CN111488911A - 基于Mask R-CNN与GAN的图像实体抽取方法 - Google Patents

基于Mask R-CNN与GAN的图像实体抽取方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及基于Mask R‑CNN与GAN的图像实体抽取方法，属于计算机视觉及物体检测技术领域。该方法将Mask R‑CNN中的交叉熵损失计算部分使用生成对抗网络GAN来代替，将网络产生掩码的部分作为生成器，增加判别器，对生成器生成的掩码和真值进行分类，通过对抗学习，使得网络对于物体像素的标记更加符合真值，得到更加准确的标记结果。所述方法通过采用Mask R‑CNN网络进行训练，得到网络参数作为初始参数，增加判别器替换Mask R‑CNN网络中的交叉熵损失，进一步优化网络参数，使得网络可以更加准确的对属于物体的像素进行标记，得到更加准确的物体检测结果。

Description

基于Mask R-CNN与GAN的图像实体抽取方法
技术领域
本发明涉及一种图像实体抽取方法，尤其涉及基于Mask R-CNN与GAN的图像实体抽取方法，属于计算机视觉及物体检测技术领域。
背景技术
图像实体抽取是指从图像中自动的检测出感兴趣的实体。通过计算机视觉中的物体检测方法可以自动的抽取出图像中的实体。Mask R-CNN是一种基于深度学习的物体检测方法，可以自动的得到图像中各个物体的区域。Mask-RCNN是一个两阶段网络，第一个阶段扫描图像并生成候选区域，第二阶段分类候选区域并生成边界框和掩码。
Mask-RCNN的输入为图像，输出包括三个分支，一个分支输出类别标签，即图像中包含的物体的类别；一个分支输出边界框，即每个物体的位置和大小；第三个分支为掩码分支，给出每个框中属于物体的像素。网络采用三种损失函数进行训练，其中掩码分支采用的是交叉熵损失。但是交叉熵损失只考虑了每个像素的分类是否正确，没有考虑到像素的位置信息。在检测物体时，同一个物体的像素应该尽量聚集在一起。而只考虑每个像素的分类是否正确可能会导致分类正确的像素并没有聚在一起，使得最终的检测结果出现空洞。
生成对抗网络(GAN)是深度学习中一个重要的网络结构，由生成器和判别器构成，生成器的作用是生成符合真实数据分布的图像，使得判别器无法分辨图像是真实的还是生成的，判别器的作用是分辨输入的图像是真实图像还是由生成器生成的。通过生成器与判别器的博弈，生成对抗网络最终能够生成最接近真实数据分布的图像。
发明内容
本发明的目的在于为了实现更加准确从图像中抽取实体，提出了基于Mask R-CNN与GAN的图像中的实体抽取方法，通过使用GAN来指导网络权重的学习。
本发明的核心思想为：将Mask R-CNN中的交叉熵损失计算部分使用生成对抗网络GAN来代替，将Mask R-CNN中产生掩码的部分作为生成器，增加判别器，对生成器生成的掩码和真值进行分类，通过对抗学习，使得网络对于物体像素的标记更加符合真值，得到更加准确的标记结果。
所述基于Mask R-CNN与GAN的实体抽取方法，包括如下步骤：
步骤1、收集待测图像训练数据集，并采用Mask R-CNN网络，基于训练数据针对要检测的物体进行训练，得到网络参数；
其中，训练得到的网络参数包括掩码分支参数，记为ΘM，以及除掩码分支之外的其他Mask R-CNN网络参数，记为ΘO；
其中，Mask R-CNN网络的输入为训练数据集中的图像，输出为类别标签、边界框和掩码分支；
其中，类别标签，即图像中包含的物体的类别；边界框，即每个物体的位置和大小；掩码分支，即每个框中属于物体的像素；
步骤2、将步骤1中Mask R-CNN网络的掩码分支作为生成器，用于生成物体的掩码，将Mask R-CNN网络的交叉熵损失替换为一个判别器，对网络生成的掩码和真值进行分类，形成生成对抗网络GAN；
其中，生成器由Mask R-CNN的掩码分支构成，其参数记为ΘG，判别器是一个CNN网络，包含多个由卷积层、激活函数、正则化层组成的层级结构和一个全连接层，判别器以图片作为为输入，输出区间[0,1]内的概率分数用于判断图片真假，判别器的参数为ΘD；
步骤3、对步骤2的生成对抗网络GAN进行训练，优化网络参数，得到训练好的网络，具体为：以步骤1中训练得到的网络参数作为初始权重，对生成对抗网络进行训练，直至网络收敛，得到优化后的网络模型；
训练时，固定Mask R-CNN除掩码分支之外的其他参数ΘO，只对掩码分支的参数ΘM进行训练，训练包括如下子步骤：
步骤3.1、更新判别器参数，具体为：将标注的掩码和类别标签“1”输入到判别器D，再将由生成网络G生成的掩码图片和类别标签“0”输入到判别器D中，根据对抗损失函数来更新判别器D的参数ΘD；
判别器以最大化
Figure BDA0002411762220000031
为目标；其中，
Figure BDA0002411762220000032
表示函数log(D(x))的期望，
Figure BDA0002411762220000033
Figure BDA0002411762220000034
