文章目录

    • 概述
      • 补充说明
  • 正文
    • Abstract
    • Introduction
      • 白酒杂质目标检测的作用
    • Related Work
      • 2.1 Horizontal Region Object Detection
      • 2.2 Arbitrary-Oriented Object Detection
      • 2.3 Image Denoising
      • 2.4 Small Object Detection
      • 对于白酒杂质目标检测的作用
    • 3 The Proposed Method
      • 3.1 Approach Overview
      • 3.2 Instance-level Feature Map Denoising
        • 3.2.1 实例级噪声
        • 3.2.2 实例级去噪的数学模型
        • 3.2.3 实例级去噪模块的实现
        • 3.2.4 与图片级降噪的比较
    • 太监了

概述

  • SCRDet++是一个目标检测算法，主要用于检测小目标、杂乱场景和旋转目标，该算法通过实例级特征去噪和旋转损失平滑来提高检测性能。
  • 主要有三个模块
    • 实例级特征去噪模块：通过引入实例级的特征去噪方法，可以有效地减少图像中的噪声和干扰，提高目标检测的准确性。
    • 旋转目标检测模块：该模块通过引入旋转目标检测方法，可以对图像中的旋转目标进行准确检测，提高检测的召回率和精度。
    • 旋转损失平滑模块：为了减少旋转目标检测过程中的干扰和误差，该模块通过引入旋转损失平滑方法，可以有效地平滑损失函数，提高目标检测的准确性。
  • 相比于其他的都目标检测算法，SCRDet++算法有以下的优点：
    • 可以有效地检测小目标和杂乱场景，提高目标检测的准确性。
    • 可以准确地检测旋转目标，提高检测的召回率和精度。
    • 可以准确地检测旋转目标，提高检测的召回率和精度。

补充说明

  • 实例级特征去噪 ：在卷积神经网络（CNN）的训练过程中，对每个实例进行单独的特征提取和去噪，不是对真个图片进行操作，这种方法可以有效去除图像中与目标无关的噪声和干扰，提高目标检测和图像分割的准确性

    • 实例级特征去噪方法：将卷积神经网络中的特征图分解成目标特征和背景特征，然后利用目标特征和背景特征之间的差异性来去除与目标无关的噪声和干扰，该方法可以提高目标检测和图像分割的鲁棒性，使得模型能够更加准确地检测和分割目标

正文

Abstract

  • 在现实中的小儿杂乱的物体检测是十分具有挑战性的。如果物体发生了旋转，会使得目标区域被背景或者附近的物体污染，难以识别出俩，常规的检测器都是通过水平的boundingbox进行检测的。在这篇文章中，我们首先介绍一下我们去噪的思想，主要是通过在特征映射图上进行实例级的降噪，来实现对于小型并且混乱目标的检测。针对目标的旋转变化，使用加入了 常数因子IoU的光滑L1损失 ，来解决长边界问题。
  • 这个文章在很多大型航拍图像公共数据集DOTA、DIOR、UCAS - AOD以及自然图像数据集COCO、场景文本数据集ICDAR2015、小型交通灯数据集BSTLD和本文发布的S2TLD上进行了大量实验。结果表明了方法的有效性。公开发布的数据集S2TLD包含5大类共5786幅图像，14130个交通灯实例。

Introduction

  • 目标检测已经发展得很好了，但是对于那种尺寸较小、杂乱无章并且方向不固定的物体检测技术尚且发展不完善。这种检测主要是针对航空图片（Aerial Image），可以用于城市规划，环境监督和资源勘探等。
  • 遥感图片主要有一下几个特征
    • 目标小，遥感图片的目标比较小而且都会被复杂场景包裹
    • 排列混乱 ， 遥感图片中的船和车一般都是胡乱排序的，这会使得类间特征耦合和类内特征边界模糊
    • 方向任意 ，boundingbox一般都是水平的，如果不考虑旋转，会将很多环境因素考虑进去，对于目标的检测影响很大

