導(dǎo)讀

本文討論使用生成數(shù)據(jù)集來做目標(biāo)檢測的一些基礎(chǔ)概念。

今天，我們開始一系列專門討論一個(gè)特定的機(jī)器學(xué)習(xí)問題，這個(gè)問題通常由合成數(shù)據(jù)來補(bǔ)充：物體檢測。在這個(gè)系列的第一篇文章中，我們將討論什么是目標(biāo)檢測，以及數(shù)據(jù)從哪里來，以及如何讓你的網(wǎng)絡(luò)來檢測物體的邊界框下面。

問題設(shè)定：什么是物體檢測

如果你有過計(jì)算機(jī)視覺方面的經(jīng)驗(yàn)，或者聽過許多關(guān)于現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的神奇之處的介紹，你可能知道圖像分類問題：如何區(qū)分貓和狗？

盡管這只是一個(gè)二元分類(一個(gè)回答是/否的問題)，但這已經(jīng)是一個(gè)非常復(fù)雜的問題了。真實(shí)世界的圖像“生活”在一個(gè)非常高維的空間中，以數(shù)百萬計(jì)的特征為數(shù)量級(jí)：例如，從數(shù)學(xué)上講，一張一百萬像素的彩色照片是一個(gè)超過三百萬數(shù)字的向量！因此，圖像分類的重點(diǎn)不在于實(shí)際學(xué)習(xí)決策面(分離類)，而在于特征提?。何覀?nèi)绾螌⑦@個(gè)巨大的空間投射到更易于管理的東西上，而分割平面可以相對(duì)簡單？

這正是深度學(xué)習(xí)取得如此成功的原因：它不依賴于人們以前用于計(jì)算機(jī)視覺的手工功能SIFT，而是從零開始學(xué)習(xí)自己的特征。分類器本身仍然非常簡單和經(jīng)典：幾乎所有用于分類的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都帶有一個(gè)softmax層，即基本的邏輯回歸。關(guān)鍵是如何將圖像空間轉(zhuǎn)換為邏輯回歸足夠的表示，而這正是網(wǎng)絡(luò)的其他部分的切入點(diǎn)。如果你看一些早期文章你可以找到例子，人們學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取特征，然后應(yīng)用其他分類器，如支持向量機(jī)：

但到目前為止，這是很少見的：一旦我們有足夠的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練最先進(jìn)的特征提取器，在最后進(jìn)行簡單的邏輯回歸就容易得多，也足夠了。在過去的十年里，人們已經(jīng)開發(fā)了大量的圖像特征提取器：AlexNet, VGG, Inception, ResNet, DenseNet, EfficientNet……

要把它們?nèi)拷忉屒宄饪恳黄┛臀恼率沁h(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，但常見的思路是，你有一個(gè)特征提取主干，后面跟著一個(gè)簡單的分類層，然后你在一個(gè)大型圖像分類數(shù)據(jù)集中從頭到尾地訓(xùn)練整個(gè)東西，通常是ImageNet，這是一個(gè)巨大的人工標(biāo)記和管理的數(shù)據(jù)集，有超過1400萬張圖片，標(biāo)記了近22000個(gè)類別，以語義層次組織：

一旦你完成了這些，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)學(xué)會(huì)了為真實(shí)世界的攝影圖像提取信息豐富的、有用的特征，所以即使你的類不是來自ImageNet，它也通常是一個(gè)調(diào)整以適應(yīng)這個(gè)新信息的問題。當(dāng)然，你仍然需要新的數(shù)據(jù)，但通常不是數(shù)以百萬計(jì)的圖像。當(dāng)然，除非這是一個(gè)完全新穎的圖像領(lǐng)域，如x射線或顯微鏡，在那里ImageNet不會(huì)有太大幫助。

