A Survey of Deep Learning Techniques Applied to the Aut

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在现代社会，图像识别是许多应用领域中的一个重要任务。在实际应用中，我们需要从海量图片中自动地识别出不同种类的目标物体，并给予其相应的处理或反馈。深度学习作为计算机视觉领域的最新技术，有望通过对大数据集的训练和复杂模型的优化，帮助解决这一难题。因此，本文主要基于最新研究成果，结合计算机视觉中的经典方法，阐述目前用于图像识别的最前沿的深度学习技术。

2.相关工作背景介绍

自动对象识别和分类一直是一个具有重大影响的计算机视觉任务。早期的图像识别系统都采用传统的特征提取算法，如Haar特征、SIFT、HOG等，通过对已知的特征进行匹配来实现对象检测。后来随着深度学习的兴起，卷积神经网络(CNN)开始崭露头角，得到了快速发展，取得了很大的成功。CNN是一种无监督学习方法，可以直接对图像进行分类，而不需要人工设计特征。

1999年，LeCun等人通过AlexNet模型证明了卷积神经网络的有效性，在Imagenet数据集上取得了不亚于人类的性能。此后，CNN技术经历了长足的发展，已经成为图像识别领域中不可替代的技术。截至2020年，谷歌、微软、Facebook等国内外知名公司纷纷将其技术应用到自家产品中，形成独具特色的图像识别产品，如谷歌的搜索结果的商品推荐和识别、微软的Windows认证服务、Facebook的照片过滤器等。

3.核心算法

（1）目标检测

目标检测（Object Detection）是指从一张图像或视频中识别出多个不同类别的目标物体及其位置的方法。传统的目标检测算法通常依赖人工设计的特征和算法，如Haar特征、SIFT、HOG等。近些年来，神经网络技术越来越受到关注，尤其是在目标检测领域。这里，我们简要介绍一些最流行的神经网络目标检测算法。

1. 单阶段检测器（Single-Stage Detectors）：单阶段检测器在目标检测过程中只用了一个检测器模型，即Faster R-CNN、SSD和YOLO。它们的主要特点是速度快、效果好、同时兼顾准确率。其中Faster R-CNN和YOLO都是基于区域的检测算法，其算法流程如下图所示: 其中，RPN生成候选框、RoI Pooling将候选框变换成固定大小的feature map、分类器输出预测框和类别概率。 YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3属于单阶段检测器，它们的网络结构类似AlexNet和VGG，但是更加轻量化，并且可以用于小目标检测和检测密集场景。YOLOv3最大的特点就是可以同时处理小目标和大目标的检测。
2. 两阶段检测器（Two-Stage Detectors）：两阶段检测器分为两个阶段，第一阶段生成候选框（RPN），第二阶段进一步精确定位目标。常用的两阶段检测器包括Faster RCNN、SSD、RetinaNet和Mask R-CNN。Faster RCNN的整体结构与上述单阶段检测器相似，但是它的候选框是基于Region Proposal Network (RPN) 生成的，并且引入了全连接层。SSD则是基于卷积神经网络的高效检测器，与Faster RCNN不同之处在于它没有全连接层，它使用卷积层来检测物体边界框及类别概率。
3. 三阶段检测器（Three-Stage Detectors）：三阶段检测器分为三个阶段，第一阶段利用浅层特征进行检测，第二阶段利用中间层特征进行全局调整，第三阶段结合全局信息进行细粒度定位。主流的三阶段检测器如Libra R-CNN、NAS-FPN、DetectoRS。

（2）实例分割

实例分割（Instance Segmentation）是指从一张图像中分割出各个实例的每个像素区域的方法。传统的实例分割算法基于颜色、形状等特征，但只能做到局部的实例分割，无法对整个物体进行全局的实例分割。最近，随着实例分割的深入，研究人员开始尝试使用实例分割网络来完成这个任务。常用的实例分割算法有FCIS、PSPNet、DeepLab等。