  • 小而乱的物体一般都会和角度问题同时出现，本文首先解决的第一个问题就是 找到一种方法去除背景和前景物体的噪声干扰 ，对于旋转对齐，我们提出的一种新的旋转损失函数，可以作为扩展，加入到现有的任何一种目标检测算法中。
  • 对于小乱目标的检测，我们设计了降噪模块，目前目标检测并没有研究过对目标图片进行降噪。通过观察，发现图片的两种噪声是相互正交的。
    • 图片级别的噪声，这个一般是指与对象无关的
    • 实列级别的噪声，这个一般是指背景或者周围景物的相互干扰 ，这种噪声在遥感图像中是常见并且是存在的
  • 图片降噪一直是图片预处理中的主流任务，但是图片预处理是为了图片增强，并不是专门为了目标检测而设计的，并不是为了下游语义任务设计的，尤其对于端到端的模型来说。
  • 在这篇文章中，我们主要是研究实例级别的降噪，尤其是在特征映射阶段的降噪。目标是减少类间特征耦合和类内特征干扰，与此同时阻断背景干扰。同时增强目标特征，减少背景特征，使得目标和背景进行有效区分。这篇文章的基于实例特征的降噪方法虽然和基于图片特征的降噪方法有一定的相似性，但又本质上不同，下面的表格是两种降噪方法的优良性

  • 针对方向对其的问题，作者设计了一个新的光滑IoU的L1损失函数。这是根据目前最新的基于回归的旋转检测方法——五参回归
  • 针对本文提出的方法，作者做了很多消融性实验，包括一下数据集：DOTA，DIOR，UCAS-AOD，ICDAR2015，BSTLD等
  • 作者将这个检测器命名为SCRDet（Small，Cluttered，Rotated Object Detect），总结一下，主要贡献如下
    • 第一个在目标检测领域提出目标级噪声的概念，并且设计了针对目标级的降噪模块。主要是通过有监督的语义分割实现，真实数据是通过目标检测框中的boundingbox获得。
    • 为了更稳健地处理任意旋转的物体，通过添加 IoU 常数因子设计了一种改进的平滑 L1 损失，该因子专为解决旋转边界框回归的边界问题而设计。
    • 方法很牛逼，至少在航拍图片上做过了验证，除此之外，移植性很强，可以加入任何现有的框架。

白酒杂质目标检测的作用

  • 针对我们的研究，可以探索一下针对图片特征的降噪，论文如下

    • C. Xie, Y. Wu, L. v. d. Maaten, A. L. Yuille, and K. He, “Feature denoising for improving adversarial robustness,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019, pp. 501–509.
    • S. Cho, T. J. Jun, B. Oh, and D. Kim, “Dapas: Denoising autoencoder to prevent adversarial attack in semantic segmentation,” in International Joint Conference on Neural Networks. IEEE, 2020, pp. 1–8.

Related Work

  • 我们首先讨论现有的基于水平边界框的检测和旋转检测的检测器，然后介绍了图像去噪和小目标检测方面的代表性工作

2.1 Horizontal Region Object Detection

  • 有一系列的新兴的基于深度网络的目标检测器。R-CNN开创了基于CNN的目标检测先河。然后提出了基于区域的模型检测器，比如说Fast R-CNN、Faster R-CNN，和R-FCN等，这些模型都取得了更高的成本效益。SSD、YOLO和RetinaNet都是十分具有代表性的单级网络，他们的检测速度很快。除了上述的基于锚点的方法，很多无锚点的网络这些年也变得十分流行。FCOS、CornerNet、CenterNet和ExtremeNet这些网络都尝试去预测目标的关键点，比如说极点和角点，然后用这些关键点构成boundingbox。这些方法也被用于遥感图片检测。R-P-Faster R-CNN在体量比较小的数据集上取得了不错的成就。
  • 《Deformable convnet with aspect ratio constrained nms for object detection in remote sensing imagery》将可变形卷积层和基于区域的全卷积网络结合，进一步提高检测精度。
  • 《Deformable faster r-cnn with aggregating multi-layer features for partially occluded object detection in optical remote sensing images》采用由上到下和跳跃式的连接，生成单个高分辨率的高级特征图，提高了可变形的Faster R-CNN模型的性能。
  • 《Iou-adaptive deformable r-cnn: Make full use of iou for multi-class object detection in remote sensing imagery》的IOU自适应的R-CNN模型通过一个新的IoU引导检测网络减少小目标的隐私的损失
  • 《Fmssd: Feature-merged single-shot detection for multiscale objects in large-scale remote sensing imagery》融合多尺度和相同尺度中的上下文信息，来检测目标。
  • 但是检测航空图中的小乱并且带有方向旋转的目标，仍旧充满挑战，尤其针对水平区域检测方法而言。

