張曉 林川 王蕤興

摘? 要：輪廓檢測(cè)旨在提取自然場(chǎng)景中目標(biāo)形狀以及區(qū)域與區(qū)域之間顯著的分界線，是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的研究熱點(diǎn)之一.近幾年，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輪廓檢測(cè)模型取得了顯著突破，這些模型由編碼網(wǎng)絡(luò)和解碼網(wǎng)絡(luò)兩部分構(gòu)成.編碼網(wǎng)絡(luò)一般采用現(xiàn)有的VGG16網(wǎng)絡(luò)，研究者主要致力于解碼網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì).考慮到自然圖像中包含許多不同尺度的輪廓，充分利用豐富的層級(jí)特征對(duì)于輪廓檢測(cè)非常重要.因此，從充分利用多尺度特征的角度出發(fā)，提出一種能夠有效整合不同尺度卷積特征信息的解碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).將輸入信息分成淺層、中層和深層3種特征，利用解碼網(wǎng)絡(luò)分別對(duì)不同尺度的特征進(jìn)行整合，最后平均融合3種特征，進(jìn)行圖像到圖像的輪廓預(yù)測(cè)，在BSDS500數(shù)據(jù)集上對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估.對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型預(yù)測(cè)的輪廓清晰，最佳數(shù)據(jù)集尺度指標(biāo)達(dá)到了0.818，具有較好的性能評(píng)估指標(biāo).

關(guān)鍵詞：輪廓檢測(cè);卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);解碼網(wǎng)絡(luò);多尺度特征;計(jì)算機(jī)視覺(jué)

中圖分類號(hào)：TP391.41? ? ? ? DOI：10.16375/j.cnki.cn45-1395/t.2021.03.010

Zhang等[18]引入注意力機(jī)制，提出一種實(shí)時(shí)的注意力邊緣檢測(cè)框架，雖然檢測(cè)精度一般，但是幀數(shù)很高.Lin等[19]提出基于權(quán)重卷積和臨近連接的解碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，該網(wǎng)絡(luò)被稱為橫向提純網(wǎng)絡(luò)（lateral refined network，LRNet），能夠較好地整合不同層次的特征信息.

上述CNN模型已經(jīng)顯著地提升了輪廓檢測(cè)的性能水平.這些方法使用VGG16作為編碼網(wǎng)絡(luò)，只利用每個(gè)階段最后1層的卷積特征，這樣的做法不能充分利用VGG16豐富的卷積層特征，在預(yù)測(cè)細(xì)節(jié)上會(huì)有很多缺失.因此，從充分利用多尺度和不同層級(jí)的卷積特征角度出發(fā)，設(shè)計(jì)了1個(gè)能夠更有效地融合多種卷積特征的解碼網(wǎng)絡(luò)，將VGG16所有卷積層的輸出按照尺度進(jìn)行分組處理，最后平均融合不同尺度的特征預(yù)測(cè)，得到最終預(yù)測(cè)結(jié)果.為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ托阅埽贐SDS500數(shù)據(jù)集[5]上進(jìn)行定性和定量的評(píng)價(jià)，并與其他CNN模型的檢測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的模型優(yōu)于其他CNN模型，取得了較好的檢測(cè)性能.

