[正在进行中...] KG object detection

本文主要是介绍[正在进行中...] KG object detection，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

The More You Know: Using Knowledge Graphs for Image Classification

paper：https://arxiv.org/pdf/1612.04844.pdf

人类和learning-based CV 算法最大的不同是：人类能够依靠背景知识在可视化世界中做推理。人可以只通过少量的样本了解到这个物品的特征、这个物品和其他物品的关系。如下图在预测Elephant Shrew（“象鼩(qú)”）的时候，假设我们之前没有见到过，但是我们看书看过或者是别人告诉过我们“象鼩(qú)是一种长得像是老鼠，然后鼻子又像是大象的动物，经常在灌木丛中活动… ”，然后当我们某一天看到这个的时候，我们就有通过这些特征，这些背景知识就可能判断出这个是象鼩(qú)。（这个想法跟很多基于属性的Zero shot learning image classification的做法很像。好吧，文中提到了他们和这个ZSL的任务相关）。

首选，文章将上述的“大象鼻子、老鼠身子”等这些信息叫做evidence，之后的识别过程就像是利用证据进行推理的过程，需要证据一步步传递，直到推出来。那么有什么模型能满足这个想法呢？答案GNN系列网络。本文便是以KG作为背景知识，基于GGNN（Gated Graph Neural Network），提出Graph Search Neural Network（GSNN）进行多标签图片分类。比较GGNN，GSNN不更新整个graph上的点，1）只更新subset，因此计算效率更高， 2）利用importance network为每个结点计算重要程度来挑选subset的，因此有更强的可解释性。

模型

模型由三部分组成：propagation network ，importance network，output network
GGNN
GGNN的思想类似于LSTM，可以从下面propagation network的公式直接看。

• propagation network ：$N$个结点的图，$h_v^{(t)}$:表示结点$v$在时间$t$的隐层状态，$A_v^T$是邻接矩阵。
  

GSNN

• importance network会为已有的active node计算下一步需要扩展的top P个重要的active nodes。（初始active node基于Faster R-CNN得到80类的基础分类结果，设置概率的阈值来判断）
  为了训练importance network，我们需要对给定的图像为每个node安排重要度。安排的原则是：如果node是ground truth concept，则重要度为1，若是一跳的，重要度为$\lambda$，若是两跳，重要度为${\lambda }^2$，即：靠近最终输出在扩展的时候是最重要的。
  
• output network 通过BCE(Binary Cross Entropy)训练。相比GGNN的$g(h_v^{(T)},x_v)$,GSNN多了bias term $n_v$。
  $$L=g(h_v^{(T)},x_v,n_v)$$

原因见论文

数据集

目标检测：

• COCO

• Visual Genome dataset：100,000张图片，每个被标记为object，attributes and object之间/object和attribute之间的relations.每张图片平均21 labels。

• VGML：论文构建的数据集，基于Visual Genome dataset中200个最常见的object，100个最常见的attributes，还有coco中多的16个，共316个visual concepts。

KG：通过Visual Genome dataset + WordNet进行构建。因为Visual Genome dataset 包含了scene-level relationships between objects，但是没有包含semantic relation，因此加入wordnet进行扩充。

实验结果：
1、 VG：Visual Genome graph ，WN：WordNet graph.

2、训练样本数量对结果的影响

3、在coco上的效果：

case

Object Detection Meets Knowledge Graphs

链接：https://www.ijcai.org/proceedings/2017/0230.pdf
在原始目标检测的优化过程中添加“semantic consistency”的约束进行优化，“semantic consistency”来自于背景知识。最终的实验结果是在不降低precision值的情况下recall相比之前提升6.3。

“semantic consistency”的理解：基于“家猫可能会坐在盘子上，而熊不会”这样的背景知识，1）即使训练的时候没有样本是关于 “猫、桌子”的，测试也可能会预测出来；2）当目标检测检测出来“熊”和“桌子”时候，这和背景知识是冲突的，因此会调整这两个的得分，如将某一张图片原始目标检测得到的(bear,0.8) & (table,0.9)调整为(bear,0.01) & (table,0.9)。