2.2 Arbitrary-Oriented Object Detection

  • 对于航空图片和场景文字中的目标旋转检测的需求正在逐渐增加。最近的进展主要是由采用旋转边界框或四边形来表示多方向对象所驱动的。
  • 《Arbitrary-oriented scene text detection via rotation proposals》是针对场景文字检测的，它使用了旋转的RPN去生成旋转建议，并执行旋转边界回归。
  • 《Textboxes++: A single-shot oriented scene text detector,” IEEE Transactions on Image Processing》是通过在SSD实现向量回归实现的
  • 《Rotation-sensitive regression for oriented scene text detection》通过分别在旋转不变和旋转敏感特征上解耦分类和边界框回归来进一步改进 TextBoxes++
  • 剩下的省略

2.3 Image Denoising

  • 在图像去噪领域已经开始关注深度学习了，《Deep learning on image denoising: An overview》这篇调查中将使用CNNs的降噪技术分为四类：1、针对附加性白噪声图片，2、真实噪声图片，3、盲目降噪，4、混合噪声图片，这四种类型是噪声、模糊和低分辨率图像的组合。图像去噪能够提高其他计算机视觉任务的性能，比如说目标检测，图片分类等等。然后，作者还发现了实例噪声。比起目标不可感知的图片噪声，实例噪声在目标检测领域更加广泛。下文将探索实例 级噪声在目标检测领域中的应用。

2.4 Small Object Detection

  • 小目标检测仍旧是不可解决的挑战，常见的小目标检测的解决办法包括数据增强、多尺度特征融合、特定的采样策略、生成对抗网络、多尺度训练。在本篇文章，我们将展示降噪能够显著改善小目标识别性能。在复杂场景中，小物体的特征信息往往被背景区域淹没，背景区域常常包含大量相似的目标。不同于常见的图片级噪声，我们将使用实例级降噪，改善小目标检测的性能，这是一个新视角。
  • 本文将设计一个通用的实例特征降噪模块，以此来提高航拍图像、自然图像和场景文本中水平检测和旋转检测的性能。此外，我们还设计了一个IoU-Smooth L1损失函数，解决任意方向目标检测的边界问题，实现更加准确的旋转估计。

对于白酒杂质目标检测的作用

  • 通过自适应IoU，来减少小目标的损失，可以参考一下

    • J. Yan, H. Wang, M. Yan, W. Diao, X. Sun, and H. Li, “Iou-adaptive deformable r-cnn: Make full use of iou for multi-class object detection in remote sensing imagery,” Remote Sensing, vol. 11, no. 3, p. 286, 2019.
  • 数据增强，来实现对于小目标的检测
    • Augmentation for small object detection
    • M. Kisantal, Z. Wojna, J. Murawski, J. Naruniec, K. Cho et al., “Augmentation for small object detection,” in CS & IT Conference Proceedings, vol. 9, no. 17. CS & IT Conference Proceedings, 2019.
  • 多尺度特征融合
    • T.-Y. Lin, P. Doll ́ ar, R. B. Girshick, K. He, B. Hariharan, and S. J. Belongie, “Feature pyramid networks for object detection.” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 1, no. 2, 2017, p. 4.
    • C. Deng, M. Wang, L. Liu, Y. Liu, and Y. Jiang, “Extended feature pyramid network for small object detection,” IEEE Transactions on Multimedia, 2021.
  • 定制采样策略tailored sampling strategies
    • X. Yang, J. Yang, J. Yan, Y. Zhang, T. Zhang, Z. Guo, X. Sun, and K. Fu, “Scrdet: Towards more robust detection for small, cluttered and rotated objects,” in IEEE International Conference on Computer Vision, October 2019.
    • C. Zhu, R. Tao, K. Luu, and M. Savvides, “Seeing small faces from robust anchor’s perspective,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2018, pp. 5127–5136.
    • Y. Liu, X. Tang, J. Han, J. Liu, D. Rui, and X. Wu, “Hambox: Delving into mining high-quality anchors on face detection,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2020, pp. 13 043–13 051.
  • 生成对抗网络
    • J. Li, X. Liang, Y. Wei, T. Xu, J. Feng, and S. Yan, “Perceptual generative adversarial networks for small object detection,” in IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2017, pp. 1222–1230.
  • 多尺度训练
    • B. Singh, M. Najibi, and L. S. Davis, “Sniper: Efficient multi-scale training,” in Advances in Neural Information Processing Systems, 2018, pp. 9310–9320.

