作者：周蘇，支雪磊，劉懂，寧皓，蔣連新，石繁槐

PVANet（performance vs accuracy network）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于小目標(biāo)檢測(cè)的檢測(cè)能力較弱。針對(duì)這一瓶頸問題， 采用對(duì)PVANet網(wǎng)絡(luò)的淺層特征提取層、深層特征提取層和HyperNet層（多層特征信息融合層）進(jìn)行改進(jìn)的措施， 提出了一種適用于小目標(biāo)物體檢測(cè)的改進(jìn)PVANet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 并在TT100K（Tsinghua-Tencent 100K）數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了交通標(biāo)志檢測(cè)算法驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。結(jié)果表明， 所構(gòu)建的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有優(yōu)秀的小目標(biāo)物體檢測(cè)能力， 相應(yīng)的交通標(biāo)志檢測(cè)算法可以實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確率。

計(jì)算機(jī)目標(biāo)檢測(cè)是指計(jì)算機(jī)根據(jù)視頻、圖像信息對(duì)目標(biāo)物體的類別與位置的檢測(cè)， 是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的基本內(nèi)容。隨著硬件和軟件技術(shù)的發(fā)展， 尤其是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)算法的普及應(yīng)用， 計(jì)算機(jī)目標(biāo)檢測(cè)的準(zhǔn)確率及速度都有了很大提高［1］。而且， 異于傳統(tǒng)的人工設(shè)計(jì)特征提取器， 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)物體檢測(cè)可自主學(xué)習(xí)視頻、圖像信息中的特征， 從而檢測(cè)到更多類別以及更細(xì)分類的物體［2］。小目標(biāo)檢測(cè)主要是對(duì)圖像或視頻中的標(biāo)志、行人或車輛等顯示尺寸較小的目標(biāo)進(jìn)行檢測(cè)， 在民用、軍事和安防等領(lǐng)域具有十分重要的作用［1］。

近年來卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及目標(biāo)檢測(cè)算法被廣泛應(yīng)用， 如用于手寫數(shù)字識(shí)別的LeNet（lecun network）［3］、用于圖像分類的VGGNet（visual geometry group network）、GoogLeNet（Google network）及ResNet（residual network）等［4］， 用于目標(biāo)檢測(cè)的Faster R-CNN（faster region-based convolutional neural network）、R-FCN（region-based fully convolutional network）、YOLO（you-only-look-once）和SSD（single shot detector）等［5-7］。但是， 當(dāng)檢測(cè)圖像中目標(biāo)物體很小時(shí)， 主流卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)能力仍然較弱， 這是其在目標(biāo)檢測(cè)應(yīng)用方面的主要瓶頸問題之一。吳雙忱等［8］基于SEnet（Squeeze-and-Excitation network）提出了一種解決紅外小目標(biāo)檢測(cè)問題的深度卷積網(wǎng)絡(luò)。趙慶北等［9］對(duì)Faster R-CNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)， 引入候選區(qū)域方案提高了公司徽標(biāo)的檢測(cè)性能。彭小飛等［10］對(duì)原始FPN（feature pyramid network）網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)， 利用淺層網(wǎng)絡(luò)豐富的位置信息， 進(jìn)行小目標(biāo)的全圖搜索檢測(cè)。梁華等［11］針對(duì)航拍小目標(biāo)識(shí)別率低、定位差的問題， 基于VGG16網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)， 提高其實(shí)時(shí)性和精度性能.PVANet網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練效率高、對(duì)不同尺度目標(biāo)的適應(yīng)性強(qiáng)等適合于復(fù)雜多變交通場(chǎng)景的優(yōu)勢(shì)。本研究工作對(duì)PVANet（performance vs accuracy network）網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)， 解決其交通標(biāo)志小目標(biāo)檢測(cè)能力不足的問題。

