解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss

2024-04-04 08:58

本文主要是介绍解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss,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!

解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss

    • Rep loss
      • Attr
      • RepGT
      • RepBox

之前参加了df的钢筋检测比赛,比赛中的一个难点是密集遮挡问题,为了解决这个问题,参考了之前旷视针对人群检测中密集遮挡问题而提出的Reploss,这篇论文收录于cvpr2018。我把Reploss的思路拿过来用在钢筋检测中,效果还是不错的,在这里记录一下这篇论文。
在目标检测中,遮挡问题是比较常见的,主要分为两种,一种是待检测目标之间相互遮挡,一种是待检测目标与被干扰物遮挡,
第一种遮挡又分为类间遮挡和类内遮挡,类内遮挡产生于同类物体,也被称为密集遮挡。第二种遮挡,由于目标干扰物体遮挡,而算法只能学习待检测物体的特征,因此第二种遮挡只能通过增加样本来优化检测效果。
密集遮挡的问题:由于密集遮挡的两个目标的类别是相同的,所以两个目标之间的特征是相似的,检测器很可能无法定位。本应该属于目标A的proposal很可能会想目标B发生偏移,导致定位不准确,而目标B本身有自己的proposal,在接下来的nms中,目标A的proposal很可能被目标B的proposal所抑制,进而造成了目标A的漏检。因此,对于密集遮挡问题,NMS的阈值时很敏感的,阈值过高,造成误检,阈值低,造成漏检。
目前的目标检测器都是利用回归来进行定位,位置回归的目标是让proposal和gtbox尽可能的接近,而不考虑周围的物体。如果预测框周围有其他物体时,对其并没有任何的惩罚。

Rep loss

Reploss收到磁石吸引排斥的启发,Reploss包含三个目标:包括一个吸引项和两个排斥项,吸引项的要求是预测框靠近其目标,而排斥项的目标是需要预测框原理周围其他的gt物体和proposal。
首先正例的proposal是iou>0.5的proposal,其负责的gt为最大iou的gtbox。

Attr

在这里插入图片描述
和其他目标检测方法中位置回归的loss一样,使用smoothl1

RepGT

RepGT的目标是让proposal离除了分配的gtbox以为iou最大的gtbox尽可能的远。然后衡量的损失函数是对IoG进行一个smoothln损失。之所以不用iou而用iog的原因是如果然iou尽可能的小,一个可行的优化方向是让proposal尽可能的大,这显然与我们的想法不同,因此考虑使用IoG进行优化。
在这里插入图片描述
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RepGT可以防止proposal向其他临近的gt偏移

RepBox

RepBox的目标是让来自不同指定目标的proposal尽可能的远。RepBox的loss是对proposal之间的iou进行一个smoothln损失。
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RepBox可以降低检测器对nms的敏感度,降低了nms之后不同目标检测卡合并成一个检测框的可能性。使得检测器对于密集的场景更加鲁棒。

最终,repulsion loss是三个loss的和,其中RepBox和RepGT前面需要乘以一个系数,论文中的系数是0.5。
在这里插入图片描述
另外,作者对通用的目标检测问题,也使用了Repulsion loss,实验结果证明,通用的目标检测问题存在的密集问题通过repulsion loss也是可以提升精度的。在pascal voc 上使用,也得到了提升。我自己在钢筋检测中亲测有效。
总结:Reploss虽然是为行人检测中密集遮挡问题设计的,但其实用于通用的目标检测中也是有效果的,在目标遮挡的目标检测问题中可以考虑试一下。并且应用起来也很简单,不需要对模型做任何的更改,只是在loss计算的时候修改一下。

这篇关于解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss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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