但視覺并不是這樣工作的。當(dāng)我環(huán)顧四周，我在腦海中看到的不僅僅是單一的標(biāo)簽。我在我的視野中區(qū)分不同目標(biāo)：現(xiàn)在我看到了鍵盤，我自己的手，一個(gè)監(jiān)視器，一個(gè)咖啡杯，一個(gè)網(wǎng)絡(luò)攝像頭等等，基本上是在同一時(shí)間。我能夠從一個(gè)單一的靜止圖像中同樣區(qū)分所有這些物體。

這意味著我們需要從分類開始繼續(xù)下去、分類時(shí)為整個(gè)圖像分配一個(gè)標(biāo)簽(你可以分配多個(gè)multilabel分類模型，但是他們?nèi)匀皇钦麄€(gè)圖像打標(biāo)簽)，其他問題，需要更細(xì)粒度的分析圖像中的目標(biāo)。人們通常會(huì)區(qū)分幾種不同的問題：

分類，就像我們上面討論的那樣。

分類 + 定位，你假設(shè)圖像中只有一個(gè)中心目標(biāo)，你需要去定位這個(gè)目標(biāo)，畫一個(gè)包圍框出來。

物體檢測，我們今天的主題，需要在一張圖像中找到多個(gè)目標(biāo)，并框出來。

最后，分割是更加復(fù)雜的問題，你需要找到物體的實(shí)際輪廓，即，基本上把圖像上的每一個(gè)像素劃分為一個(gè)物體或背景，分割也有幾種不同的方式(語義分割、邊界分割和實(shí)例分割)。

用貓和狗解釋如下：

從數(shù)學(xué)上講，這意味著網(wǎng)絡(luò)的輸出不再僅僅是一個(gè)類標(biāo)簽。它現(xiàn)在是幾個(gè)不同的類標(biāo)簽，每個(gè)都有相關(guān)聯(lián)的矩形。矩形由四個(gè)數(shù)字定義(兩個(gè)相對(duì)角的坐標(biāo)，或一個(gè)角的坐標(biāo)，寬度和高度)，所以現(xiàn)在每個(gè)輸出在數(shù)學(xué)上是四個(gè)數(shù)字和一個(gè)類標(biāo)簽。

從機(jī)器學(xué)習(xí)的角度來看，在我們開始思考如何解決問題之前，我們需要找到數(shù)據(jù)?；镜腎mageNet數(shù)據(jù)集沒有什么用：它是一個(gè)分類數(shù)據(jù)集，所以它有像“Cat”這樣的標(biāo)簽，但是它沒有邊界框！手動(dòng)標(biāo)注現(xiàn)在是一個(gè)更困難的問題：你必須為每個(gè)目標(biāo)提供一個(gè)邊界框，而不僅僅是點(diǎn)擊正確的類標(biāo)簽，而且在一張照片上可能有許多目標(biāo)。

下面是一個(gè)用于通用目標(biāo)檢測問題的標(biāo)注的例子。

你可以想象，為目標(biāo)檢測而手動(dòng)標(biāo)注一幅圖像需要整整幾分鐘，而不是像用于分類那樣需要幾秒鐘。那么像這樣的大型數(shù)據(jù)集從何而來呢？

目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集：真實(shí)

讓我們首先看看我們有什么樣的使用真實(shí)目標(biāo)和人工標(biāo)注的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集。首先，讓我們快速回顧最流行的數(shù)據(jù)集。

ImageNet數(shù)據(jù)集作為ImageNet大規(guī)模視覺識(shí)別挑戰(zhàn)(ILSVRC)的關(guān)鍵部分而受到歡迎，這是2010年至2017年舉辦的一系列比賽。ILSVRC系列見證了一些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最有趣的進(jìn)展:AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet和其他著名的架構(gòu)都在這里首次亮相。

一個(gè)不太為人所知的事實(shí)是ILSVRC也一直有一個(gè)物體檢測競賽，而ILSVRC系列實(shí)際上是與另一個(gè)著名的競賽合作發(fā)展起來的，2005年至2012年舉辦的PASCAL Visual Object Classes (VOC) Challenge。這些挑戰(zhàn)也從一開始就體現(xiàn)了目標(biāo)檢測，這就是第一個(gè)著名的數(shù)據(jù)集的由來，通常被稱為PASCAL VOC數(shù)據(jù)集。以下是“飛機(jī)”和“自行車”類別的一些示例圖片：

