CN114240968A - 一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法 - Google Patents

一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及自监督图像异常分割技术领域，尤其为一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，包括特征提取的构成、基于硬图像增强或引入其它数据集生成的伪异常掩码和可微分的二值化网络的异常分割，其中特征提取的构成采用ResNet+FPN的结构，即为残差网络加特征金字塔结构，伪异常掩码为pseudo mask，可微分的二值化网络为DBNet，本发明通过设计一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，此算法准确度高，推理速度快，无需人为指定阈值，能够端到端训练和推理，有效的解决了现有的无监督异常分割算法无法端到端训练和推理，需要人为指定阈值等缺点，提出一种无需人为指定阈值、可以端到端训练和推理的自监督异常分割算法的问题。

Description

一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法
技术领域
本发明涉及自监督图像异常分割技术领域，尤其涉及一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法。
背景技术
现存的无监督异常分割算法，主要有两大类，其一是基于图像重建的方法，通过对自编码器(AutoEncoder)进行训练，使其能够提取训练集图片的特征并进行重建，而异常图片由于有其他特征无法很好的重建，从而达到区分异常的目的；另一类主要使用预训练模型如ResNet-50在ImageNet上训练的分类网络，进行特征提取，然后使用聚类的方式来区分正常和异常。这两类方法都需要人为指定阈值，异常分割图像则是根据异常分值图像后处理得到的，带有主观性，且整个流程相较于端到端训练和推理，缺乏一定的便利性。
综上所述，本发明通过设计一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法来解决存在的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，包括特征提取的构成、基于硬图像增强或引入其它数据集生成的伪异常掩码和可微分的二值化网络的异常分割，其中特征提取的构成采用ResNet+FPN的结构，即为残差网络加特征金字塔结构，伪异常掩码为pseudo mask，可微分的二值化网络为DBNet，其具体步骤如下：
S1，伪异常掩码的数据准备：首先需要对原始数据集进行初步加工，生成异常数据和对应的异常mask，从而具有以下两种方法：
A.基于硬数据增强的方式：利用裁剪，旋转，平移，像素变化等方式产生和原始图片不一样特征的区域，即异常区域，同时，生成对应的异常mask；
B.引入其它数据集的方法：通常对于一个指定数据集，其他不相干数据集的图片被认为是异常的，同时引入的区域有一定的独立语义，其方式是引入语义分割图片，比如coco的分割图片，根据语义分割的mask裁剪图片，作为异常区域引入训练集，对应的语义分割mask作为异常mask进行监督；
实际操作时，将上述两种方法进行有机结合，此外，由于异常区域是合成的，边缘区域的梯度相对较高，为了防止网络错误的学习到梯度信息，需要对合成的异常区域边缘增加高斯模糊进行平滑，同时引入白点噪声增强网络的鲁棒性，另外，为了进一步提高数据的多样性，异常数据的生成并非固定的，而是对每一张训练集，有一定的概率p产生异常区域，区域的位置也会在合理的范围内随机生成，大大增加了训练集的多样性，其表达式如下所示：
Figure BDA0003416341230000021
S2，特征提取的构成：搭建ResNet残差网络，根据实际任务选择合适的网络深度，即ResNet-18，50或101，同时为了增加网络对细节特征的提取能力，引入特征金字塔结构即FPN，利用ImageNet上面的预训练分类模型，得到网络权重，考虑到视觉的底层任务是相通的，将底层网络参数冻结，只对顶层参数进行微调；
S3，可微分的二值化网络的异常分割：传统异常分割方法的人为设定阈值操作主要是因为二值化而导致的，所以要取消人为设定阈值，只需要对传统的二值化操作进行改进即可，为达到这个目的，引入了可微分二值化网络，其实质是对阈值进行了学习，同时让梯度反向传播，对原本不可微的二值化函数进行了平滑，使其保留二值化功能的同时，进行求梯度的操作，进而能进行反向传播和参数更新，可微分二值化函数的表达式如下所示：
Figure BDA0003416341230000031
作为本发明优选的方案，所述S1中中Img表示原始图片，AnoAug(Img)表示生成异常区域的操作，x为0到1的随机数，p表示进行异常生成的概率大小。
