第十二弹:SS(Selective Search)

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了第十二弹:SS(Selective Search)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

以下开始介绍基于区域选择的目标识别任务的模型。首先介绍一个选择搜索的方法,接着介绍一篇评述所有区域选择算法优劣的论文

 

一、论文笔记

一、摘要

本文主要介绍物体识别中的一种选择性搜索(Selective Search)方法。

物体识别,在之前的做法主要是基于穷举搜索(Exhaustive Search):选择一个窗口扫描整张图像(image),改变窗口的大小,继续扫描整张图像。这种做法是比较原始直观,改变窗口大小,扫描整张图像,非常耗时。若能过滤掉一些无用的box将会节省大量时间。这就是本文中Selective Search(选择性搜索)的优点。

选择性搜索(Selective Search)综合了穷举搜索(Exhausticve Search)和分割(Segmentation)的方法,意在找到一些可能的目标位置集合。作者将穷举搜索和分割结合起来,采取组合策略保证搜索的多样性,其结果达到平均最好重合率为0.879。能够大幅度降低搜索空间,提高程序效率,减小计算量。

二、Introduction

在图像中,同一个物体在像素点尺度上具有一定的相似性,如颜色值相似性,纹理相似性,尺度相似性等等。Selective Search正是利用了同一物体在像素点尺度范围的相似性,不断的去合并一些达到预设相似性阈值的相邻像素点,从而将可能属于同一物体的像素点合并,形成一个区域box。这样将一张图像中所有具有一定相似性的像素点合并,形成一些可能属于同一物体的区域集,作为下一步用来检测的区域集,即可能的目标boxes。

merge的多样性策略

图像包含的信息非常的丰富,其中的物体(Object)有不同的形状(shape)、尺寸(scale)、颜色(color)、纹理 (texture),要想从图像中识别出一个物体非常的难,还要找到物体在图像中的位置,这样就更难了。图中给出四个例子,来说明物体识别 (Object Recognition)的复杂性以及难度。(a)中的场景是一张桌子,桌子上面放了碗,瓶子,还有其他餐具等等。比如要识别“桌子”,我们可能只是指桌子本身,也可能包含其上面的其他物体。这里显示出了图像中不同物体之间是有一定的层次关系的。(b)中给出了两只猫,可以通过纹理(texture)来找到这两只猫,却又需要通过颜色(color)来区分它们。(c)中变色龙和周边颜色接近,可以通过纹理(texture)来区分。(d)中的车辆,我们很容易把车身和车轮看做一个整体,但它们两者之间在纹理(texture)和颜色(color)方面差别都非常地大。

技术分享
这些问题说明:在做物体识别过程中,不能通过单一策略来区分不同的物体,需要充分考虑图像物体的多样性(diversity)。另外,在图像中物体的布局有一定的层次(hierarchical)关系,考虑这种关系才能够更好地对物体的类别(category)进行区分。物体布局层次怎么理解呢?以图(a)为例,勺子在碗里,碗在桌子上,这就是层次化关系。那么算法中是如何体现的呢?就是从图中的小区域开始合并,类似于构造哈夫曼树一样,分层而上。

三、Selective Search

本节详细介绍算过程。

3.1 Hierarchical Grouping Algorithm

技术分享

输入:彩色图片(三通道)

输出:物体位置的可能结果L

1. 使用《Efficient Graph-Based Image Segmentation》方法,获取初始分割区域R={r1,r2,…,rn}

2. 初始化相似度集合S=?

3. 计算R中两两相邻区域(ri,rj)之间的相似度,将其添加到相似度集合S中。

4. 从相似度集合S中找出,相似度最大的两个区域ri和rj,将其合并成为一个区域 rt。然后从相似度集合中除去原先与ri和rj相邻区域之间计算的相似度。计算新的rt与其相邻区域(原先与ri或rj相邻的区域)的相似度,将其结果添加的到相似度集合S中。同时将新区域 rt 添加到区域集合R中。迭代直至S为空,即可合并区域的都已合并完。 区域的合并方式类似于哈夫曼树的构造过程,因此称之有层次(hierarchical)。