1 相關(guān)工作

各國交通標(biāo)志都有其規(guī)定的顏色、形狀、圖案等特征， 采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計(jì)特征提取器， 可以從圖像中提取特征信息進(jìn)行交通標(biāo)志檢測(cè).Ritter等［12］采用圖像顏色組合檢測(cè)交通標(biāo)志， 在紅、綠和藍(lán)色（RGB）中引入查表法（LUT）消除不需要的顏色.Priese等［13］設(shè)計(jì)了用于顏色分割的顏色結(jié)構(gòu)代碼（CSC）， 并且生成CSC數(shù)據(jù)庫。研究結(jié)果表明， 道路標(biāo)志顏色的RGB分量差異雖可用于目標(biāo)分割和檢測(cè)， 但不便于直接描述光照變化。因此， 人們開始研究由色調(diào)、飽和度和強(qiáng)度（HSI）或者色調(diào)、飽和度等組成的顏色特征空間下的交通標(biāo)志檢測(cè)［14］。其中， HSI因其模擬人類感知的能力優(yōu)于RGB， 其交通標(biāo)志檢測(cè)應(yīng)用效果更好。 Zaklouta等［15］結(jié)合HOG（histogram of oriented gradients）描述符和線性SVM（support vector machine）算法在處理實(shí)時(shí)性要求和性能之間取得了良好的折衷。

手工設(shè)計(jì)特征提取方法對(duì)圖像特征的提取能力有限， 交通標(biāo)志檢測(cè)應(yīng)用效果很大程度上取決于設(shè)計(jì)者經(jīng)驗(yàn)， 因此不適用于大規(guī)模交通標(biāo)志檢測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)非線性、復(fù)雜關(guān)系的能力［16］， 尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可自主學(xué)習(xí)圖像特征， 越來越多地被用于交通標(biāo)志檢測(cè).Sermanet等［17］用卷積網(wǎng)絡(luò)從GTSRB數(shù)據(jù)集（德國交通標(biāo)志檢測(cè)數(shù)據(jù)集）的彩色圖像中提取并學(xué)習(xí)交通標(biāo)志的特征信息， 檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)98.97%.Aghdam等［18］提出一種新的ReLU（rectified linear unit）作為激活函數(shù)的CNN（convolutional neural network）架構(gòu)， 實(shí)現(xiàn)了更佳的精確度和檢測(cè)時(shí)間。

2 PVANet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與改進(jìn)

2.1 PVANet網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介

PVANet［19］是Intel公司Kim等人在2016年提出的一種用于實(shí)時(shí)物體檢測(cè)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。在VOC（visual object classes）［20-21］數(shù)據(jù)集物體檢測(cè)比賽項(xiàng)目上PVANet取得了第2名的成績(jī)， 其平均準(zhǔn)確率（mAP）為82.5%.

PVANet采用基于C.ReLU（concatenated rectified linear unit）激活函數(shù)的淺層特征提取方法， 改善參數(shù)冗余問題， 減小了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量， 提高了訓(xùn)練效率.PVANet還借鑒Inception（谷歌基礎(chǔ)神經(jīng)元結(jié)構(gòu)思想）， 將輸入分別通過4個(gè)不同的卷積核進(jìn)行卷積和池化操作后串聯(lián)合并在一起， 增加了網(wǎng)絡(luò)對(duì)不同尺度目標(biāo)的適應(yīng)性。另外， PVANet將conv3中原圖的1/8、1/16和1/32特征圖連接起來， 增強(qiáng)了最終特征圖中的多尺度信息。

2.2 PVANet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)

PVANet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)時(shí)， 雖然其準(zhǔn)確率和實(shí)時(shí)性較好， 但針對(duì)小目標(biāo)物體的檢測(cè)能力仍有很大的提升空間。對(duì)此， 本文提出了更適用于小目標(biāo)物體檢測(cè)的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)， 對(duì)淺層特征提取層、深層特征提取層和HyperNet層進(jìn)行了改進(jìn)。圖 1是改進(jìn)前PVANet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（圖 1a）與改進(jìn)后結(jié)構(gòu)（圖 1b）的對(duì)比， 其中虛線邊框模塊為本文提出的改進(jìn)模塊。詳細(xì)的改進(jìn)后PVANet網(wǎng)絡(luò)信息見表 1.