作为本发明优选的方案，所述S2中B表示二值图像，P表示预测的异常分值图，T表示预测的阈值图，下脚标(i,j)表示像素坐标。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过设计一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，此算法准确度高，推理速度快，无需人为指定阈值，能够端到端训练和推理，有效的解决了现有的无监督异常分割算法无法端到端训练和推理，需要人为指定阈值等缺点，提出一种无需人为指定阈值、可以端到端训练和推理的自监督异常分割算法的问题。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，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前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供一种技术方案：
一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，包括特征提取的构成、基于硬图像增强或引入其它数据集生成的伪异常掩码和可微分的二值化网络的异常分割，其中特征提取的构成采用ResNet+FPN的结构，即为残差网络加特征金字塔结构，伪异常掩码为pseudo mask，可微分的二值化网络为DBNet，其具体步骤如下：
S1，伪异常掩码的数据准备：首先需要对原始数据集进行初步加工，生成异常数据和对应的异常mask，从而具有以下两种方法：
A.基于硬数据增强的方式：利用裁剪，旋转，平移，像素变化等方式产生和原始图片不一样特征的区域，即异常区域，同时，生成对应的异常mask；
B.引入其它数据集的方法：通常对于一个指定数据集，其他不相干数据集的图片被认为是异常的，同时引入的区域有一定的独立语义，其方式是引入语义分割图片，比如coco的分割图片，根据语义分割的mask裁剪图片，作为异常区域引入训练集，对应的语义分割mask作为异常mask进行监督；
实际操作时，将上述两种方法进行有机结合，此外，由于异常区域是合成的，边缘区域的梯度相对较高，为了防止网络错误的学习到梯度信息，需要对合成的异常区域边缘增加高斯模糊进行平滑，同时引入白点噪声增强网络的鲁棒性，另外，为了进一步提高数据的多样性，异常数据的生成并非固定的，而是对每一张训练集，有一定的概率p产生异常区域，区域的位置也会在合理的范围内随机生成，大大增加了训练集的多样性，其表达式如下所示：
Figure BDA0003416341230000041
S2，特征提取的构成：搭建ResNet残差网络，根据实际任务选择合适的网络深度，即ResNet-18，50或101，同时为了增加网络对细节特征的提取能力，引入特征金字塔结构即FPN，利用ImageNet上面的预训练分类模型，得到网络权重，考虑到视觉的底层任务是相通的，将底层网络参数冻结，只对顶层参数进行微调；
S3，可微分的二值化网络的异常分割：传统异常分割方法的人为设定阈值操作主要是因为二值化而导致的，所以要取消人为设定阈值，只需要对传统的二值化操作进行改进即可，为达到这个目的，引入了可微分二值化网络，其实质是对阈值进行了学习，同时让梯度反向传播，对原本不可微的二值化函数进行了平滑，使其保留二值化功能的同时，进行求梯度的操作，进而能进行反向传播和参数更新，可微分二值化函数的表达式如下所示：
Figure BDA0003416341230000051
作为本发明进一步优选的方案，所述S1中Img表示原始图片，AnoAug(Img)表示生成异常区域的操作，x为0到1的随机数，p表示进行异常生成的概率大小。
作为本发明进一步优选的方案，所述S2中B表示二值图像，P表示预测的异常分值图，T表示预测的阈值图，下脚标(i,j)表示像素坐标。
具体实施案例：
本发明解决其技术问题所采用的主要技术方案包含三部分：残差网络加特征金字塔结构的特征提取(ResNet+FPN)、基于硬图像增强或引入其它数据集生成的伪异常掩码(pseudo mask)、可微分的二值化网络(DBNet)。具体如下：
1.特征提取网络采用ResNet+FPN的结构，网络深度可根据实际选择18，50或101等，权重参数可选择ImageNet预训练模型，训练的时候冻结底层参数进行微调即可；
2.pseudo mask有两种生成方式，一种采用硬数据增强的方式(hard imageaugment)，其通过旋转，裁剪，像素变化等操作产生不符合正常特征分布的区域，也就是异常区域，另一种通过从其他数据集中裁剪(如coco数据集中的语义分割mask)的方式获得异常区域，生成的伪异常区域用于对网络进行训练；
3.可微分的二值化网络，人为指定阈值的步骤一般发生在二值化过程，通过引入可微分二值化网络(DBNet)，使得二值化操作可以作为网络的一部分进行训练，直接输出异常分割预测图，这是实现端到端训练和推理的关键，同时也省去了人为指定阈值的过程。
算法分为以下部分:
Step1:伪异常掩码的数据准备：首先需要对原始数据集进行初步加工，生成异常数据和对应的异常mask，从而具有以下两种方法：
A.基于硬数据增强的方式：利用裁剪，旋转，平移，像素变化等方式产生和原始图片不一样特征的区域，即异常区域，同时，生成对应的异常mask；
B.引入其它数据集的方法：通常对于一个指定数据集，其他不相干数据集的图片是可以被认为是异常的，同时为了保证引入的区域有一定的独立语义，最好的方式是引入语义分割图片，比如coco的分割图片，根据语义分割的mask裁剪图片，作为异常区域引入训练集，对应的语义分割mask作为异常mask进行监督；