1. FCIS（Fully Convolutional Instance-aware Semantic Segmentation）。FCIS基于全卷积的思想，可以产生细粒度的语义掩膜，并且与检测网络共享权值，充分利用上下文信息。与其他实例分割网络相比，FCIS有着更好的语义分割性能，并且可以增强分类准确率。
2. PSPNet（Pyramid Scene Parsing Network）。PSPNet是基于PSP思想的实例分割网络。它借助金字塔池化层和上采样层来捕获多尺度的空间信息，同时还通过使用空洞卷积的方式来增强语义分割的能力。
3. DeepLab（Deep Labeling for Semantic Segmentation）。DeepLab是一种基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）的实例分割网络。它的编码器提取全局上下文信息，然后解码器在空间维度上解析局部特征以获得准确的实例分割。

（3）关键点检测

关键点检测（Keypoint Detection）是指识别图像中的所有人脸、物体的关键点（如鼻子、嘴角等）及其坐标的方法。传统的人脸关键点检测算法基于人工设计的特征，如SIFT、SURF、Harris角点检测等。近些年来，研究人员开发了深度学习关键点检测算法，并取得了不俗的成绩。

1. HRNet（High Resolution Networks）。HRNet是一种用于人脸关键点检测的高效网络。它首先利用深度学习模块提升网络的感受野，然后使用残差骨干网络来增强特征质量。
2. Simple Baselines for Human Pose Estimation and Tracking。Simple Baselines for Human Ppose Estimation and Tracking是一种关键点检测网络。它利用人工设计的特征和线性回归来预测人体关节点的坐标。
3. CenterPose。CenterPose是基于中心操作的关键点检测网络。它先用ResNet-101提取局部图像特征，然后再用一个两层全连接层预测关节点的坐标。

（4）图像分类

图像分类是指对一张图像进行分类，判断其所属的类别（如猫、狗、植物等）的方法。传统的图像分类方法基于手工设计的特征，如颜色直方图、HOG特征等。近几年，深度学习技术在图像分类领域也取得了不少进步。

1. AlexNet。AlexNet是第一个深度学习网络用于图像分类。它由五个卷积层和三十个参数组成，在ImageNet数据集上的表现超过了目前所有的技术水平。
2. VGGNet。VGGNet是第二个深度学习网络用于图像分类。它由堆叠多个3x3卷积层和2x2最大池化层组成，具有深度、宽度一致性。
3. ResNet。ResNet是第三个深度学习网络用于图像分类。它是改进后的VGGNet，采用了Residual Block和Identity Mapping技巧，极大地减少了网络参数数量。

4.实验与代码实现

（1）实验环境设置

我们使用python语言搭建深度学习框架Keras，选择GPU版本的TensorFlow作为计算平台。为了方便读者使用，我把实验过程分为四个部分，每一部分对应于上述四个核心技术。

（2）目标检测实验

1. 数据集准备 我们使用VOC2007数据集作为我们的实验对象，共含有20个类别的7049张训练图片，2410张测试图片。每个图片都有标注信息，包括物体位置、类别等。首先，我们要准备好VOC2007的数据集，包括训练图片和测试图片。在开始之前，我们应当确认自己使用的硬件环境是否支持GPU运算。如果支持，则下载安装CUDA和cuDNN。接下来，我们可以使用torchvision包中的voc文件夹下的脚本进行数据的准备。具体地，我们可以在VOCdevkit文件夹下新建一个文件夹VOC2007，然后运行以下命令即可自动下载并解压数据集：

import torchvision.datasets as datasets
from torchvision import transforms
train_dataset = datasets.VOCDetection('VOC2007', year='2007', image_set='trainval', download=True, transform=transforms.ToTensor())
test_dataset = datasets.VOCDetection('VOC2007', year='2007', image_set='test', download=False, transform=transforms.ToTensor())

2. 模型构建 下一步，我们需要构造训练和测试使用的模型。基于Faster R-CNN的模型结构如下图所示: 为了创建Faster R-CNN模型，我们可以使用pytorch中的库torchvision。具体地，我们可以按如下方式创建一个模型：

import torch
import torchvision
model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

3. 训练模型 为了训练模型，我们需要定义损失函数、优化器、学习策略等参数。下面是基于VOC数据集的训练设置：

import torch
from torch.utils.data import DataLoader, random_split
from torchvision.transforms import Compose, ToTensor
from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor
import os

def get_transform():
    return Compose([
        ToTensor(),
    ])

if __name__ == "__main__":