注： conv i—第i級(jí)卷積; pool—池化; RPN—region proposal network; FC— fully connected layer

圖 1 PVANet網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)前后結(jié)構(gòu)圖

Fig.1 Structure of PVANet before and after improvement

2.2.1 淺層特征提取

PVANet網(wǎng)絡(luò)的第1層卷積層通常采用7×7或更大維度的卷積核（步長為2）進(jìn)行卷積， 同時(shí)在本層即采用了C.ReLU型激活函數(shù)， 這樣可以避免淺層卷積濾波器的參數(shù)冗余問題。

與單個(gè)的7×7或更大維度的卷積核相比， 采用多個(gè)3×3卷積核的組合， 可以減少參數(shù)量并加快檢測(cè)速度， 同時(shí)增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。另外， C.ReLU激活函數(shù)雖然具有提高參數(shù)效率、避免淺層卷積濾波器參數(shù)冗余的優(yōu)點(diǎn)， 但是特征圖經(jīng)過C.ReLU處理后輸出維度會(huì)增加一倍。因此， 目前PVANet使用C.ReLU時(shí)通常對(duì)輸入特征圖的維度加以限制， 如設(shè)定conv1卷積模塊的輸出期望維度為32， 第1層卷積層的輸出維度必須限定為16.對(duì)于較大圖片來說， 這樣的設(shè)計(jì)會(huì)限制淺層網(wǎng)絡(luò)提取特征的能力， 致使圖像的細(xì)粒度和小目標(biāo)特征信息部分丟失。

鑒于上述原因， 本文提出將PVANet第1層卷積層中7×7維度的卷積核拆解成3層3×3維度的卷積層。其中， 第1層卷積層使用普通的ReLU激活函數(shù)， 將其輸出維度提高至24;第2層卷積開始使用C.ReLU激活函數(shù)， 輸出維度增加至48;第3層卷積層輸出維度減小至32.這樣的結(jié)構(gòu)改進(jìn)（圖 2）旨在增加淺層卷積濾波器的細(xì)粒度和小目標(biāo)圖像特征的提取能力。此外， 為增強(qiáng)改進(jìn)效果， 將conv 2和conv 3卷積模塊中每個(gè)子模塊中第1層卷積層的輸出維度增大至48和72， 如表 1所示。

圖 2 淺層特征提取卷積層改進(jìn)示意圖

Fig.2 Improvement of shallow feature extraction

2.2.2 深層特征提取

PVANet網(wǎng)絡(luò)通常采用Inception v1模塊進(jìn)行深層特征提取。在該模塊中， 將5×5的卷積核分解為兩個(gè)3×3維度的卷積核， 可以減小網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)量， 但是會(huì)發(fā)生一定程度的精度損失。為了克服這一不足， 在進(jìn)行上述卷積核分解的同時(shí)， 本文將3×3卷積核進(jìn)一步非對(duì)稱地分解成兩個(gè)1×3和3×1維度的卷積核。這樣的非對(duì)稱分解（圖 3）不僅進(jìn)一步減少了網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量， 而且通過層數(shù)增加有望進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)的非線性表達(dá)能力。

圖 3 非對(duì)稱1×3和3×1維度卷積核的卷積過程

Fig.3 Convolution process of asymmetric 1×3 and 3×1 dimensional convolution kernels

2.2.3 多層特征信息融合

在原版PVANet網(wǎng)絡(luò)中， conv 3_4淺層卷積層輸出的132×80像素特征圖的下采樣處理是通過3×3池化層進(jìn)行的， 最后的conv5_4深層卷積層輸出的33×20特征圖的上采樣處理則通過4×4像素卷積核進(jìn)行。兩者得到的特征圖大小相同（66×40像素）， 合并之后作為目標(biāo)檢測(cè)和分類的依據(jù)。但是， 相比輸入圖片， 這一系列66×40像素特征圖已經(jīng)縮小了16倍。如果輸入圖片中存在一個(gè)32×32像素描述的小目標(biāo)， 映射到最后的特征圖上就只有2×2個(gè)像素點(diǎn)信息。原版PVANet網(wǎng)絡(luò)的多層特征信息融合方式使得小目標(biāo)的特征表征能力受到限制， 難以準(zhǔn)確識(shí)別圖像中的小目標(biāo)。