按照今天的標(biāo)準(zhǔn)，PASCAL VOC是相當(dāng)小的：20個(gè)類，只有11530張圖片，27450個(gè)目標(biāo)標(biāo)注，這意味著PASCAL VOC每幅圖片只有不到2.5個(gè)目標(biāo)。目標(biāo)通常是相當(dāng)大的和突出的照片，所以PASCAL VOC是一個(gè)“容易”的數(shù)據(jù)集。盡管如此，在很長一段時(shí)間里，它仍然是最大的手動(dòng)標(biāo)注的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集之一，并在數(shù)百篇關(guān)于目標(biāo)檢測的論文中默認(rèn)使用。

在規(guī)模和復(fù)雜性方面的下一步是Microsoft Common Objects in Context (Microsoft COCO)數(shù)據(jù)集。到目前為止，它已經(jīng)超過200K帶有150萬個(gè)目標(biāo)實(shí)例的標(biāo)記圖像，它不僅提供了邊界框，而且還提供了(相當(dāng)粗糙的)分割輪廓。以下是一些示例圖片:

正如你所看到的，現(xiàn)在的目標(biāo)更加多樣化，它們可以有非常不同的大小。這實(shí)際上是一個(gè)物體檢測的大問題：很難讓一個(gè)單一的網(wǎng)絡(luò)同時(shí)檢測大大小小的物體，這也是為什么MS COCO被證明是一個(gè)比PASCAL VOC更難的數(shù)據(jù)集的主要原因。數(shù)據(jù)集仍然是非常相關(guān)的，在目標(biāo)檢測，實(shí)例分割和其他賽道每年舉行比賽。

我想談?wù)摰淖詈笠粋€(gè)通用目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集是目前最大的可用數(shù)據(jù)集：谷歌的Open Images Dataset。到目前為止，他們到了Open Images V6，它有大約190萬張圖片和1600萬個(gè)邊界框600個(gè)目標(biāo)類。這相當(dāng)于每幅圖像有8.4個(gè)邊界框，所以場景相當(dāng)復(fù)雜，物體的數(shù)量也更加均勻分布：

這些例子看起來有趣、多樣，有時(shí)非常復(fù)雜:

實(shí)際上，Open Images之所以成為可能，是因?yàn)槟繕?biāo)檢測本身的進(jìn)步。如上所述，手工繪制邊界框非常耗時(shí)。幸運(yùn)的是，在某種程度上，現(xiàn)有的目標(biāo)檢測器變得非常好，以至于我們可以將邊界框委托給機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而只用人類來驗(yàn)證結(jié)果。也就是說，你可以將模型設(shè)置為一個(gè)相對(duì)較低的靈敏度閾值，這樣你就不會(huì)錯(cuò)過任何重要的信息，但結(jié)果可能會(huì)有很多誤報(bào)。然后請(qǐng)人工標(biāo)注確認(rèn)正確的邊界框并拒絕誤報(bào)。

據(jù)我所知，這一范式的轉(zhuǎn)變發(fā)生在2016年前后Papadopoulos等人的一篇論文之后。它更易于管理，這就是Open Images成為可能的原因，但是對(duì)于人類標(biāo)注者來說，它仍然有很多工作要做，所以只有像谷歌這樣的巨人才能提供如此規(guī)模的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集。

當(dāng)然，還有更多的對(duì)象檢測數(shù)據(jù)集，通常用于更專門的應(yīng)用程序：這三個(gè)是覆蓋通用目標(biāo)檢測的主要數(shù)據(jù)集。但等等，這是一個(gè)關(guān)于合成數(shù)據(jù)的博客，我們還沒有說過一個(gè)字！讓我們解決這個(gè)問題。