    # Define training dataset
    train_dataset = datasets.VOCDetection('/path/to/VOC2007/', '2007', 'train', download=True, transform=get_transform())

    # Split into training and validation sets
    num_train = int(len(train_dataset)*0.9)
    split_train_, split_valid_ = random_split(train_dataset, [num_train, len(train_dataset)-num_train])

    # Prepare data loaders
    batch_size = 1
    num_workers = 0
    train_loader = DataLoader(split_train_, batch_size, shuffle=True, collate_fn=utils.collate_fn, num_workers=num_workers)
    valid_loader = DataLoader(split_valid_, batch_size, shuffle=False, collate_fn=utils.collate_fn, num_workers=num_workers)

    # Create model
    device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
    backbone = models.resnet50(pretrained=True)
    model = FasterRCNN(backbone, num_classes=len(['person', 'dog']))

    # Load weights trained on Imagenet
    state_dict = torch.load("/path/to/pretrained_weights", map_location=torch.device('cpu'))['model']
    model.load_state_dict(state_dict)

    # Replace the classifier with a new one, that has
    # num_classes which is user-defined
    num_classes = 2  # 1 class (person) + background
    model.roi_heads.box_predictor = FastRCNNPredictor(in_features=model.roi_heads.box_predictor.cls_score.in_features,
                                                       num_classes=num_classes)

    # Move model to GPU
    model.to(device)


    # define optimizer
    params = [p for p in model.parameters() if p.requires_grad]
    optimizer = torch.optim.SGD(params, lr=0.005, momentum=0.9, weight_decay=0.0005)

    # and a learning rate scheduler
    lr_scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=3, gamma=0.1)

    # let's train it for 10 epochs
    num_epochs = 10

    for epoch in range(num_epochs):
        print("Epoch:", epoch+1)
        # train for one epoch, printing every 10 iterations
        train_one_epoch(model, optimizer, train_loader, device, epoch, print_freq=10)
        # update the learning rate
        lr_scheduler.step()
        # evaluate on the test dataset
        evaluate(model, valid_loader, device=device)

    torch.save(model.state_dict(), "/path/to/trained_weights.pth")

4. 测试模型 最后，我们就可以使用测试集来测试模型的效果。我们可以按照如下方式加载模型、计算测试结果：

import numpy as np
import cv2
from PIL import Image
from torchvision.ops import box_iou
import matplotlib.pyplot as plt


def show_prediction(image, pred_boxes, scores, labels):
    colors = COLORS * 100
    image = np.array(image)
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 12))
    ax.imshow(image)

    boxes = [[b[0], b[1], b[2]-b[0], b[3]-b[1]] for b in list(pred_boxes)]
    for i in range(len(scores)):
        bbox = boxes[i]
        score = scores[i].item()
        label = categories[int(labels[i])]

        color = colors[int(label)]
        rect = patches.Rectangle((bbox[0], bbox[1]),
                                  bbox[2], bbox[3], linewidth=2, edgecolor=color, facecolor='none')
        ax.add_patch(rect)
        plt.text(bbox[0]+5, bbox[1]+30, f'{label}: {score:.2f}', fontsize=15,
                 color='white', bbox={'facecolor': color, 'alpha': 0.5})
    plt.axis('off')
    plt.show()


if __name__ == "__main__":
    from torchvision.models.detection.faster_rcnn import FastRCNNPredictor

    # Load trained model
    model = torchvision.models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    model.to(device)
    model.eval()

    # Prepare input images
    img = transform(img).unsqueeze(0)
    img = img.to(device)

    # Get predictions
    output = model(img)
    boxes = output[0]['boxes'].data.numpy().astype(np.int32)
    scores = output[0]['scores'].data.numpy()
    labels = output[0]['labels'].data.numpy()

    # Filter low confidence detections
    indices = scores > 0.5
    boxes = boxes[indices]
    scores = scores[indices]
    labels = labels[indices]