1? ? 網(wǎng)絡(luò)模型

1.1? ?網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

本文以VGG16作為編碼網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)了更有效的解碼網(wǎng)絡(luò).VGG16由13個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層組成，在圖像分類[13]、目標(biāo)檢測(cè)[20]等計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中實(shí)現(xiàn)了較好的性能.圖1展示了本文提出的CNN模型結(jié)構(gòu)，可以看到網(wǎng)絡(luò)整體由編碼網(wǎng)絡(luò)和解碼網(wǎng)絡(luò)2部分構(gòu)成，圖像從編碼網(wǎng)絡(luò)輸入，解碼網(wǎng)絡(luò)接收VGG16所有卷積層的輸出特征，產(chǎn)生輪廓預(yù)測(cè).圖1（a）展示了編碼網(wǎng)絡(luò)，編碼網(wǎng)絡(luò)由改動(dòng)后的VGG16網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成.相比原來(lái)的VGG16結(jié)構(gòu)，本文以池化層作為分界線，將VGG16的卷積層分成S1、S2、S3、S4和S5 5個(gè)階段，同時(shí)去除網(wǎng)絡(luò)最后的3個(gè)全連接層以及最后的1個(gè)池化層.原因有二：一是因?yàn)槟Ｐ筒贿M(jìn)行分類任務(wù)，不需要全連接層;二是因?yàn)樽詈蟮?個(gè)池化層導(dǎo)致特征分辨率已變?yōu)樵瓉?lái)的1/32.經(jīng)過(guò)上采樣后輪廓會(huì)很粗，這對(duì)于輪廓定位是有害的.同樣，考慮到S5中的特征分辨率已經(jīng)變?yōu)樵瓉?lái)的1/16，將S5之前的池化層改成空洞卷積結(jié)構(gòu).空洞卷積是Chen等[21]提出的一種卷積核結(jié)構(gòu)，他在圖像分割任務(wù)中證明了這種結(jié)構(gòu)的有效性.空洞卷積可以在不改變特征的分辨率和不增加網(wǎng)絡(luò)計(jì)算參數(shù)的前提下，提取多尺度特征.圖1（b）展示了解碼網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu)，解碼網(wǎng)絡(luò)具體的描述如下：

1）解碼網(wǎng)絡(luò)的輸入來(lái)自編碼網(wǎng)絡(luò)的13個(gè)卷積層的輸出特征.由于越深的卷積層提取到的輪廓特征越粗略，因此，將每個(gè)階段中第一個(gè)卷積層的輸出特征定義為淺層特征，記為“L”;第二個(gè)卷積層的輸出特征定義為中層特征，記為“M”;第三個(gè)卷積層的輸出特征定義為深層特征，記為“D”.隨后，將淺層特征L1—L5、中層特征M1—M5、深層特征D1—D3分成3組，分別輸入一系列精煉模塊R中，“R”的具體結(jié)構(gòu)見(jiàn)圖2，通過(guò)逐級(jí)融合得到3種不同尺度的輸出特征.輸出_1和輸出_2分別經(jīng)過(guò)通道深度為1的1×1卷積層后得到相應(yīng)尺度的預(yù)測(cè)，輸出_3經(jīng)過(guò)通道深度為1的1×1卷積層和雙線性上采樣后得到相應(yīng)的預(yù)測(cè).最后，將3種預(yù)測(cè)平均融合得到最終的輪廓預(yù)測(cè)，并計(jì)算其損失.

2）圖2展示了精煉模塊R的主體結(jié)構(gòu).精煉模塊接收2個(gè)輸入特征，每個(gè)輸入分別經(jīng)過(guò)1個(gè)權(quán)重卷積層，其中分辨率低的特征通過(guò)雙線性上采樣恢復(fù)分辨率，最后兩者相加融合得到輸出，輸出特征的通道數(shù)與輸入特征中通道數(shù)少的保持一致.

3）圖3展示了精煉模塊R中權(quán)重卷積層的具體結(jié)構(gòu).與Lin的結(jié)構(gòu)[19]不同的是，模型增加了1個(gè)批歸一化層（batch normalization，BN），減緩網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合以及增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力.特征信息進(jìn)入權(quán)重卷積層后，依次經(jīng)過(guò)1個(gè)3×3卷積層、線性整流單元（rectified linear unit，ReLU）和BN層后，乘以1個(gè)經(jīng)過(guò)sigmoid函數(shù)歸一化的超參系數(shù)φ，最終輸出.3×3卷積層的通道數(shù)與精煉模塊的2個(gè)輸入中通道數(shù)少的一致.

綜上所述，本文將VGG16所有卷積層的特征組合到1個(gè)統(tǒng)一的框架中，從結(jié)構(gòu)上看，本文提出的解碼網(wǎng)絡(luò)是1個(gè)水平方向上不斷加深的網(wǎng)絡(luò)，同時(shí)將不同層級(jí)的特征分別進(jìn)行處理，這種慢慢的提純操作使得解碼網(wǎng)絡(luò)有望解析出更精細(xì)的輪廓.

