入图像上获得候选区域对应的局部特征，对这些多层次的局部区域特征进行融合操作，得到更加鲁棒的区域特征；最后，在感兴趣区域网络中根据融合的区域特征进行各个候选区域的边界框偏移量回归和类别预测。本发明更好地对多种特征进行了融合，提高了遥感图像目标检测的精度。

Description

一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法
技术领域
本发明涉及图像处理与深度学习技术领域，具体地说，是一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法。
背景技术
遥感技术在日常生活中有着广泛的应用，可以作为交通管理、地表材质分析、地下资源勘探、自然灾害管理等多项任务的基础，那么对于其中的目标进行检测定位则有着至关重要的作用。例如由于遥感卫星成像时的姿态与高度的差异性，导致遥感图像中的目标在尺度上极其不统一，尺寸大小相差悬殊，且由于遥感图像背景的复杂性，背景信息对于目标物体有着很强的干扰性。
当前常用的Faster R-CNN检测器由于其没有对背景噪音进行特殊处理，因此容易受到复杂背景的影响，且由于在R-CNN阶段利用ROI Align取得区域特征时，仅考虑了单层特征，不能有效处理尺度变化悬殊的物体，因此直接应用于遥感图像中目标的检测，存在着很大的挑战性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，相比于其他遥感图像目标检测方法，可以更好地考虑不同尺度大小的特征图之间的联系，同时结合语义特征图和原始输入图像提高特征的表达能力，能够有效缓解遥感图像中尺度变化范围大、背景错综复杂的情况。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，包括如下步骤：
步骤1、使用卷积神经网络提取遥感图像的特征图，根据特征图的不同尺度大小，构建出特征金字塔；
步骤2、通过对特征金字塔网络中多层特征的融合，输出整张图像的掩码图和语义特征图；
步骤3、利用候选区域网络，从掩码加权过的特征金字塔中提取出不同尺度对应的候选区域框；
步骤4、根据得到的候选区域框，在特征金字塔网络、全图的语义特征图和原始输入图像上获得候选区域框的局部特征，并对这些多层次的局部区域特征进行融合操作，得到更加鲁棒的区域特征；
步骤5、在感兴趣区域网络中，根据融合的区域特征进行各个候选区域的边界框偏移量回归和分类预测。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：1)本发明考虑了不同尺度大小的特征图之间的联系，利用多尺度特征图融合的方式来提高遥感图像中的不同尺寸大小的目标的检测精度；2)本发明通过进一步融合全图的语义特征和原始输入图像对局部的区域特征进行增强，提高特征的表达能力，进而再次提高遥感图像中目标检测的准确度。
附图说明
图1为本发明基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法的示意图。
图2为本发明中融合多尺度特征输出全图的掩码图和语义特征图的示意图。
图3为本发明中利用ROI Align对多尺度特征、全图的语义特征和原始输入图像提取区域特征并进行融合的示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，包括如下步骤：
步骤1、使用卷积神经网络提取遥感图像的特征图，根据特征图的不同尺度大小，构建出特征金字塔；
作为一种具体实施方式，选用ResNet-101作为基础卷积神经网络。如图2左侧所示，首先让输入图片经过一次ResNet-101网络，得到一系列特征图，然后根据尺寸大小将卷积过程分为4个不同的阶段(即每个阶段的尺寸大小相同)，接着使用横向连接和自顶向下的连接将不同尺寸大小的特征图相应融合，分别输出作为融合过的特征图，其中最上层的特征图由原有最顶层的特征图下采样得到。在横向连接中，我们只需要利用一层卷积层将特征图的通道数转换为一样即可，然后与上采样过的高层特征图相融合，我们选择最简单的相加以简化网络的参数量。其过程可以表示为以下形式：