因此， 本文提出減少1次池化和相應(yīng)的卷積特征提取， 使網(wǎng)絡(luò)能融合更淺層卷積層輸出的特征圖信息， 并在更大的132×80特征圖上進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和分類（即只縮小8倍）， 使其對(duì)小目標(biāo)有更強(qiáng)的檢測(cè)能力。

3 實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)條件與方法

采用TT100K［22］交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集作為改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測(cè)試用的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集， 其中訓(xùn)練集包括10 380張圖片， 測(cè)試集包括5 229張圖片。兩個(gè)子集覆蓋了所有需要檢測(cè)的標(biāo)志類別， 并且圖像數(shù)據(jù)互不包含。

訓(xùn)練所用的求解器為SGD（stochastic gradient descent）， Batch Size為1， 起始學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01， 之后根據(jù)數(shù)據(jù)集的大小和Batch Size采用每40 000步減小0.1倍的方法， momentum和weight decay分別設(shè)置為0.9和0.000 2.

研究中所有深度學(xué)習(xí)算法的訓(xùn)練和測(cè)試全部使用了Caffe深度學(xué)習(xí)框架， 并且在一臺(tái)配備了Intel i7-5930K CPU和NVIDIA Titan X GPU的工作站上進(jìn)行， 操作界面采用Python軟件實(shí)現(xiàn)。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在實(shí)驗(yàn)過程中， 分別使用原版PVANet網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)及加入本文所述各改進(jìn)算法的PVANet網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)， 在TT100K測(cè)試集上進(jìn)行交通標(biāo)志檢測(cè)， 以準(zhǔn)確率、單幀檢測(cè)時(shí)間和PR（precision-recall）曲線作為評(píng)價(jià)指標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果見表 2和圖 4.

圖 4 算法改進(jìn)前后PR曲線對(duì)比圖

Fig.4 Comparison of PR curve

由表 2可以看出， 與PVANet 9.1在數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)結(jié)果相比， 采用2.2.1節(jié)改進(jìn)算法可以將交通標(biāo)志檢測(cè)的mAP提升約4.2%.可知， 提高淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的通道數(shù)， 可以提高網(wǎng)絡(luò)對(duì)交通標(biāo)志小目標(biāo)的檢測(cè)能力。此外， 由于將大的7×7卷積核分解為多個(gè)小的3×3卷積核， 以減少計(jì)算量， 改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò)模型的檢測(cè)時(shí)間無明顯增加。采用2.2.1、2.2.2節(jié)所述的改進(jìn)算法， 即再將深層網(wǎng)絡(luò)中的5×5卷積替換為兩個(gè)1×3和3×1卷積， 也會(huì)使網(wǎng)絡(luò)模型的檢測(cè)速度變快， 同時(shí)能夠保持較高的mAP.最后， 采用2.2節(jié)中的改進(jìn)算法， 再減小1次池化計(jì)算， 將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出特征圖增大一倍， 使得網(wǎng)絡(luò)對(duì)交通標(biāo)志檢測(cè)的mAP大幅提高約9%， 網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)時(shí)間雖然增加約0.02 s， 但是仍然具有很好的實(shí)時(shí)性， 滿足交通標(biāo)志檢測(cè)要求。由圖 4可知， 改進(jìn)后算法的準(zhǔn)確率和召回率都有所提升。綜上所述， 輸出更大的特征圖雖然使計(jì)算量有所增加， 但可增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力， 大幅增加網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)準(zhǔn)確率。

圖 5是算法對(duì)小目標(biāo)交通標(biāo)志檢測(cè)的效果圖， 其中存在一個(gè)超小且被遮擋的交通標(biāo)志（圖 5b標(biāo)注所示）。圖 5a為原版PVANet網(wǎng)絡(luò)模型檢測(cè)結(jié)果， 圖 5b為改進(jìn)后PVANet網(wǎng)絡(luò)模型檢測(cè)結(jié)果。可見， 改進(jìn)后PVANet網(wǎng)絡(luò)對(duì)于交通標(biāo)志小目標(biāo)物體有著很好的檢測(cè)能力， 且對(duì)于目標(biāo)物體的被遮擋問題有著一定的魯棒性。