    # Show results
    categories = ['background', 'person', 'bicycle', 'car','motorcycle',
                     'airplane', 'bus', 'train', 'truck', 'boat',
                     'traffic light', 'fire hydrant','stop sign',
                     'parking meter', 'bench', 'bird', 'cat', 'dog',
                     'horse','sheep', 'cow', 'elephant', 'bear',
                     'zebra', 'giraffe', 'backpack', 'umbrella',
                     'handbag', 'tie','suitcase', 'frisbee',
                    'skis','snowboard','sports ball',
                     'kite', 'baseball bat', 'baseball glove',
                    'skateboard','surfboard', 'tennis racket',
                     'bottle', 'wine glass', 'cup', 'fork', 'knife',
                    'spoon', 'bowl', 'banana', 'apple',
                    'sandwich', 'orange', 'broccoli', 'carrot',
                     'hot dog', 'pizza', 'donut', 'cake', 'chair',
                     'couch', 'potted plant', 'bed', 'dining table',
                     'toilet', 'tv', 'laptop','mouse','remote',
                     'keyboard', 'cell phone','microwave', 'oven',
                     'toaster','sink','refrigerator', 'book',
                     'clock', 'vase','scissors', 'teddy bear',
                     'hair drier', 'toothbrush']

    COLORS = np.random.uniform(0, 255, size=(len(categories), 3))

    show_prediction(img, boxes, scores, labels)

（3）实例分割实验

1. 数据集准备 我们使用ADE20K数据集作为我们的实验对象，该数据集由2000多种不同的自然灾害、道路、场景等场景合成。对于本实验，我们只用到了两个类别的图片，一类是建筑物（buildings）另一类是道路（roads）。
2. 模型构建 为了实现实例分割，我们可以使用DeepLabV3+模型，该模型可以在COCO数据集上达到较好的分割效果。

import torch
import segmentation_models_pytorch as smp
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
import albumentations as A
from albumentations.pytorch import ToTensorV2

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, root, img_dir, mask_dir, transforms=None):
        self.root = root
        self.img_dir = img_dir
        self.mask_dir = mask_dir
        self.transforms = transforms
        self.files = os.listdir(os.path.join(root, img_dir))

    def __getitem__(self, index):
        img_file = self.files[index]
        img_path = os.path.join(self.root, self.img_dir, img_file)

        img = cv2.imread(img_path)
        mask = cv2.imread(mask_path, cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

        augmented = self.transforms(image=img, mask=mask)
        img = augmented['image']
        mask = augmented['mask']

        img = img / 255.0
        mask = mask.reshape(-1, 1)/255.0
        mask = mask.transpose((1, 2, 0))

        return {'image': img,'mask': mask}

    def __len__(self):
        return len(self.files)

def get_training_augmentation():
    train_transform = [
        A.HorizontalFlip(p=0.5),
        A.VerticalFlip(p=0.5),
        A.RandomRotate90(p=0.5),
        A.OneOf([
            A.RandomBrightnessContrast(brightness_limit=0.2, contrast_limit=0.2, p=0.9),
            A.HueSaturationValue(hue_shift_limit=0.2, sat_shift_limit=0.2, val_shift_limit=0.2, p=0.9),
        ], p=0.9),
        A.ShiftScaleRotate(shift_limit=0.0625, scale_limit=0.1, rotate_limit=10, border_mode=cv2.BORDER_CONSTANT, value=0, p=0.9),
        A.Resize(height=512, width=512, interpolation=cv2.INTER_AREA),
        ToTensorV2(),
    ]
    return A.Compose(train_transform)

def get_validation_augmentation():
    """Add paddings to make image shape divisible by 32"""
    test_transform = [
        A.Resize(height=512, width=512, interpolation=cv2.INTER_AREA),
        ToTensorV2(),
    ]
    return A.Compose(test_transform)

def get_preprocessing(preprocessing_fn):
    """Construct preprocessing transform

    Args:
        preprocessing_fn (callbale): data normalization function 
            (can be specific for each pretrained neural network)
    Return:
        transform: albumentations.Compose
    """
    _transform = [
        A.Lambda(image=preprocessing_fn),
    ]
    return A.Compose(_transform)

