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惠普Z系列算法大赛核心解题思路和技巧快来Get！

2022-11-14 23:48 浏览: 1112670 次 我要评论(0 条) 字号: 大 中 小


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【赛题简介】

本次惠普Z系列算法大赛主要聚焦在卫星/无人机遥感场景，大赛官方将提供场景数据，由参赛者检测道路车辆，在本地完成“带角度信息的目标检测”并调试算法，在线提交结果。

【算法简介】

本次为大家带来的解题思路，是利用YOLOv3目标检测方法，在融合DRBox算法思想的基础上完成对各类旋转车辆目标的定位与分类。

1.1  YOLOv3算法简介

随着目标检测方法各种不同思想的融会贯通，YOLO系列检测算法经历了从YOLOv1到YOLOv2，再到如今YOLOv3的迭代过程。
YOLOv1是Joseph Redmon等人于2015年提出的单阶段目标检测算法。其将输入图片划分为S×S个网格，每个网格负责预测中心点落到该处的目标。具体来说，整个网络最后输出（B×5+C）个S×S的特征图，其中B表示每个网络会预测B个边框，每个边框包括5个预测值，分别是x, y, w, h和confidence；C则表示B个边框共享的C类目标概率。在当时的实时检测算法中，YOLOv1的检测效果是最好的。然而，其最大的缺点在于检测精度明显较低。
考虑到YOLOv1的检测精度较差，Joseph Redmon等人于2017年提出了更新的YOLOv2检测算法。YOLOv2重点解决了召回率和定位精度方面的误差，相较于YOLOv1进行了以下一些改进：提高了分类网络训练的图像分辨率；引入了Faster R-CNN中anchor box的思想；对网络结构的设计进行了改进；输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层等，从而在识别精度、定位精度和检测速度等方面都有大大提升。

图1-1 YOLOv3与其他方法在COCO上的性能比较

YOLOv3则是在YOLOv2的基础上，吸收SSD中多层检测、FPN特征金字塔以及ResNet更好的基础网络等思想提出的更精准的检测方法。其在COCO上的性能如图1-1所示。
相比于YOLOv2，YOLOv3从以下几个方面进行了改进:
1）采用多标签分类来替代之前的多交叉熵分类：每个候选框采用多标签的方式进行分类，即采用二值交叉熵来进行候选框类别的学习。当预测的目标类别较复杂，且存在重叠情况时，这种分类方式十分有效；
2）采用多尺度特征进行预测：借鉴SSD和FPN的思想，YOLOv3在三个不同尺度的特征图上进行预测，分别为scale1（13×13）、scale2（26×26）和scale3（52×52）。同时，在scale2和scale3上，采用高层特征上采样后和低层特征进行融合后的特征进行预测；
3）设置更多、更有效的先验框：YOLOv3延续了YOLOv2利用聚类统计的方式来获取先验框宽高的设置，由于预测层数的变多，YOLOv3总共设置了9个尺度的先验框，并且平均分布于每个尺度的预测层上（即对于每个尺度的预测层，其每个特征点对应3个先验框，13×13对应较大的3个，52×52对应较小的3个，26×26对应余下的3个）；
4）利用更强大的特征提取网络：YOLOv3结合ResNet和NIN的思想，提出了更加高效的backbone，名为darknet-53。Darknet-53在保留相对较低计算量的同时，分类精度可媲美ResNet-101，甚至ResNet-152。
在YOLOv3后，出现了少量基于该框架的一些检测方法，分别如下：
1）GIoU（CVPR 2019）：在目前大多数目标检测算法中，常常采用L2、L1或者Smooth L1 Loss的方式来进行边框调整的训练，然而在评测的时候却利用IoU来判断是否检测到目标。这两种方式显然存在不一致性，即无法用上述度量来决定IoU的好坏。针对这一问题，GIoU提出了一种更加普适的度量，直接利用GIoU进行损失的计算和梯度反传，从而使得目标检测精度更高。
2）Gaussian YOLOv3（ICCV 2019）：参考KL Loss，Gaussian YOLOv3在YOLOv3的基础上，采用高斯模型来预测边框。即对于每个预测框来说，从之前的()变为（），其中

表示边框的坐标，表示各坐标的不确定性。在最终获取目标置信度时，采用边框包含目标概率、目标类别概率和边框确定性三部分的乘积，即

。这里的采用的是上述四个方差的平均。

详细可参考：https://github.com/pjreddie/darknet


1.2  DRBox旋转框思想简介

图1-2 DRBox（基于SSD）算法示意图


DRBox采用定向框来克服遥感图像中水平检测框的困难。定向框是一个带有angle参数的矩形，用于定义其方向。其需要五个参数来回归其位置，大小和方向。与水平检测框相比，定向框更紧密地围绕了目标的轮廓，比水平框包含更少的背景像素，因此目标和背景之间的分类更容易。