3 The Proposed Method

3.1 Approach Overview

  • fig2描述了SCRDet++的基本框架，主要是由四部分构成，1、通过CNNs提取特征，可以从现有的检测器中采用不同形式的CNN。2、图片级ImLD降噪，用来清除常见的图片噪声，这是可选的，因为后续采用的实例级噪声将会抵消这部分的效果。3、实例级去噪（InLD）。4、用于预测分数和边界框的类和框分支（旋转的）。
  • 我们将会在3.2节重点讲解实例级降噪技术，并将其和图片级的降噪进行对比。最后，我们将详细讲讲模型学习过程，尤其是在3.3节讲讲用于旋转估计的光滑损失函数。注意，在实验中我们将展示InLD能够替代InLD并且效果更好，所以我们的流程中ImLD是可以替代的。

3.2 Instance-level Feature Map Denoising

  • 在这部分，我们将展示我们设计的实例级特征降噪方法，为了强调我们实例级操作的重要性，我们在特征映射阶段，将之和图片级降噪进行对比。《Feature denoising for improving adversarial robustness》这篇文章就采用了图片级降噪技术。我们是第一个使用实例级特征图进行降噪的，而且这个降噪模块能够和任何端到端的模型进行学习使用。
3.2.1 实例级噪声
  • 实例级噪声指的是物体之间的相互干扰和背景和物体的相互干扰。如fig3，对象检测的对抗效应在需要特征空间去噪的特征图中比在原始输入图像上更加明显。

    • 具有类似物体形状的非物体在特征图中具有更高的响应，尤其是对小物体而言。图三中的第一行
    • 密集排列的杂乱对象往往会遇到类间特征耦合和类内特征边界模糊的问题，图三中的第二行
    • 被背景环绕的目标物体在特征图中相应不够明显。
3.2.2 实例级去噪的数学模型

  • 为了消除实例级别的噪声，通常可以参考注意力机制的思想，注意力机制是对卷积响应图重新甲醛，以突出重要部分并抑制无效信息部分的常用方法，常见有空间注意力和通道注意力。我们列举了现存的常见的航空图片 旋转检测，包括FADet、SCRDet、CAD-Det等，都是使用简单的注意力机制对输出的权重进行冲分配，可以将注意力机制简化为如下的公示（1）

  • X和Y是输入图片的两个特征映射，注意力函数A（x）指的是某一个特定注意力模块的输出。⊙是矩阵进行主元素相乘，然后Ws和Wc分别是空间注意力的权重和信道注意力的权重。然后U表示矩阵拼接，不同信道的矩阵进行拼接。

  • 等式一仅仅区分了背景和对象之间的特征响应。没有考虑到类内对象和类间对象的交互，这对于复杂场景的检测十分重要。我们的目标设计一种能够同时区分背景和对象，以及弱化物体之间相互影响的新的网络结构。具体来说，我们建议在卷积网络的中间层添加是实力级降噪模块，关键在于将不同物体类别的特征解耦到他们对应的频道，同时，在空间与中分别增强和削弱对象和背景的特征。

  • 我们新设计的公示如下，考虑到了对象类别的总数I还有一个额外的背景类别。其中，将每一个类别的权重和特征相应都单独表示到某一个信道中。

  • 结合公示1和公示2，可以将上面两个公示总结如下，每一个目标都对应一个注意力机制权重函数。

  • 为了保证一般性，需要将上述公式进行拆解，一般图片仅仅包含部分类别，借此将公式拆成三部分，第一部分图片中包含的类别的权重，图片中不包含的类别的权重，图片中的背景。