目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集：為什么要合成數(shù)據(jù)？

有了像Open Images這樣的數(shù)據(jù)集，主要的問題就變成了:我們到底為什么需要合成數(shù)據(jù)來進(jìn)行目標(biāo)檢測?Open Images看起來幾乎和ImageNet一樣大，我們還沒有聽說過很多關(guān)于圖像分類的合成數(shù)據(jù)。

對(duì)于目標(biāo)檢測，答案在于細(xì)節(jié)和具體的用例。是的，Open Images很大，但它并不能覆蓋你可能需要的所有內(nèi)容。舉個(gè)恰當(dāng)?shù)睦?假設(shè)你正在為一輛自動(dòng)駕駛汽車構(gòu)建一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)。當(dāng)然，Open Images有“Car”類別，但你需要更多的細(xì)節(jié):不同交通情況下的不同類型的汽車、路燈、各種類型的行人、交通標(biāo)志等等。如果你所需要的只是一個(gè)圖像分類問題，那么你可以為新類創(chuàng)建自己的數(shù)據(jù)集，每個(gè)類包含幾千張圖像，手工為其貼上標(biāo)簽，并為新類調(diào)整網(wǎng)絡(luò)。在目標(biāo)檢測，特別是分割中，它就不那么容易工作了。

考慮一下最新和最大的自動(dòng)駕駛真實(shí)數(shù)據(jù)集：Caesar et al.的nuScenes，順便說一下，這篇論文已經(jīng)被CVPR 2020接受了。他們創(chuàng)建了一個(gè)包含6個(gè)攝像機(jī)、5個(gè)雷達(dá)和1個(gè)激光雷達(dá)的完整數(shù)據(jù)集，并使用3D邊界框(這是我們走向3D場景理解的新標(biāo)準(zhǔn))和人類場景描述進(jìn)行了充分標(biāo)注。以下是數(shù)據(jù)的一個(gè)樣本：

所有這些都是在視頻中完成的！nuScenes數(shù)據(jù)集包含1000個(gè)場景，每20秒以2Hz的頻率進(jìn)行關(guān)鍵幀采樣，所以總共有40000張非常相似的40張標(biāo)注圖像(來自同一個(gè)場景)。給這類數(shù)據(jù)貼上標(biāo)簽已經(jīng)是一項(xiàng)龐大而昂貴的工作。

將其與名為ProcSy的自動(dòng)駕駛合成數(shù)據(jù)集進(jìn)行比較。它的特點(diǎn)是像素完美的分割(使用合成數(shù)據(jù)，沒有區(qū)別，你可以像要求分割邊界框一樣簡單)，使用CityEngine構(gòu)建深度地圖的城市場景與交通，然后用虛幻引擎渲染。它看起來像這樣(帶有分割、深度和遮擋圖)：

在論文中，比較了不同分割模型在惡劣天氣條件和其他可能使問題復(fù)雜化的因素下的性能。為此，他們只需要11000幀的小數(shù)據(jù)樣本，這就是你可以從上面的網(wǎng)站下載的(順便說一下，壓縮文件就有30Gb)。他們報(bào)告說，這個(gè)數(shù)據(jù)集是從135萬可用的道路場景中隨機(jī)抽取的。但最重要的部分是數(shù)據(jù)集是程序生成的，所以實(shí)際上它是一個(gè)潛在的無限數(shù)據(jù)流，你可以改變地圖、交通類型、天氣狀況等等。

這是合成數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)：一旦你預(yù)先投資創(chuàng)建(或者更準(zhǔn)確地說，尋找和調(diào)整)你感興趣的目標(biāo)的3D模型，你就可以擁有盡可能多的數(shù)據(jù)。如果你做了額外的投資，你甚至可以轉(zhuǎn)向全尺寸交互式3D世界，但這又是另一個(gè)故事了。

英文原文：https://synthesis.ai/2020/08/05/object-detection-with-synthetic-data-i-introduction-to-object-detection/

作者：Sergey Nikolenk

編譯：ronghuaiyang

責(zé)任編輯：lq6