方法的两个技术难点是：
1）如何量化背景知识
因为KG一般是通过symbolic表示，而目标检测算法是基于subsymbolic或numerical表示，因此需要量化。文中提出量化的方式是为每对concepts计算numerical表示的语义一致度。如在KG中有“cat sits on table”（如上图，基于概念知识图谱），说明cat and table是语义一致度比较高，而熊不是。

这里提到“cat licks plate” and “plate placed on table”.需要看下是什么因素保证了这样的传输？

2）如何将语义一致性应用到我们的任务中
基于假设：“语义一致性高的更倾向于在同一张图片中出现”。如果用$(o,p)$表示$o$有$p$的概率出现在图像中，那么(cat,0.8) & (table,0.9) 看起来会比(bear,0.8) & (table,0.9)更合理，模型可能会将后者纠正为(bear,0.01) & (table,0.9)。论文将这种约束映射为一个优化问题。

方法

原始的目标检测：$P=B\ast L\in \mathbb{R}$ ，其中$P_{b,l}=p(l|b)$表示图像的bounding box $b$被打标为label $l$的概率为$P_{b,l}$
KG-aware目标检测：$\hat{P}$是经过“semantic consistency”纠正后的$P$，即文章中提到的“$\hat{P}$ is a knowledge-aware enhancement of $P$”
目标检测输出：$\hat{l}=argma{x}_l{\hat{P}}_{b,l}$

1）这里看到目标检测是需要box的，且box固定的？
2）预测的结果看来是单分类的？不是，是每个box一个label

针对上述两个技术难点：
1、如何量化背景知识。Semantic Consistency，$S\in {\mathbb{R}}^{L,L}$，有“Frequency-based knowledge“和“Graph-based knowledge“两种方式计算。

• Frequency-based knowledge，$N$是KG中总instances数量，$n(l,l^{\prime })$是$l$和$l^{\prime }$共现频率
  
  明显这种方式不能处理KG中没有直接相连的实体对，即多跳关系的实体对。

KG中的N是总instance数量是entity数量吗？

• Graph-based knowledge。“random walk with restart”的思想，会构造出从$v_0$到$v_t$的路径$v_0,v_1,...v_t$，让$p(v_t=l^{\prime }|v_0=l;\alpha )$表示从$l$到经过$t$步之后到达$l^{\prime }$的概率。经过很长的游走之后，概率$p$会收敛到
  $$R_{l,l^{\prime }}=\underset{t\to \infty }{\lim }p(v_t=l^{\prime }|v_0=l;\alpha )$$
  这里$R_{l,l^{\prime }}=$不是对称的，上面方法是。$S$的计算如下：
  

和deepwalk的思想差不多，可能deepwalk是参考这个的？

2、 如何将语义一致性应用到我们的任务中。回想上述假设：“语义一致性高的更倾向于在同一张图片中出现”，有下面的优化目标。第一项保证语义一致性高的得分近似，第二项保证经过KG纠正后的结果不应该太偏离原始目标检测出来的值。

具体的优化过程见论文。

数据集

KG：conceptNet
目标检测：MSCOCO15，PASCAL07

在MSCOCO15上结果

KF-ALL，KF-500是基于frequency-based knowledge，KG-CNet基于graph-based knowledge

case

下面的图像中，橘黄色的ground-truth label，紫色是检测出来的，左边是FRCNN，右边是KG-CNet。

– 文中的“concept”对应KG中的“entity”

restriction for my task:

1. 会设置bouding box数量？
2. 最大的问题是要求目标在文中出现，即约束条件中设置了两个出现在图片中的object的出现概率差不多。训练的目标更多是让原始的object detection检测的更全一点。

