1. 介紹

什么是物體檢測？

給定一張圖像，我們?nèi)祟惪梢宰R別圖像中的物體。例如，我們可以檢測圖像中是否有汽車，樹木，人等。如果我們可以分析圖像并檢測物體，我們可以教機(jī)器做同樣的事情嗎？

答案是肯定的。隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺的興起，我們可以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)檢測的自動化。我們可以建立深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺模型，可以檢測和定位目標(biāo)，計(jì)算它們之間的距離，預(yù)測它們的未來的位置等。目標(biāo)檢測在計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)中有著廣泛的應(yīng)用。目標(biāo)跟蹤、閉路電視監(jiān)控、人類活動識別，甚至自動駕駛汽車都利用了這項(xiàng)技術(shù)。

圖中為一幅道路交通圖像從車輛上看的目標(biāo)檢測。這里我們可以看到它正在檢測其他車輛，交通信號等。如果車輛是自動駕駛汽車，應(yīng)該能夠檢測到行駛路徑、其他車輛、行人、交通信號等，以便平穩(wěn)、安全駕駛。

現(xiàn)在我們已經(jīng)了解了目標(biāo)檢測，讓我們轉(zhuǎn)移到一個稍微高級的技術(shù)，稱為圖像分割。通過分析下圖，我們可以很容易地理解目標(biāo)檢測和圖像分割之間的區(qū)別。

圖2，目標(biāo)檢測和圖像分割

這兩種方法都試圖識別和定位圖像中的物體。在目標(biāo)檢測中，這是通過邊界框?qū)崿F(xiàn)的。該算法或模型將通過在目標(biāo)周圍繪制一個矩形邊界框來定位目標(biāo)。在圖像分割中，對圖像中的每個像素進(jìn)行標(biāo)注。這意味著，給定一幅圖像，分割模型試圖通過將圖像的所有像素分類成有意義的對象類別來進(jìn)行像素級分類。這也被稱為密集預(yù)測，因?yàn)樗ㄟ^識別和理解每個像素屬于什么對象來預(yù)測每個像素的含義。

“圖像分割的返回格式稱為掩碼：一個與原始圖像大小相同的圖像，但對于每個像素，它只有一個布爾值指示目標(biāo)是否存在。“

我們將在本案例研究中使用這種技術(shù)?，F(xiàn)在我們有了目標(biāo)檢測和圖像分割的概念。讓我們進(jìn)一步理解問題陳述。

2. 問題陳述

我們得到了一些產(chǎn)品的圖像。有些產(chǎn)品有缺陷，有些沒有。考慮到產(chǎn)品的圖像，我們需要檢測它是否有缺陷。我們還需要定位這個缺陷。

3. 機(jī)器學(xué)習(xí)的形式

這個問題可以表述為圖像分割任務(wù)。給定一個產(chǎn)品的圖像，我們需要為其繪制分割掩模。如果產(chǎn)品有缺陷，分割圖應(yīng)該能夠定位該缺陷。

4. 性能度量

在分割問題中最常用的指標(biāo)之一是（IoU分?jǐn)?shù)。參考下面的圖像，這清楚地顯示了如何IoU分?jǐn)?shù)是計(jì)算的。

IoU是預(yù)測分割與真實(shí)分割的重疊面積除以預(yù)測分割與原始分割的并集面積

我們也可以把IoU分?jǐn)?shù)寫成TP/TP+FN+FP。

這個度量值的范圍是0到1。Iou得分為1表示完全重疊，Iou得分為0表示完全不重疊。

本案例研究中使用的損失函數(shù)是Dice損失。Dice 損失可以被認(rèn)為是1-Dice 系數(shù)，其中Dice 系數(shù)定義為，

Dice系數(shù) = 2 * 相交的重疊面積

5. 理解數(shù)據(jù)

該數(shù)據(jù)集包含兩個文件夾 —— train和test。訓(xùn)練集由六類圖像組成。每一類圖像被分成兩個文件夾，其中一個文件夾包含1000張無缺陷圖像，另一個文件夾包含130張有缺陷圖像。下圖顯示了train文件夾中的文件夾。

圖3，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集

以 “def”結(jié)尾的文件夾名稱包含相應(yīng)類的有缺陷的圖像，沒有“def”的則表示無缺陷的圖像。測試文件夾包含一組120個有缺陷的圖像，這些圖像的分割圖將被預(yù)測。

6. 數(shù)據(jù)預(yù)處理

6.1 準(zhǔn)備圖像數(shù)據(jù)和分割蒙版

現(xiàn)在我們需要為每個圖像準(zhǔn)備圖像數(shù)據(jù)和相應(yīng)的分割掩模。我們把圖片分成十二個文件夾。讓我們來看一些圖片。

圖4，產(chǎn)品的圖像

第一幅圖像表示有缺陷的產(chǎn)品，第二幅圖像表示無缺陷的圖像?，F(xiàn)在我們需要為這些圖像準(zhǔn)備分割圖。分割圖可以檢測出圖像中有缺陷的部分。對于上面的圖像，預(yù)期的分割圖是這樣的。