# Define dataset
train_dataset = CustomDataset(
    '/path/to/ade20k', 
    'images/training',
    'annotations/training',
    transforms=get_training_augmentation(),
)

valid_dataset = CustomDataset(
    '/path/to/ade20k', 
    'images/validation',
    'annotations/validation',
    transforms=get_validation_augmentation(),
)

# Define dataloaders
train_dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=8, shuffle=True, pin_memory=True)
valid_dataloader = DataLoader(valid_dataset, batch_size=1, shuffle=False, pin_memory=True)

# Build model
ENCODER ='resnet101'
ENCODER_WEIGHTS = 'imagenet'
CLASSES = ['building', 'road']

DEVICE = 'cuda'

model = smp.DeepLabV3Plus(
    encoder_name=ENCODER, 
    encoder_weights=ENCODER_WEIGHTS, 
    classes=len(CLASSES), 
    activation=None
)

preprocessing_fn = smp.encoders.get_preprocessing_fn(ENCODER, ENCODER_WEIGHTS)
preprocessing = get_preprocessing(preprocessing_fn)

criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=-1)

metrics = {
    'acc': smp.utils.metrics.IoUMetric(threshold=0.5),
    'f1_macro': smp.utils.metrics.Fscore(threshold=0.5, average='macro'),
    'precision_macro': smp.utils.metrics.Precision(threshold=0.5, average='macro'),
   'recall_macro': smp.utils.metrics.Recall(threshold=0.5, average='macro'),
    'dice_coeff': smp.utils.metrics.DiceCoeff(activation=None),
}

optimizer = torch.optim.Adam([
    dict(params=model.encoder.parameters(), lr=0.0001),
    dict(params=model.decoder.parameters(), lr=0.01),
])

# Train model
train_epoch = smp.utils.train.TrainEpoch(
    model, 
    loss=criterion, 
    metrics=metrics, 
    optimizer=optimizer,
    device=DEVICE,
    verbose=True,
)

valid_epoch = smp.utils.train.ValidEpoch(
    model, 
    loss=criterion, 
    metrics=metrics, 
    device=DEVICE,
    verbose=True,
)

max_score = 0
for i in range(0, 30):

    print('\nEpoch: {}'.format(i))
    train_logs = train_epoch.run(train_dataloader)
    valid_logs = valid_epoch.run(valid_dataloader)

    # do something (save model, change lr, etc.)
    if max_score < valid_logs['mean_dice_coeff']:
        max_score = valid_logs['mean_dice_coeff']
        torch.save(model, './best_model.pth')
        print('Model saved!')

print('Training completed.')

3. 测试模型

   import torch
   from PIL import Image
   import cv2
   import matplotlib.pyplot as plt
   

Load best model and set pre-processing function

checkpoint = torch.load('./best_model.pth') model = checkpoint model.eval() preprocessing_fn = smp.encoders.get_preprocessing_fn('resnet101', 'imagenet')

Test on sample image

image = cv2.imread(image_path) image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB) image = Image.fromarray(image)

mask = inference(model, image, preprocessing_fn) plt.figure(figsize=(10, 10)) plt.subplot(1, 2, 1) plt.title('Input Image') plt.imshow(image) plt.subplot(1, 2, 2) plt.title('Predicted Mask') plt.imshow(mask) plt.show()

```

5.总结与展望

本文主要基于最新研究成果，结合计算机视觉中的经典方法，阐述目前用于图像识别的最前沿的深度学习技术。实验部分基于VOC2007数据集，介绍了Faster R-CNN模型的实现；实例分割部分基于ADE20K数据集，介绍了DeepLabV3+模型的实现。实验、代码实现及测试部分均适时交互式、详细、及时，为读者提供了深刻的实践经验。

虽然本文仅涉及到图像分类、目标检测、实例分割三个领域，但实际上深度学习技术还能够用于诸如语音识别、文本理解、推荐系统等众多领域，这些领域面临的主要问题也是如何高效地利用大量的未标注数据进行训练。相信随着更多的深度学习技术的提出和落地，深度学习技术在图像识别领域的应用会越来越广泛。