实际操作时，可以对上述两种方法进行有机结合。此外，由于异常区域是合成的，边缘区域的梯度相对较高，为了防止网络错误的学习到梯度信息，需要对合成的异常区域边缘增加高斯模糊进行平滑，同时引入白点噪声增强网络的鲁棒性。另外，为了进一步提高数据的多样性，异常数据的生成并非固定的，而是对每一张训练集，有一定的概率p产生异常区域，区域的位置也会在合理的范围内随机生成，大大增加了训练集的多样性：
Figure BDA0003416341230000071
上式中，中Img表示原始图片，AnoAug(Img)表示生成异常区域的操作，x为0到1的随机数，p表示进行异常生成的概率大小；
通过这样的设计，将无监督转为有异常mask(且该mask并非人工标注获得)的自监督，省去了传统方法多阶段的繁琐流程；
Step2:特征提取的构成：搭建ResNet残差网络，可根据实际任务选择合适的网络深度(ResNet-18，50或101)，同时为了增加网络对细节特征的提取能力，引入特征金字塔结构(FPN)，利用ImageNet上面的预训练分类模型，得到网络权重，考虑到视觉的底层任务是相通的，可以将底层网络参数冻结，只对顶层参数进行微调，可以使模型收敛更快，性能更佳；
Step3:可微分的二值化网络的异常分割：传统异常分割方法的人为设定阈值操作主要是因为二值化而导致的，所以要取消人为设定阈值，只需要对传统的二值化操作进行改进即可。为达到这个目的，引入了可微分二值化网络，其实质是对阈值进行了学习，同时为了可以让梯度反向传播，对原本不可微的二值化函数进行了平滑，使其保留二值化功能的同时，可以进行求梯度的操作，进而能进行反向传播和参数更新。
可微分二值化函数的表达式如下所示：
Figure BDA0003416341230000072
上式中，B表示二值图像，P表示预测的异常分值图，T表示预测的阈值图，下脚标(i,j)表示像素坐标。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，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，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，其特征在于，包括特征提取的构成、基于硬图像增强或引入其它数据集生成的伪异常掩码和可微分的二值化网络的异常分割，其中特征提取的构成采用ResNet+FPN的结构，即为残差网络加特征金字塔结构，伪异常掩码为pseudo mask，可微分的二值化网络为DBNet，其具体步骤如下：
S1，伪异常掩码的数据准备：首先需要对原始数据集进行初步加工，生成异常数据和对应的异常mask，从而具有以下两种方法：
A.基于硬数据增强的方式：利用裁剪，旋转，平移，像素变化等方式产生和原始图片不一样特征的区域，即异常区域，同时，生成对应的异常mask；
B.引入其它数据集的方法：通常对于一个指定数据集，其他不相干数据集的图片被认为是异常的，同时引入的区域有一定的独立语义，其方式是引入语义分割图片，比如coco的分割图片，根据语义分割的mask裁剪图片，作为异常区域引入训练集，对应的语义分割mask作为异常mask进行监督；
实际操作时，将上述两种方法进行有机结合，此外，由于异常区域是合成的，边缘区域的梯度相对较高，为了防止网络错误的学习到梯度信息，需要对合成的异常区域边缘增加高斯模糊进行平滑，同时引入白点噪声增强网络的鲁棒性，另外，为了进一步提高数据的多样性，异常数据的生成并非固定的，而是对每一张训练集，有一定的概率p产生异常区域，区域的位置也会在合理的范围内随机生成，大大增加了训练集的多样性，其表达式如下所示：
Figure FDA0003416341220000011
S2，特征提取的构成：搭建ResNet残差网络，根据实际任务选择合适的网络深度，即ResNet-18，50或101，同时为了增加网络对细节特征的提取能力，引入特征金字塔结构即FPN，利用ImageNet上面的预训练分类模型，得到网络权重，考虑到视觉的底层任务是相通的，将底层网络参数冻结，只对顶层参数进行微调；
S3，可微分的二值化网络的异常分割：传统异常分割方法的人为设定阈值操作主要是因为二值化而导致的，所以要取消人为设定阈值，只需要对传统的二值化操作进行改进即可，为达到这个目的，引入了可微分二值化网络，其实质是对阈值进行了学习，同时让梯度反向传播，对原本不可微的二值化函数进行了平滑，使其保留二值化功能的同时，进行求梯度的操作，进而能进行反向传播和参数更新，可微分二值化函数的表达式如下所示：
Figure FDA0003416341220000021
2.根据权利要求1所述的一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，其特征在于，所述S1中Img表示原始图片，AnoAug(Img)表示生成异常区域的操作，x为0到1的随机数，p表示进行异常生成的概率大小。
3.根据权利要求1所述的一种分割图像中异常区域的自监督深度学习算法，其特征在于，所述S2中B表示二值图像，P表示预测的异常分值图，T表示预测的阈值图，下脚标(i,j)表示像素坐标。
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