表示函数log(1-D(G(x))的期望,Pdata(x)表示真实数据集X的分布；D代表判别器，x是样本，D(x)是使用判别器D对x进行分类，D(G(x))是使用判别器对生成器生成的样本G(x)进行分类；
步骤3.2、更新生成器参数，具体为：生成器将标注的掩码和类别标签“1”输入到判别器D，再将由生成网络G生成的掩码图片和类别标签“0”输入到判别器D中，根据对抗损失函数来更新生成器G的参数ΘG；
生成器的初始参数为掩码分支ΘM；
其中，对生成对抗网络训练时，生成器以最小化Ex～data(x)[log(1-D(G(x))]为目标；
步骤3.3、交替迭代步骤3.1和步骤3.2，直到对抗损失函数收敛，得到优化后的网络参数
Figure BDA0002411762220000035
与步骤1中训练得到的除掩码分支之外的其他Mask R-CNN网络参数ΘO共同构成优化后的网络模型；
步骤4、使用优化后的网络模型进行图像中的实体抽取，具体为：将待检测的图像输入到优化后的网络模型，得到由边界框、掩码、实体类别组成的准确的实体抽取结果。
有益效果
本发明基于Mask R-CNN与GAN的图像实体抽取方法，与现有技术相比，具有如下有益效果：
所述方法通过采用Mask R-CNN网络进行训练，得到网络参数作为初始参数，增加判别器替换Mask R-CNN网络中的交叉熵损失，进一步优化网络参数，使得网络可以更加准确的对属于物体的像素进行标记，得到更加准确的物体检测结果。
附图说明
图1为本发明基于Mask R-CNN与GAN的图像实体抽取方法具体实施的示意图；
图2为本发明构建的判别器结构示意图；
图3为本发明构建的一种基于Mask R-CNN的生成器结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明基于Mask R-CNN与GAN的图像实体抽取方法进行具体阐述。
实施例1
具体实施场景及流程如图1所示。首先针对要检测的物体收集训练数据，训练MaskR-CNN网络，得到网络模型(对应发明内容中的步骤1)；将Mask R-CNN中的掩码分支作为生成器，增加判别器替换原始Mask R-CNN网络中的交叉熵损失，形成生成对抗网络(对应发明内容中的步骤2)，其中生成器如图3所示，去除Mask R-CNN中的分类分支以及边界框回归分支就得到了基于Mask R-CNN的生成器，判别器如图2所示，包含多个由卷积层、激活函数、正则化层组成的层级结构和一个全连接层；按照生成对抗网络的训练方式进一步优化网络参数，得到包含更新参数的优化后网络(对应发明内容中的步骤3)；使用优化后的网络对图像中的实体进行抽取(对应发明内容中的步骤4)。
(1)训练原始Mask R-CNN网络
本发明所述方法的步骤1，即针对需要检测的物体，训练原始的Mask R-CNN网络；
具体实施时：收集需要检测物体的真实图片数据，并进行标注以形成训练数据，每个待检测物体具有唯一与之对应的掩码和分类标签，单张图片中可包含多个待检测物体；或者采用公共数据集，例如COCO数据集，KITTI数据集以及Pascal VOC 2012数据集；采用标准的Mask R-CNN网络的训练方法对原始Mask R-CNN网络进行训练，得到网络模型；
(2)构造生成对抗网络
本发明所述方法步骤2，具体实施时，将Mask-RCNN网络的掩码分支作为生成器G，使用判别器D替换Mask-RCNN网络中的交叉熵损失，构成生成对抗网络，生成器G由参数ΘG构成，判别器D由参数ΘD构成；
其中，判别器D是一个CNN网络，包含多个由卷积层、激活函数、正则化层组成的层级结构和一个全连接层，判别器D以图片作为为输入，输出区间[0,1]内的概率分数以判断图片真假，标注的掩码图片为真，由生成器G生成的、与真实值有差异的掩码图片为假。
标准生成对抗网络的对抗损失函数如下：
Figure BDA0002411762220000051
其中
Figure BDA0002411762220000052
为判别损失函数log(D(x))的期望，
Figure BDA0002411762220000053
为判别损失函数log(1-D(G(z))的期望；Pdata(x)表示数据集x的真实分布，Pz(z)表示随机噪声z的分布，生成器将噪声z映射到真实的数据空间，以噪声z为输入得到符合真实数据分布的图像x。
本发明所构建的生成对抗网络中，生成器由Mask R-CNN的掩码分支构成，以待检测图像为输入并输出生成掩码，无需建立噪声z与真实数据空间的映射，所以修改标准生成对抗网络的对抗损失函数如下：
Figure BDA0002411762220000054
其中
Figure BDA0002411762220000055
为判别损失函数log(1-D(G(x))的期望,Pdata(x)表示真实数据集X的分布。
训练时，生成器G以最小化Ex～data(x)[log(1-D(G(x))]为目标；判别器D以最大化
Figure BDA0002411762220000056
为目标。
(3)对生成对抗网络进行训练