5. 获取R中每个区域的Bounding Boxes,这个结果就是图像中物体可能位置的可能结果集合L。

3.2 多样性策略

论文给出了两个方面的多样化策略:颜色空间多样化,相似度计算的多样化。

3.2.1 颜色空间多样化

作者采用了8种不同的颜色方式,主要是为了考虑场景以及光照条件等。主要使用的颜色空间有: (1)RGB,(2)灰度I,(3)Lab,(4)rgI(归一化的rg通道加上灰度),(5)HSV,(6)rgb(归一化的RGB),(7)C,(8)H(HSV的H通道)

这个策略主要应用于上述算法第1步:图像分割算法中原始区域的生成。

3.2.2 相似度计算多样化

得到原始区域后,就要开始区域合并。通过计算区域间的相似度来合并。文章给出四种相似度的计算策略,最后计算加权和。

1.颜色(color)相似度

使用L1-norm归一化,获取图像中每个区域的每个颜色通道的25 bins的直方图,这样每个区域都可以得到一个75维的向量。

区域ri的颜色直方图:技术分享n=75

区域之间颜色相似度,通过直方图交叉核式子来计算:

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新的合并区域,其直方图计算为:

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合并区域的size简化计算为

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2.纹理(texture)相似度

这里的纹理采用SIFT-Like特征。具体做法是对每个颜色通道的8个不同方向计算方差σ=1的高斯微分(Gaussian Derivative),每个通道每个颜色获取10 bins的直方图(L1-norm归一化),这样就可以获取到一个8*3*10=240维的向量。区域之间纹理相似度计算方式和颜色相似度计算方式类似,合并之后新区域的纹理特征计算方式和颜色特征计算相同:

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3.大小(size)相似度

这里的大小是指区域中包含像素点的个数。使用大小的相似度计算,主要是为了尽量让小的区域先合并。

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(size(im)是图像的像素点大小)

4.吻合(fit)相似度

这里主要是为了衡量两个区域是否更加“吻合”。其指标是合并后的区域的Bounding Box(能够框住区域的最小矩形)越小,其吻合度越高。其计算方式:

最后将上述相似度计算方式加权到一起,如下:

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四、使用选择性搜索进行物体识别

利用Selective Search对图像进行处理后,形成了可能的目标区域集L。下一步集合Sift或者CNN或者bag-of–words等一些特征提取方法,对每一个可能的目标区域进行特征处理,形成该区域的特征向量V。然后将V送入训练好的SVM多分类器进行判别。在穷举搜索(Exhaustive Search)方法中,寻找合适的位置假设需要花费大量的时间,能选择用于物体识别的特征不能太复杂,只能使用一些耗时少的特征。由于选择搜索 (Selective Search)在得到物体的位置假设这一步效率较高,其可以采用诸如SIFT等运算量大,表示能力强的特征。

1.特征生成

系统在实现过程中,使用color-SIFT特征以及spatial pyramid divsion方法。在一个尺度下σ=1.2下抽样提取特征。使用SIFT、Extended OpponentSIFT、RGB-SIFT特征,在四层金字塔模型 1×1、2×2、3×3、4×4,提取特征,可以得到一个维的特征向量。

2.训练过程

训练方法采用SVM。首先选择包含真实结果(ground truth)的物体窗口作为正样本(positive examples),选择与正样本窗口重叠20%~50%的窗口作为负样本(negative examples)。在选择样本的过程中剔除彼此重叠70%的负样本,这样可以提供一个较好的初始化结果。在重复迭代过程中加入hard negative examples(得分很高的负样本)。其训练过程框图如下:

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五、评估

很自然地,通过算法计算得到的包含物体的Bounding Boxes与真实情况(ground truth)的窗口重叠越多,那么算法性能就越好。这是使用的指标是平均最高重叠率ABO(Average Best Overlap)。对于每个固定的类别c,每个真实情况(ground truth)表示为 ,令计算得到的位置假设L中的每个值l,那么 ABO的公式表达为:

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重叠率的计算方式:

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上面结果给出的是一个类别的ABO,对于所有类别下的性能评价,很自然就是使用所有类别的ABO的平均值MABO(Mean Average Best Overlap)来评价。
 