  • 对于没在图片中出现的类别的物体，以及背景信息，通过这个公式，将之缩小到很小，将上述公式进一步进行化简，如下。

3.2.3 实例级去噪模块的实现

  • 基于上述推导，我们设计了一个实用的神经网络。我们的分析是从一个简单的样例开始的，其中每一个类别权重，都仅仅只有一个信道。在这种设置下，学习到的权重WiInLD 可以看作是图片对于特定类别的进行语义分割的结果。然后如果想要更多的信息，可以使用，可以根据fig2和fig5的语义分割的结果进行分析。在语义分割的任务中，输出层前几层上每一个类别的特征响应在通道维度上趋于分离。并且前景和背景在空间维度上的特征响应是极化的。因此，我们对于公式5采用语义分割网络。使用语义分割网络的另外一个有点，是它可以以端到端的监督方式进行，其学习的降噪权重比比自注意力机制更加可靠和有效。

  • 在fig2中，我们给了一个具体的实现样例，输入的特征图首先通过N个扩展的层和一个1x1的卷积层扩充感受野。对于这个实例而言，N的取值取我们实验中设置的金字塔级别P3到P7上的{1，1，1，1，1，1}的数字。然后特征映射被两个并行的1x1的卷积层处理，获得两个重要的输出。一个输出是用来进行粗粒语义分割，在检测任务中标定过的boundingbox可以用来作为ground truth的近似。希望这个ground truth能够引导其他的输出进入到去噪特征图中。

  • 如Fig5展示的，降噪特征映射图和原始图片会通过点乘进行整合，，获得最终解耦的特征图。这么做的目的有两个

    • 沿着通道维度，不同对象类别的类间特征响应基本解耦到各自的通道中。
    • 在空间维度，由于对象区域的特征响应增强，背景减弱，类内特征边界被锐化。

  • 因此本小开头提出的三个问题得到缓解。

  • 正如Fig2右上角展示的，分类模型可以拆解成两个部分，分别是检测物体（Objectness）和类别分类器（Categories classification）。写成如下的形式

  • 这个概率图P（object）说明了每一个特征点的锚点是否是一个物体。而上述解耦特征直接应用于分类。
  • 在训练过程中，概率图P（object）将作为回归损失的权重，是那些不明确的正样本获得更小的权重，并给与高质量的正样本更多关注。通过实验发现，概率图的引入可以加快模型收敛速度，提高检测结果，如表格2所示。
3.2.4 与图片级降噪的比较
  • 在图片预处理中，图片降噪是基本操作，而且这种操作会对图像识别产生显著的影响，这都是被研究和验证过的。具体来说，《Feature denoising for improving adversarial robustness》这篇文章展示了网络层的转换加剧了扰动，并且扰动产生的错误信号会压倒真实信号引起激活，从而导致更差的预测。
  • 在这里，我们还通过直接借用图像级去噪模型 [20] 在航拍图像的背景下研究这个问题。如图 4 所示，我们在原始航拍图像上添加高斯噪声并与干净图像进行比较。从在清洁图像上训练的相同检测网络中的 res3 块的相同通道中提取的清洁图像和噪声图像上的相同特征图被可视化。虽然噪音影响不大，肉眼难以分辨。然而，在特征图中变得更加明显，使得对象逐渐淹没在背景中或者对象之间的边界趋于模糊。
  • 由于卷积运算和传统的去噪滤波器高度相关，我们求助于一种潜在的解决方案[20]，它使用卷积层来模拟不同类型的差分滤波器，例如非局部均值、双边滤波、均值滤波和中值滤波.受这些操作在对抗性攻击中的成功启发 [20]，在本文中，我们迁移并扩展了这些用于对象检测的差分操作。我们在图 2 中展示了 ImLD 的通用形式。它通过去噪操作处理输入特征，例如非局部方法或其他变体。去噪表示首先由 1×1 卷积层处理，然后通过残差连接添加到模块的输入中。 ImLD的仿真表示如下：
  • 其中 F(X) 是某个过滤器的输出。 X, Y ∈ RC×H×W 表示输入图像的整个特征图。施加的去噪模块的效果如表 1 所示。 1. 下面，我们进一步展示了更显着的检测改进来自InLD模块，其效果可以很好地覆盖图像一级。

太监了

  • 这篇文章的代码是用tensorflow 1.13,python是用3.5，而且很多库找不到，压根复现不了，所以也就不继续往下读了。

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