详细可参考：

（DRBox）

https://github.com/liulei01/DRBo

（DRBoxv2）

https://github.com/ZongxuPan/DrBox-v2-tensorflow


1.3  推荐思路

传统的YOLOv3采用无旋转矩形框的方式来检测目标，与之相关的操作也基本保持这个特性，例如先验框的设定，训练过程中匹配先验框的机制以及NMS过程中IoU的计算等。而在旋转矩形建模下，其最大的不同在于额外引入了旋转角θ。因此，上述相关的操作过程要根据进行调整。


1.3.1 先验框设置

在原始的YOLOv3中，主要包含以下一些先验框。这里以基础网络为darknet-53，网络输入大小为416×416举例说明。
1）scale1（13×13）：在该尺度特征图上，每个点对应3个不同大小的先验框，分别是[116，90]，[156，198]和[373，326]，如图3-3所示。

图3-3 scale1（13×13）传统矩形先验框示例图


2）scale2（26×26）：在该尺度特征图上，每个点同样对应3个不同大小的先验框，分别是[30，61]，[62，45]和[59，119]，如图3-4所示。

图3-4 scale2（26×26）传统矩形先验框示例图

先验框放大4倍显示


3）scale3（52×52）：在该尺度特征图上，每个点同样对应3个不同大小的先验框，分别是[10，13]，[16，20]和[33，23]，如图3-5所示。

图3-5 scale3（52×52）传统矩形先验框示例图

先验框放大8倍显示

在保持每个尺度上先验框大小不变的情况下，我们为每个先验框增加了旋转角度，旋转角度以30°的间隔从0°开始变化到330°。每个尺度带旋转角度的先验框分别如图3-6、3-7和3-8所示。

图3-6 scale1（13×13）旋转矩形先验框示例图


图3-7 scale2（26×26）旋转矩形先验框示例图

先验框放大4倍显示


图3-8 scale3（52×52）旋转矩形先验框示例图

先验框放大8倍显示


1.3.2 先验框与目标框匹配

YOLOv3在匹配的过程中，首先初始化每个尺度的先验框为背景区域，即令Objectness的ground-truth为0；然后对于每个目标框，找到与其最佳匹配的先验框，令其Objectness的ground-truth为1，同时根据先验框的分类和边框回归偏置值进行梯度反传，之后不断迭代优化。
在传统矩形先验框下，一般采用IoU的度量来获取每个目标的最佳匹配。IoU定义如下：

基于传统IoU，旋转矩形之间的匹配度量ArIoU在保持框位置和大小的情况下，同时引入了角度之间的差异，具体如下：

其中A表示目标框，旋转角度为；B表示先验框，旋转角度为；表示将先验框B绕中心点旋转，使得其与目标框A具有同样的旋转角度。因此，ArIoU相当于在传统IoU的基础了，多了。
在每种尺度预测层上的匹配过程中，对于每个旋转矩形目标，首先获取其所对应的网格；然后在该网格中找到与其最佳匹配的旋转先验框，若该先验框正好处于当前尺度下，则该先验框与当前目标框进行匹配，并根据先验框的分类和边框回归偏置值进行梯度反传，之后不断迭代优化。


1.3.3 先验框与目标框匹配

在原始传统矩形框检测下，YOLOv3会在三个尺度上进行预测，假设尺度表示为。同时对于每个尺度特征图上的点，会设置M个先验框，每个先验框会预测个数值，分别是边框偏移量（），置信度C以及属于每个类别的概率。
尽管在YOLOv3的技术报告中没有提到损失函数的具体定义，但根据对源码和其之前系列检测算法的了解，损失函数包含三个部分，一是采用欧式距离损失计算边框偏移量（）的预测误差，二是采用logistic回归损失定义信度C的预测误差，最后是采用logistic回归损失定义多标签P分类的预测误差。具体形式表示如下：

其中，


在加入旋转角度后，网络预测的边框偏移量变成(

)。因此，网络的损失增加了预测角度的误差。另外，由于先验框引入了角度维度，网络预测量也成倍增多。新的损失形式如下：



其中，


1.3.4 NMS过程

在NMS中，预测旋转框之间的度量采用与匹配过程中类似的ArIoU形式。由于在实际预测过程中，同一位置一般仅包含一个目标，因此对于角度相差180°的预测框也因同样抑制。故而在这个过程的度量，一般忽略目标头和尾的朝向。忽略朝向后的度量如下所示：


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