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特定的機器學(xué)習(xí)問題，這個問題通常由合成數(shù)據(jù)來補充：物體檢測。在這個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

如果你有過計算機視覺方面的經(jīng)驗，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？

盡管這只是一個二元分類(一個回答是/否的問題)，但這已經(jīng)是一個非常復(fù)雜的問題了。真實世界的圖像“生活”在一個非常高維的空間中，以數(shù)百萬計的特征為數(shù)量級：例如，從數(shù)學(xué)上講，一張一百萬像素的彩色照片是一個超過三百萬數(shù)字的向量！因此，圖像分類的重點不在于實際學(xué)習(xí)決策面(分離類)，而在于特征提?。何覀?nèi)绾螌⑦@個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算機視覺的手工功能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。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：

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)練最先進的特征提取器，在最后進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?，光靠一篇博客文章是遠遠不夠的，但常見的思路是，你有一個特征提取主干，后面跟著一個簡單的分類層，然后你在一個大型圖像分類數(shù)據(jù)集中從頭到尾地訓(xùn)練整個東西，通常是ImageNet，這是一個巨大的人工標(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)會了為真實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，它也通常是一個調(diào)整以適應(yīng)這個新信息的問題。當(dāng)然，你仍然需要新的數(shù)據(jù)，但通常不是數(shù)以百萬計的圖像。當(dāng)然，除非這是一個完全新穎的圖像領(lǐng)域，如x射線或顯微鏡，在那里ImageNet不會有太大幫助。

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，一個監(jiān)視器，一個咖啡杯，一個網(wǎng)絡(luò)攝像頭等等，基本上是在同一時間。我能夠從一個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、分類時為整個圖像分配一個標(biāo)簽(你可以分配多個multilabel分類模型，但是他們?nèi)匀皇钦麄€圖像打標(biāo)簽)，其他問題，需要更細粒度的分析圖像中的目標(biāo)。人們通常會區(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)圖像中只有一個中心目標(biāo)，你需要去定位這個目標(biāo)，畫一個包圍框出來。

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際輪廓，即，基本上把圖像上的每一個像素劃分為一個物體或背景，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類標(biāo)簽。它現(xiàn)在是幾個不同的類標(biāo)簽，每個都有相關(guān)聯(lián)的矩形。矩形由四個數(shù)字定義(兩個相對角的坐標(biāo)，或一個角的坐標(biāo)，寬度和高度)，所以現(xiàn)在每個輸出在數(shù)學(xué)上是四個數(shù)字和一個類標(biāo)簽。

從機器學(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！手動標(biāo)注現(xiàn)在是一個更困難的問題：你必須為每個目標(biāo)提供一個邊界框，而不僅僅是點擊正確的類標(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

讓我們首先看看我們有什么樣的使用真實目標(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)中最有趣的進展:AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet和其他著名的架構(gòu)都在這里首次亮相。

一個不太為人所知的事實是ILSVRC也一直有一個物體檢測競賽，而ILSVRC系列實際上是與另一個著名的競賽合作發(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”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個類，只有11530張圖片，27450個目標(biāo)標(biāo)注，這意味著PASCAL VOC每幅圖片只有不到2.5個目標(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“容易”的數(shù)據(jù)集。盡管如此，在很長一段時間里，它仍然是最大的手動標(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150萬個目標(biāo)實例的標(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。這實際上是一個物體檢測的大問題：很難讓一個單一的網(wǎng)絡(luò)同時檢測大大小小的物體，這也是為什么MS COCO被證明是一個比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，實例分割和其他賽道每年舉行比賽。

我想談?wù)摰淖詈笠粋€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1600萬個邊界框600個目標(biāo)類。這相當(dāng)于每幅圖像有8.4個邊界框，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，有時非常復(fù)雜:

實際上，Open Images之所以成為可能，是因為目標(biāo)檢測本身的進步。如上所述，手工繪制邊界框非常耗時。幸運的是，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器學(xué)習(xí)模型，而只用人類來驗證結(jié)果。也就是說，你可以將模型設(shè)置為一個相對較低的靈敏度閾值，這樣你就不會錯過任何重要的信息，但結(jié)果可能會有很多誤報。然后請人工標(biāo)注確認(rèn)正確的邊界框并拒絕誤報。

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

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)。

對于目標(biāo)檢測，答案在于細節(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。舉個恰當(dāng)?shù)睦?假設(shè)你正在為一輛自動駕駛汽車構(gòu)建一個計算機視覺系統(tǒng)。當(dāng)然，Open Images有“Car”類別，但你需要更多的細節(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駕駛真實數(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)建了一個包含6個攝像機、5個雷達和1個激光雷達的完整數(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))和人類場景描述進行了充分標(biāo)注。以下是數(shù)據(jù)的一個樣本：

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

將其與名為ProcSy的自動駕駛合成數(shù)據(jù)集進行比較。它的特點是像素完美的分割(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)。他們報告說，這個數(shù)據(jù)集是從135萬可用的道路場景中隨機抽取的。但最重要的部分是數(shù)據(jù)集是程序生成的，所以實際上它是一個潛在的無限數(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：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