Pk＝f3×3(Up(Pk+1)+f1×1(Ck)) (1)
其中，Ck表示第k层原有的特征图，Pk表示第k层经过融合过的特征图(k由下往上成递增)，f1×1和f3×3表示1×1和3×3的卷积层，Up表示上采样。通过这个过程，我们可以得到多层特征融合过的特征金字塔，如图2左侧所示。
步骤2、通过对特征金字塔网络中多层特征的融合，输出整张图像的掩码图和语义特征图；
作为一种具体实施方式，在输出整张图片的掩码图和语义特征图之前，首先将步骤1中的多层特征融合为单个尺寸的特征图，如图2所示，首先对特征金字塔的各层输出上下采样到同一个尺寸，然后通过简单相加，再利用几层卷积层做后处理，接着分别利用2层1×1的卷积层输出全图的掩码图和语义特征图，在输出掩码图的过程中，将目标框内的像素值置为1，其余部分置为0，使用一个通道为1的掩码作为监督信号。在推理阶段，得到卷积层输出的掩码图之后，利用Sigmoid激活，将掩码值激活到0到1之间，如果想要得到二值化的掩码图，设置阈值为0.5，将大于0.5的像素置为1，其余置为0，得到二值化的掩码图；其过程可以表示为以下形式：
Figure BDA0002272076440000041
其中，Ffu表示融合的特征，Mask和Fseg分别表示全图的掩码图和语义特征图；Pk表示特征金字塔的第k层的输出，
Figure BDA0002272076440000042
表示上采样和下采样的操作，fpost表示对Ffu进行后处理的卷积操作，f1×1 1和f1×1 2分别表示输出掩码图和语义特征图的1×1卷积层，δ和ReLU为Sigmoid和ReLU激活函数。
步骤3、利用候选区域网络，从掩码加权过的特征金字塔中提取出不同尺度对应的候选区域框；
作为一种具体实施方式，在得到步骤2中的掩码图后，将该掩码图上下采样到与特征金字塔各层相同的尺寸后，与特征金字塔各层相乘得到加权过的特征图，接着利用候选区域网络得到每一层上的候选区域框。由于掩码图前景部分为1，背景部分为0，因此利用掩码图对特征进行加权可以有效抑制图像中的背景噪音。
步骤4、根据得到的候选区域框，在特征金字塔网络、全图的语义特征图和原始输入图像上获得候选区域框的局部特征，并对这些多层次的局部区域特征进行融合操作，得到更加鲁棒的区域特征；
作为一种具体实施方式，得到区域候选框后，接着在特征金字塔、全图语义特征图和原始输入图像上使用ROI Align操作，得到候选框内的局部特征，然后将这三个来源的特征融合为对应框的特征表示。其过程可以表示为以下形式：
Figure BDA0002272076440000051
其中，I表示原始输入图像，B表示候选区域框，ρ表示ROI Align操作，fc表示全连接层，由于输入图片的通道与特征不同，因此需要额外一层全连接层来转换通道。
步骤5、在感兴趣区域网络中，根据融合的区域特征进行各个候选区域的边界框偏移量回归和分类预测。
作为一种具体实施方式，把步骤4中得到的每个候选区域框对应的特征表示输入进感兴趣区域网络中，作进一步的边界框偏移量回归和分类预测，其中感兴趣区域网络由全连接层组成。
实施例
为了验证本发明方案的有效性，进行如下仿真实验。
首先，加载在ImageNet上预训练的ResNet-101模型参数作为初始化，将遥感图像输入到基础神经网络中，提取到各个阶段的特征图，利用上述所说的横向连接和自顶向下的连接构建一个特征金字塔，作为后续的操作基础特征。
然后，利用全图语义掩码模块生成整张图像的掩码图，并随掩码图输出语义特征图，由于每个目标都具有边界框的标注信息，因此可以生成对应框的掩码(即框内为1，框外为0)，将生成的掩码作为网络的监督，这里，我们使用Focalloss作为掩码损失函数。
其次，把得到的掩码图与特征金字塔中的各尺寸的特征相乘，利用候选区域网络得到若干个可能存在物体的候选区域，且这些候选区域与类别无关。