Multi-Label Image Recognition with Graph Convolutional Networks

旷视自己写的：旷视研究院提出ML-GCN：基于图卷积网络的多标签图像识别模型，这里只放了自己需要的部分。

核心是建模标签之间的依赖关系去提升识别的性能。而本文通过GCN去捕获这个依赖关系。整体来说，会先用label构建一张图—label graph，图上每个点(label)用相应的(label’s) embedding进行初始化，通过标记相关矩阵在GCN的过程中指导信息的传播，具体来说是在节点更新的时候平衡节点和其邻居的信息传播量，最终得到一组有依赖关系的目标分类器，相当于GCN建立了从embedding到classifer的映射。和其他GCN不同的点在于构建了一个有效的“label correlation matrix”去指导GCN中节点之间信息的传播。

方法

GCN recap

GCN的核心是通过节点之间信息的传播来更新节点的表示。不像平常的CNN在欧式空间进行操作，GCN在非欧式空间进行。对GCN来说最重要的是从图G上学习函数$f$，$f$的输入包括两个部分，一个是特征$H^l\in {\mathbb{R}}^{n\times d}$和相关矩阵$A\in {\mathbb{R}}^{n\times n}$，其中$n$是结点的数量，通过这两个输入来更新$H^{l+1}\in {\mathbb{R}}^{n\times d^{\prime }}$，即
$$H^{l+1}=f(H^l,A)$$
具体应用了卷积操作的话，上面公式变成：
$$H^{l+1}=h(\hat{A}{H}^l{W}^l)$$
其中，$W^l\in {\mathbb{R}}^{d\times d^{\prime }}$，$h(\cdot )$是非线性激活函数，文中用LeakyReLU。及上述的公式堆叠多次得到有label inner-relationship的分类器。

multi-label GCN

multi-label GCN整体框架如下。可以看到由两个部分组成，图像特征表示的学习和 GCN为基础的分类器学习。可以看到feature representation学习到图片的特征维度为${\mathbb{R}}^D$，GCN最后一层输出$W\in {\mathbb{R}}^{C\times D}$，aka，为每个类学到了一个分类器。自然而然预测为
$$\hat{y}=Wx$$
训练基于多标签损失函数：

ML_GCN的相关矩阵

本文基于数据集内的tag的共现来建立相关矩阵$A$，矩阵非对称，如下检测到滑板情况下，标记为人的概率0.75，反过来是0.1。

BTW：

1. gcn的输出不一定是分类器还可以直接是预测结果

# [正在]
从视觉理解的角度，多标签分类是个基础却具有挑战性的任务。存在的方法发现区域级别的线索能够辅助多标签任务的进行，但是，进行多标签标注

基础

建议直接看，以下都是来自于这俩篇

• 一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD，
• 一文读懂Faster RCNN

R-CNN

Region Proposal + CNN。预先找出图中目标可能出现的位置，即候选区域（Region Proposal）。剩下的工作实际就是对候选区域进行图像分类的工作（特征提取+分类）。
R-CNN的简要步骤如下
(1) 输入测试图像
(2) 利用选择性搜索Selective Search算法在图像中从下到上提取2000个左右的可能包含物体的候选区域Region Proposal
(3) 因为取出的区域大小各自不同，所以需要将每个Region Proposal缩放（warp）成统一的227x227的大小并输入到CNN，将CNN的fc7层的输出作为特征

SPP Net的第一个贡献就是在最后一个卷积层后，接入了金字塔池化层，保证传到下一层全连接层的输入固定。
换句话说，在普通的CNN机构中，输入图像的尺寸往往是固定的（比如224*224像素），输出则是一个固定维数的向量。SPP Net在普通的CNN结构中加入了ROI池化层（ROI Pooling），使得网络的输入图像可以是任意尺寸的，输出则不变，同样是一个固定维数的向量。

SPP Net

R-CNN虽然不再像传统方法那样穷举，但R-CNN流程的第一步中对原始图片通过Selective Search提取的候选框region proposal多达2000个左右，而这2000个候选框每个框都需要进行CNN提特征+SVM分类，计算量很大，导致R-CNN检测速度很慢，一张图都需要47s。

有没有方法提速呢？答案是有的，这2000个region proposal不都是图像的一部分吗，那么我们完全可以对图像提一次卷积层特征，然后只需要将region proposal在原图的位置映射到卷积层特征图上，这样对于一张图像我们只需要提一次卷积层特征，然后将每个region proposal的卷积层特征输入到全连接层做后续操作。