在完成生成对抗网络的构造后，采用通常的生成对抗网络的训练方法，对网络进行训练，训练时，固定Mask R-CNN除掩码分支之外的其他参数ΘO，只对掩码分支的参数ΘM进行训练。具体训练步骤如下：
1.更新判别器参数
将标注的掩码和类别标签“1”输入到判别器D，再将由生成网络G生成的掩码图片和类别标签“0”输入到判别器D中，根据对抗损失函数来更新判别器D的参数ΘD，判别器的等价优化函数如下：
Figure BDA0002411762220000061
2.更新生成器参数
将标注的掩码和类别标签“1”输入到判别器D，再将由生成网络G生成的掩码图片和类别标签“0”输入到判别器D中，根据对抗损失函数来更新生成器G的参数ΘG，此处特指ΘM，生成器的等价优化函数如下：
minGV(D,G)＝Ex～data(x)[log(1-D(G(x))]
3.交替迭代第2和第3步，直到对抗损失函数收敛，得到优化后的网络参数
Figure BDA0002411762220000062
与步骤1中训练得到的除掩码分支之外的其他Mask R-CNN网络参数ΘO共同构成优化后的网络模型。
(4)使用优化后的网络进行图像中的实体抽取
得到优化的网络模型后，将待检测的图像输入到优化后的网络模型，得到由边界框、掩码、实体类别组成的准确度实体抽取结果。
原始的Mask R-CNN网络在训练网络参数时，对于网络的掩码分支，使用的是交叉熵损失。但是交叉熵损失只考虑了每个像素的分类是否正确，没有考虑到像素的位置信息。而在检测物体时，同一个物体的像素应该尽量聚在一起。而只考虑每个像素的分类是否正确可能会导致分类正确的像素并没有聚在一起，使得最终的检测结果并不理想。本发明所述方法，通过引入判别器构造生成对抗网络来优化Mask R-CNN的网络参数，解决了这一问题。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明。应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、局部改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.基于Mask R-CNN与GAN的图像中的实体抽取方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤1、针对待测图像训练数据集，并采用Mask R-CNN网络，基于训练数据针对要检测的物体进行训练，得到网络参数；
其中，Mask R-CNN网络的输出为类别标签、边界框和掩码分支；
步骤2、将步骤1中Mask R-CNN网络的掩码分支作为生成器，用于生成物体的掩码，将Mask R-CNN网络的交叉熵损失替换为一个判别器，对网络生成的掩码和真值进行分类，形成生成对抗网络GAN；
步骤3、对步骤2的生成对抗网络GAN进行训练，优化网络参数，得到训练好的网络；
其中，训练包括如下子步骤：
步骤3.1、更新判别器参数，具体为：将标注的掩码和类别标签“1”输入到判别器D，再将由生成网络G生成的掩码图片和类别标签“0”输入到判别器D中，根据对抗损失函数来更新判别器D的参数ΘD；
判别器以最大化
Figure FDA0002411762210000011
为目标；其中，
Figure FDA0002411762210000012
表示函数log(D(x))的期望，
Figure FDA0002411762210000013
Figure FDA0002411762210000014
表示函数log(1-D(G(x))的期望,Pdata(x)表示真实数据集X的分布；D代表判别器，x是样本，D(x)是使用判别器D对x进行分类，D(G(x))是使用判别器对生成器生成的样本G(x)进行分类；
步骤3.2、更新生成器参数，具体为：生成器将标注的掩码和类别标签“1”输入到判别器D，再将由生成网络G生成的掩码图片和类别标签“0”输入到判别器D中，根据对抗损失函数来更新生成器G的参数ΘG；
生成器的初始参数为掩码分支ΘM；
其中，对生成对抗网络训练时，生成器以最小化Ex～data(x)[log(1-D(G(x))]为目标；
步骤3.3、交替迭代步骤3.1和步骤3.2，直到对抗损失函数收敛，得到优化后的网络参数Θ· M，Θ· M与步骤1中训练得到的除掩码分支之外的其他Mask R-CNN网络参数ΘO共同构成优化后的网络模型；
步骤4、使用优化后的网络模型进行图像中的实体抽取，具体为：将待检测的图像输入到优化后的网络模型，得到由边界框、掩码、实体类别组成的准确度实体抽取结果。
2.根据权利要求1所述的基于Mask R-CNN与GAN的图像中的实体抽取方法，其特征在于：步骤2中，生成器由Mask R-CNN掩码分支构成，其参数记为ΘG，判别器的参数，ΘD。
3.根据权利要求1所述的基于Mask R-CNN与GAN的图像中的实体抽取方法，其特征在于：步骤3训练时，固定Mask R-CNN除掩码分支之外的其他参数ΘO，只对掩码分支的参数ΘM进行训练。
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