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来源:知网
标题:基于卷积和注意力机制的小样本目标检测
作者:郭永红，牛海涛，史超，郭铖
郭永红，牛海涛，史超，郭铖．基于卷积和注意力机制的小样本目标检测 [J/OL]．兵工学报. https://link.cnki.net/urlid/11.2176.TJ.20231108.1418.002
摘要
- 典型的FSOD使用Fast R-CNN作为基本的检测框架
- 本文亮点:引入混合扩张卷积确保更大的感受野并减少图像信息的损失;提出支持特征动态融合模块,以每个支持特征和查询特征之间的相关性为权重，自适应地融合支持特征
引言
- 早期的FSOD算法遵循元学习范式,首先对训练数据进行采样，然后利用元学习方法训 练FSOD任务的模型,但是元学习器在学习迭代过程中容 易出现非收敛问题(学习算法无法达到一个稳定的解或最优解的状态)
- 基于微调的FSOD方法可有效解决非收敛问题(主要是因为这些方法利用了预先训练好的模型和知识，从而在面对有限数据时更有效地学习和适应新任务),基于微调的FSOD方法首先在大 规模基础类数据集上训练检测器，在微调过程中， 主干网络参数可被重用或冻结，而只有Box分类器和回归器是用新数据训练的
- Faster R-CNN算法:主要由三部分组成 - 特征提取器、区域候选网络（RPN）和检测头。
- Fast R-CNN的工作流程:特征提取器使用卷积神经网络来获得输入图像的feature maps。RPN将feature maps作为输入生成 候选框，并对候选框进行二元分类和粗略回归，将 分类好的候选框映射到feature maps得到感兴趣区域 （RoI）的特征矩阵，发送给后续检测网络，最后由 检测头输出分类和回归的结果
- 现有的二阶 段检测算法仍然存在两个明显的缺点。总结就是1、采样过程中的信息丢失. 2、用均值得到的类别融合特征向量会丢失信息
- 为解决以上两个问题,文章提出两个方法:1、在主干网络中引入混 合扩张卷积（HDC），以增加感受野. 2、提出了支持特征动态融合（SFDF）模块，使用每个支持特征和查询特征之间的相似性作为权重，动态地融合支持特征，充分利用支持数据
FSOD 任务概述
- 一阶段检测算法 - 使用主干网络对图像进行特征提取,直接对特征图像进行分类和回归,例如SSD、YOLO,优点是快,缺点是定位精度低
- 二阶段检测算法 - 先找到可能包含目标的RoI,然后对区域进行分类和回归,例如Fast R-CNN,优点是定位精度高,缺点是慢
- 综上,在做迁移学习的FSOD时,可以考虑使用以上模型做为基准模型,然后魔改模型中的某部分(本文就是这么干的),然后找到一个baseline,做效率对比
- 已有算法:Meta R-CNN(基于transformer)、TFA、MPSR、FSCE、CME、DeFRCN(回头可以考虑使用以上算法做为baseline然后魔改自己的模型测试性能提升)
基于卷积和注意力机制网络结构
- N-way K-shot: N个类别,每个类别K个样本
- 文章的主干网络是ResNet-101,在主干网络中加入HDC(混合扩张卷积模块)和SFDF(支持特征动态融合模块),模型示意图如下:
- HDC模块:混合扩张卷积(扩张卷积:在卷积核之间引入空间,扩大卷积覆盖的范围),本文引入了一个(1, 2, 5)的扩张卷积,对比起(2, 2, 2)的扩张卷积来,感受野的范围更大,且保留了图像信息的连续性:
- 扩张卷积引入了间隔,那么扩张卷积是如何保证图像信息不丢失的呢? - 卷积在滑动的过程中会走过每个像素:保证参数不变的同时扩大了感受野.
- SFDF模块:该模块首先计算查询特征与支持 集中每一类的每个特征之间的相似度，然后将该系数作为权重，对支持集中每一类的每个特征进行加权求和操作,这样生成的支持集特征可以包含对象最有鉴别性的信息
实验
- 使用 ImageNet 数据集上预训练 ResNet101 作为原始模型，使用 RoI Align 作为 RoI 特征提 取器