 
 
 
二、区域选择多种算法的评述论文 

一、摘要

本文主要介绍物体识别中的一种选择性搜索(Selective Search)方法。

物体识别,在之前的做法主要是基于穷举搜索(Exhaustive Search):选择一个窗口扫描整张图像(image),改变窗口的大小,继续扫描整张图像。这种做法是比较原始直观,改变窗口大小,扫描整张图像,非常耗时。若能过滤掉一些无用的box将会节省大量时间。这就是本文中Selective Search(选择性搜索)的优点。

选择性搜索(Selective Search)综合了穷举搜索(Exhausticve Search)和分割(Segmentation)的方法,意在找到一些可能的目标位置集合。作者将穷举搜索和分割结合起来,采取组合策略保证搜索的多样性,其结果达到平均最好重合率为0.879。能够大幅度降低搜索空间,提高程序效率,减小计算量。

二、Introduction

在图像中,同一个物体在像素点尺度上具有一定的相似性,如颜色值相似性,纹理相似性,尺度相似性等等。Selective Search正是利用了同一物体在像素点尺度范围的相似性,不断的去合并一些达到预设相似性阈值的相邻像素点,从而将可能属于同一物体的像素点合并,形成一个区域box。这样将一张图像中所有具有一定相似性的像素点合并,形成一些可能属于同一物体的区域集,作为下一步用来检测的区域集,即可能的目标boxes。

merge的多样性策略

图像包含的信息非常的丰富,其中的物体(Object)有不同的形状(shape)、尺寸(scale)、颜色(color)、纹理 (texture),要想从图像中识别出一个物体非常的难,还要找到物体在图像中的位置,这样就更难了。图中给出四个例子,来说明物体识别 (Object Recognition)的复杂性以及难度。(a)中的场景是一张桌子,桌子上面放了碗,瓶子,还有其他餐具等等。比如要识别“桌子”,我们可能只是指桌子本身,也可能包含其上面的其他物体。这里显示出了图像中不同物体之间是有一定的层次关系的。(b)中给出了两只猫,可以通过纹理(texture)来找到这两只猫,却又需要通过颜色(color)来区分它们。(c)中变色龙和周边颜色接近,可以通过纹理(texture)来区分。(d)中的车辆,我们很容易把车身和车轮看做一个整体,但它们两者之间在纹理(texture)和颜色(color)方面差别都非常地大。

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这些问题说明:在做物体识别过程中,不能通过单一策略来区分不同的物体,需要充分考虑图像物体的多样性(diversity)。另外,在图像中物体的布局有一定的层次(hierarchical)关系,考虑这种关系才能够更好地对物体的类别(category)进行区分。物体布局层次怎么理解呢?以图(a)为例,勺子在碗里,碗在桌子上,这就是层次化关系。那么算法中是如何体现的呢?就是从图中的小区域开始合并,类似于构造哈夫曼树一样,分层而上。

三、Selective Search

本节详细介绍算过程。

3.1 Hierarchical Grouping Algorithm

技术分享

输入:彩色图片(三通道)

输出:物体位置的可能结果L

1. 使用《Efficient Graph-Based Image Segmentation》方法,获取初始分割区域R={r1,r2,…,rn}

2. 初始化相似度集合S=?

3. 计算R中两两相邻区域(ri,rj)之间的相似度,将其添加到相似度集合S中。

4. 从相似度集合S中找出,相似度最大的两个区域ri和rj,将其合并成为一个区域 rt。然后从相似度集合中除去原先与ri和rj相邻区域之间计算的相似度。计算新的rt与其相邻区域(原先与ri或rj相邻的区域)的相似度,将其结果添加的到相似度集合S中。同时将新区域 rt 添加到区域集合R中。迭代直至S为空,即可合并区域的都已合并完。 区域的合并方式类似于哈夫曼树的构造过程,因此称之有层次(hierarchical)。