但现在的问题是每个region proposal的尺度不一样，而全连接层输入必须是固定的长度，所以直接这样输入全连接层肯定是不行的。SPP Net恰好可以解决这个问题。

SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。

CNN一般都含有卷积部分和全连接部分，其中，卷积层不需要固定尺寸的图像，而全连接层是需要固定大小的输入。所以当全连接层面对各种尺寸的输入数据时，就需要对输入数据进行crop（crop就是从一个大图扣出网络输入大小的patch，比如227×227），或warp（把一个边界框bounding box的内容resize成227×227）等一系列操作以统一图片的尺寸大小，比如224224（ImageNet）、3232(LenNet)、96*96等。

但warp/crop这种预处理，导致的问题要么被拉伸变形、要么物体不全，限制了识别精确度。没太明白？说句人话就是，一张16:9比例的图片你硬是要Resize成1:1的图片，你说图片失真不？

SPP Net的作者Kaiming He等人逆向思考，既然由于全连接FC层的存在，普通的CNN需要通过固定输入图片的大小来使得全连接层的输入固定。那借鉴卷积层可以适应任何尺寸，为何不能在卷积层的最后加入某种结构，使得后面全连接层得到的输入变成固定的呢？

这个“化腐朽为神奇”的结构就是spatial pyramid pooling layer。

简言之，CNN原本只能固定输入、固定输出，CNN加上SSP之后，便能任意输入、固定输出

Fast R-CNN

R-CNN与Fast R-CNN的区别有哪些呢？
先说R-CNN的缺点：即使使用了Selective Search等预处理步骤来提取潜在的bounding box作为输入，但是R-CNN仍会有严重的速度瓶颈，原因也很明显，就是计算机对所有region进行特征提取时会有重复计算，Fast-RCNN正是为了解决这个问题诞生的。

R-CNN训练过程分为了三个阶段，而Fast R-CNN直接使用softmax替代SVM分类，同时利用多任务损失函数边框回归也加入到了网络中，这样整个的训练过程是端到端的(除去Region Proposal提取阶段)。

也就是说，之前R-CNN的处理流程是先提proposal，然后CNN提取特征，之后用SVM分类器，最后再做bbox regression，而在Fast R-CNN中，作者巧妙的把bbox regression放进了神经网络内部，与region分类和并成为了一个multi-task模型，实际实验也证明，这两个任务能够共享卷积特征，并相互促进。

画一画重点：
R-CNN有一些相当大的缺点（把这些缺点都改掉了，就成了Fast R-CNN）。
大缺点：由于每一个候选框都要独自经过CNN，这使得花费的时间非常多。
解决：共享卷积层，现在不是每一个候选框都当做输入进入CNN了，而是输入一张完整的图片，在第五个卷积层再得到每个候选框的特征

原来的方法：许多候选框（比如两千个）–>CNN–>得到每个候选框的特征–>分类+回归
现在的方法：一张完整图片–>CNN–>得到每张候选框的特征–>分类+回归

Faster R-CNN

Fast R-CNN存在的问题：存在瓶颈：选择性搜索，找出所有的候选框，这个也非常耗时。那我们能不能找出一个更加高效的方法来求出这些候选框呢？

解决：加入一个提取边缘的神经网络，也就说找到候选框的工作也交给神经网络来做了。

所以，rgbd在Fast R-CNN中引入Region Proposal Network(RPN)替代Selective Search，同时引入anchor box应对目标形状的变化问题（anchor就是位置和大小固定的box，可以理解成事先设置好的固定的proposal）。

具体做法：
　　• 将RPN放在最后一个卷积层的后面
　　• RPN直接训练得到候选区域

总结一下各大算法的步骤

简言之，即如本文开头所列
R-CNN（Selective Search + CNN + SVM）
SPP-net（ROI Pooling）
Fast R-CNN（Selective Search + CNN + ROI）
Faster R-CNN（RPN + CNN + ROI）

这篇关于[正在进行中...] KG object detection的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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