圖 5 改進(jìn)前后PAVNet檢測(cè)效果對(duì)比圖

Fig.5 Comparison of detection before and after improvement

圖 6是圖 5場(chǎng)景經(jīng)算法模型卷積計(jì)算得到的中間層特征圖。可以看出， 淺層特征圖側(cè)重圖像宏觀特征的提取， 因此與原圖風(fēng)格相近， 而深層特征圖側(cè)重對(duì)細(xì)節(jié)像素的計(jì)算判斷， 對(duì)交通標(biāo)志的準(zhǔn)確檢測(cè)更為關(guān)鍵。對(duì)比算法改進(jìn)前后的效果可以看到， 改進(jìn)后算法在正確的交通標(biāo)志區(qū)域呈現(xiàn)出代表敏感性的更亮色， 具有更好的檢測(cè)效果。

圖 6 改進(jìn)前后淺層和深層卷積層特征對(duì)比圖

Fig.6 Comparison of shallow and deep convolutional layers

圖 7是改進(jìn)算法對(duì)于有更多超小目標(biāo)交通標(biāo)志圖像的更復(fù)雜交通場(chǎng)景的檢測(cè)效果， 其中圖 7a是原圖， 圖 7b和圖 7c分別是改進(jìn)前和改進(jìn)后算法檢測(cè)結(jié)果的局部放大圖。該場(chǎng)景共有5個(gè)交通標(biāo)志， 原版PVANet只檢測(cè)到3個(gè)交通標(biāo)志， 改進(jìn)后算法可檢測(cè)到所有5個(gè)交通標(biāo)志。由此可見， 改進(jìn)算法具有更好的檢測(cè)效果。

圖 7 檢測(cè)效果對(duì)比圖

Fig.7 Comparison of experimental results

TT100K數(shù)據(jù)集中的部分交通標(biāo)志屬于小目標(biāo)物體， 通過本研究中基于此數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)， 驗(yàn)證了所提出的改進(jìn)算法對(duì)于交通標(biāo)志小目標(biāo)具有優(yōu)秀的檢測(cè)能力。分析其原因， 由于淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知野（perception field）較小， 主要負(fù)責(zé)網(wǎng)絡(luò)的細(xì)節(jié)特征提取， 增加淺層網(wǎng)絡(luò)通道數(shù)， 能夠使網(wǎng)絡(luò)提取更多細(xì)節(jié)信息， 這對(duì)交通標(biāo)志小目標(biāo)的檢測(cè)是有利的。而減小一次池化計(jì)算， 不僅增大網(wǎng)絡(luò)輸出的特征圖大小， 也使網(wǎng)絡(luò)模型中HyperNet模塊融合的淺層特征圖更“淺”， 這樣神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就能夠提取圖片中更多的細(xì)節(jié)特征信息， 提高網(wǎng)絡(luò)的小目標(biāo)檢測(cè)能力。雖然經(jīng)過多步改進(jìn)后， 所提出改進(jìn)算法的檢測(cè)時(shí)間有一定增加， 但總時(shí)間仍控制在0.09 s內(nèi)， 具有很高的實(shí)時(shí)性。

4 結(jié)論

PVANet網(wǎng)絡(luò)具有訓(xùn)練效率高、對(duì)不同尺度目標(biāo)的適應(yīng)性強(qiáng)等適合于復(fù)雜多變交通場(chǎng)景應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)。本文對(duì)其淺層特征提取、深層特征提取和HyperNet多層特征融合模塊分別進(jìn)行改進(jìn)， 提出了一種改進(jìn)的PVANet卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型， 克服了小目標(biāo)交通標(biāo)志識(shí)別的瓶頸難點(diǎn)。基于TT100K交通標(biāo)志數(shù)據(jù)集， 對(duì)改進(jìn)算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明， 所提出的改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)模型與原網(wǎng)絡(luò)模型相比， 交通標(biāo)志小目標(biāo)檢測(cè)的mAP有大幅提升， 證明了其對(duì)小目標(biāo)物體優(yōu)秀的檢測(cè)能力; 雖然檢測(cè)時(shí)間小幅上升， 但仍具有較好的實(shí)時(shí)性。

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編輯：hfy