5. 获取R中每个区域的Bounding Boxes,这个结果就是图像中物体可能位置的可能结果集合L。

3.2 多样性策略

论文给出了两个方面的多样化策略:颜色空间多样化,相似度计算的多样化。

3.2.1 颜色空间多样化

作者采用了8种不同的颜色方式,主要是为了考虑场景以及光照条件等。主要使用的颜色空间有: (1)RGB,(2)灰度I,(3)Lab,(4)rgI(归一化的rg通道加上灰度),(5)HSV,(6)rgb(归一化的RGB),(7)C,(8)H(HSV的H通道)

这个策略主要应用于上述算法第1步:图像分割算法中原始区域的生成。

3.2.2 相似度计算多样化

得到原始区域后,就要开始区域合并。通过计算区域间的相似度来合并。文章给出四种相似度的计算策略,最后计算加权和。

1.颜色(color)相似度

使用L1-norm归一化,获取图像中每个区域的每个颜色通道的25 bins的直方图,这样每个区域都可以得到一个75维的向量。

区域ri的颜色直方图:技术分享n=75

区域之间颜色相似度,通过直方图交叉核式子来计算:

技术分享

新的合并区域,其直方图计算为:

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合并区域的size简化计算为

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2.纹理(texture)相似度

这里的纹理采用SIFT-Like特征。具体做法是对每个颜色通道的8个不同方向计算方差σ=1的高斯微分(Gaussian Derivative),每个通道每个颜色获取10 bins的直方图(L1-norm归一化),这样就可以获取到一个8*3*10=240维的向量。区域之间纹理相似度计算方式和颜色相似度计算方式类似,合并之后新区域的纹理特征计算方式和颜色特征计算相同:

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3.大小(size)相似度

这里的大小是指区域中包含像素点的个数。使用大小的相似度计算,主要是为了尽量让小的区域先合并。

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(size(im)是图像的像素点大小)

4.吻合(fit)相似度

这里主要是为了衡量两个区域是否更加“吻合”。其指标是合并后的区域的Bounding Box(能够框住区域的最小矩形)越小,其吻合度越高。其计算方式:

最后将上述相似度计算方式加权到一起,如下:

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四、使用选择性搜索进行物体识别

利用Selective Search对图像进行处理后,形成了可能的目标区域集L。下一步集合Sift或者CNN或者bag-of–words等一些特征提取方法,对每一个可能的目标区域进行特征处理,形成该区域的特征向量V。然后将V送入训练好的SVM多分类器进行判别。在穷举搜索(Exhaustive Search)方法中,寻找合适的位置假设需要花费大量的时间,能选择用于物体识别的特征不能太复杂,只能使用一些耗时少的特征。由于选择搜索 (Selective Search)在得到物体的位置假设这一步效率较高,其可以采用诸如SIFT等运算量大,表示能力强的特征。

1.特征生成

系统在实现过程中,使用color-SIFT特征以及spatial pyramid divsion方法。在一个尺度下σ=1.2下抽样提取特征。使用SIFT、Extended OpponentSIFT、RGB-SIFT特征,在四层金字塔模型 1×1、2×2、3×3、4×4,提取特征,可以得到一个维的特征向量。

2.训练过程

训练方法采用SVM。首先选择包含真实结果(ground truth)的物体窗口作为正样本(positive examples),选择与正样本窗口重叠20%~50%的窗口作为负样本(negative examples)。在选择样本的过程中剔除彼此重叠70%的负样本,这样可以提供一个较好的初始化结果。在重复迭代过程中加入hard negative examples(得分很高的负样本)。其训练过程框图如下:

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技术分享

 

五、评估

很自然地,通过算法计算得到的包含物体的Bounding Boxes与真实情况(ground truth)的窗口重叠越多,那么算法性能就越好。这是使用的指标是平均最高重叠率ABO(Average Best Overlap)。对于每个固定的类别c,每个真实情况(ground truth)表示为 ,令计算得到的位置假设L中的每个值l,那么 ABO的公式表达为:

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重叠率的计算方式:

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上面结果给出的是一个类别的ABO,对于所有类别下的性能评价,很自然就是使用所有类别的ABO的平均值MABO(Mean Average Best Overlap)来评价。

 

 

 

 

 

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