接着，利用得到的候选区域，在特征金字塔、全图的语义特征和原始输入图像上利用ROI Align操作获得每个候选区域的特征，并都处理成7*7的尺寸，即可以得到B*N*C*7*7的特征(其中B是每一批次的图片数量，N是候选框的数量，C是特征的通道数)，然后将每一个框的特征拉成一个一维向量，则可以得到B*N*(C*7*7)的特征。由于特征金字塔和语义特征的通道数相同，则可以得到B*N*(256*7*7)的特征，而原始输入图像上则是B*N*(3*7*7)。再分别使用2层全连接层让两个特征的维度都转换为B*N*1024，把他们相加，再用一层1024通道的全连接层处理作为输出特征，维度为B*N*1024。
最后，根据全连接层之后得到的特征，针对每一个位置框回归它的边界框偏移量和类别信息，其中边界框偏移量和最初的候选框做处理，即可得到最终的目标边界框的坐标。
由于遥感图像中的目标的尺寸差异很悬殊，大小物体的尺寸可能相差数十倍，而且有可能同一类别的物体由于遥感卫星的高度不同而导致尺寸大小也不同，因此需要多个尺寸不一的特征图来同时预测，这样才能满足遥感图像目标检测的需求。再加上遥感卫星采集的地理位置可能不相同，其背景信息错综复杂，会对最终的检测结果产生影响，本发明通过利用全图的掩码图来对图像中的背景进行抑制，可以有效减少背景噪音对检测结果的影响。
综上所述，本发明更好地考虑了遥感图像自身的特点，进一步提高了遥感图像中的目标检测的性能。

Claims (6)

1.一种基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、使用卷积神经网络提取遥感图像的特征图，根据特征图的不同尺度大小，构建出特征金字塔；
步骤2、通过对特征金字塔网络中多层特征的融合，输出整张图像的掩码图和语义特征图；
步骤3、利用候选区域网络，从掩码加权过的特征金字塔中提取出不同尺度对应的候选区域框；
步骤4、根据得到的候选区域框，在特征金字塔网络、全图的语义特征图和原始输入图像上获得候选区域框的局部特征，并对这些多层次的局部区域特征进行融合操作，得到更加鲁棒的区域特征；
步骤5、在感兴趣区域网络中，根据融合的区域特征进行各个候选区域的边界框偏移量回归和分类预测。
2.根据权利要求1所述的基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于：所述步骤1中，首先选用ResNet-101网络对输入遥感图像进行特征提取，得到一系列特征图，然后根据尺寸大小将卷积过程分为4个不同的阶段，每个阶段的尺寸大小相同，接着使用横向连接和自顶向下的连接将不同尺寸大小的特征图相应融合，分别输出作为融合过的特征图，由此构建出具有5个不同尺度的特征金字塔，其中第五个尺度由第四个尺度的特征下采样得到。
3.根据权利要求1所述的基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，所述步骤2中，通过对特征金字塔的多层输出进行上下采样操作，将多层特征归一化到同一个尺寸，然后通过相加，再利用数层卷积层做后处理，接着分别利用2层
Figure DEST_PATH_IMAGE002
的卷积层输出全图的掩码图和语义特征图。
4.根据权利要求1所述的基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于：步骤3中，将步骤2中得到的掩码图再次上下采样到金字塔网络中对应的尺度，与特征金字塔中的特征图逐元素相乘，通过特征图加权的方式，对特征图中的背景噪音进行抑制，接着在候选区域网络中，利用两层
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
的卷积层进行候选区域框的回归和分类。
5.根据权利要求1所述的基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，步骤4中，利用ROIAlign操作基于步骤3中得到的候选区域，在特征金字塔网络、全图语义特征图和原始输入图像上获得候选区域内的局部特征，并将多来源的局部特征进行融合。
6.根据权利要求1所述的基于多尺度语义特征融合的遥感图像目标检测方法，其特征在于，步骤5中，使用多层语义特征融合之后的区域局部特征作为当前候选框的特征，使用全连接层进行各个候选区域的边界框偏移量回归和分类预测。
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