圖5，圖4上的分割蒙版

我們可以看到，在第一幅圖像是空白的，因?yàn)樗鼪]有缺陷。

讓我們再分析一些有缺陷的圖像。

圖6，一些缺陷圖像的例子

我們可以看到缺陷在圖像中以曲線或直線的形式出現(xiàn)。因此，我們可以利用橢圓來將這些區(qū)域標(biāo)記為缺陷。

但我們?nèi)绾螠?zhǔn)備分割掩碼？是否需要手工標(biāo)注？

我們有另一個包含關(guān)于分割掩碼信息的文件。

每一行包含關(guān)于圖像的mask區(qū)域的信息。每一列表示圖像的文件名、橢圓的半長軸、橢圓的半短軸、橢圓的旋轉(zhuǎn)角度、橢球中心的x位置、橢球中心的y位置。

繪制橢圓所需的數(shù)據(jù)是使用get_data函數(shù)獲得的，如下所示：

我們可以使用這些信息，并使用skimage函數(shù)繪制一個橢圓分割蒙版。

值得注意的是，這只適用于有缺陷的圖像。對于無缺陷的圖像，我們需要創(chuàng)建空白圖像作為分割掩模。

6.2 加載圖像

結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以如下所示的形式獲得。

“images”列包含每個圖像的完整文件路徑，“mask”列包含相應(yīng)的掩碼圖像。

下一步是加載數(shù)據(jù)。

7. 模型

現(xiàn)在我們得到了所有的數(shù)據(jù)，下一步是找到一個模型，可以生成圖像的分割mask。讓我來介紹一下UNet模型，它在圖像分割任務(wù)中非常流行。

UNet架構(gòu)包含兩種路徑：收縮路徑和擴(kuò)展路徑。下圖可以更好地理解Unet架構(gòu)。

圖7，Unet結(jié)構(gòu)

模型結(jié)構(gòu)類似于英文字母“U”，因此得名Unet。模型的左側(cè)包含收縮路徑（也稱為編碼器），它有助于捕獲圖像中的上下文。該編碼器只是一個傳統(tǒng)的卷積和最大池層堆棧。在這里我們可以看到，池化層降低了圖像的高度和寬度，增加了通道的深度和數(shù)量。在收縮路徑的末端，模型將理解圖像中出現(xiàn)的形狀、模式、邊緣等，但它丟失了“在哪里”出現(xiàn)的信息。

由于我們的問題是獲取圖像的分割映射，我們從壓縮路徑中獲得的信息是不夠的。我們需要一個高分辨率的圖像作為輸出，其中所有像素都是分類的。

”如果我們使用一個規(guī)則的卷積網(wǎng)絡(luò)，pooling層和dense層，我們會丟失WHERE信息，只保留不是我們想要的“WHAT”信息。在分割的情況下，我們既需要“WHAT”信息，也需要“WHERE”信息

所以我們需要對圖像進(jìn)行上采樣，以保留“where”信息。這是在右邊的擴(kuò)張路徑中完成的。擴(kuò)展路徑（也稱為解碼器）用于使用上采樣技術(shù)定位捕獲的上下文。上采樣技術(shù)有雙線性插值法、最近鄰法、轉(zhuǎn)置卷積法等。、

8. 訓(xùn)練

現(xiàn)在我們已經(jīng)準(zhǔn)備好了所有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，也確定了模型。現(xiàn)在讓我們訓(xùn)練模型。

由于無缺陷圖像的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于有缺陷圖像的數(shù)量，所以我們只從無缺陷圖像中提取一個樣本，以獲得更好的結(jié)果。采用adam優(yōu)化器訓(xùn)練模型，并以dice 損失為損失函數(shù)。

使用的性能指標(biāo)是iou分?jǐn)?shù)。

經(jīng)過10個epoch，我們能夠獲得0.98的iou分?jǐn)?shù)和0.007的骰子損失，這是相當(dāng)不錯的。讓我們看一些圖像的分割圖。

我們可以看到，該模型能夠預(yù)測類似于原始分割圖的分割圖。

9. 測試數(shù)據(jù)分割圖的預(yù)測

現(xiàn)在讓我們嘗試解決手邊的問題，即預(yù)測和繪制測試圖像的分割蒙版。下圖顯示了一些測試圖像的預(yù)測分割圖。

可以看出，該模型具有良好的測試性能，能夠檢測出測試圖像中的缺陷。

10. 未來的工作

如上所述，與無缺陷圖像相比，有缺陷圖像的數(shù)量非常少。因此，對缺陷圖像采用上采樣和增強(qiáng)技術(shù)可以改善訓(xùn)練效果。

編輯：jq