1.2? ?損失函數(shù)

從圖1（b）可知，針對(duì)最后的輪廓預(yù)測(cè)圖，計(jì)算每一個(gè)像素跟標(biāo)簽的損失.因?yàn)檎?fù)樣本的分布不均衡，所以采用類平衡交叉熵?fù)p失函數(shù).考慮到BSDS500數(shù)據(jù)集的標(biāo)簽被多人標(biāo)注的問(wèn)題，引入閾值[η]用于損失的計(jì)算.對(duì)于1張真實(shí)輪廓圖[Y=yj，? j=1，? …， Y，? yj∈0，? 1]，定義[Y+=yj，? yj>η]和[Y?=yj，? yj=0]，[Y+]和[Y?]分別代表正樣本集和負(fù)樣本集，其他像素全部忽略，因此，損失計(jì)算如式（1）所示.

[l（P， Y）= ?αj∈Y?log（1?pj）?βj∈Y+log（pj）]? ?（1）

[α=λ?Y+Y++Y?β=Y?Y++Y?]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

式（1）中：[P]代表輪廓預(yù)測(cè)，[pj]代表在預(yù)測(cè)的像素j處經(jīng)過(guò)一個(gè)sigmoid函數(shù)處理后的值，[α]和[β]分別用于平衡正負(fù)樣本，[λ]是用于控制[α]大小的權(quán)重.

2? ? 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

2.1? ?網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

在BSDS500數(shù)據(jù)集上評(píng)估模型性能.BSDS500數(shù)據(jù)集是一個(gè)公開(kāi)的用于訓(xùn)練和評(píng)估輪廓檢測(cè)模型的數(shù)據(jù)集，包括200張訓(xùn)練圖片，100張驗(yàn)證圖片，200張測(cè)試圖片，每張圖片的標(biāo)簽由多人標(biāo)注組成.與文獻(xiàn)[14-15， 19]中的訓(xùn)練策略一樣，將訓(xùn)練集和驗(yàn)證集合并，共同作為訓(xùn)練集，通過(guò)隨機(jī)縮放、旋轉(zhuǎn)和翻轉(zhuǎn)來(lái)擴(kuò)增數(shù)據(jù)集.同時(shí)，將BSDS500的擴(kuò)增數(shù)據(jù)集和翻轉(zhuǎn)的PASCAL VOC Context數(shù)據(jù)集[22]混合作為訓(xùn)練集去訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò).本文也利用圖像金字塔進(jìn)行多尺度輪廓檢測(cè)，以進(jìn)一步提升檢測(cè)性能.具體地，首先把1張輸入圖像的大小調(diào)整為3種不同的分辨率，并且把每一張圖片都輸入到網(wǎng)絡(luò).隨后，通過(guò)雙線性插值將輸出調(diào)整為原始分辨率.最后，平均所有的輸出得到最終預(yù)測(cè).出于對(duì)精度和速度的權(quán)衡，在本文中使用的3種比例分別是0.5、1.0和2.0.

本文使用PyTorch實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，使用在ImageNet[23]上預(yù)訓(xùn)練的VGG16用于初始化主干網(wǎng)絡(luò)，其他卷積層使用均值為0、標(biāo)準(zhǔn)差為0.01的高斯分布進(jìn)行初始化.所有BN層的權(quán)重和偏差分別使用1和0初始化.解碼網(wǎng)絡(luò)中，權(quán)重卷積層的系數(shù)[φ]初始化為0.計(jì)算損失時(shí)，閾值[η]設(shè)置為0.2，參數(shù)[λ]設(shè)置為1.同時(shí)，將隨機(jī)梯度下降（stochastic gradient descent，SGD）算法作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的優(yōu)化器，批大小設(shè)置為4，初始全局學(xué)習(xí)率、動(dòng)量（momentum）和權(quán)重衰減（weight decay）分別設(shè)置為1.0×10-6、0.9和0.2×10-3.由于顯存限制，隨機(jī)從每幅圖片中裁剪280×280分辨率的圖像塊，共訓(xùn)練48 000次迭代，每12 000次迭代學(xué)習(xí)率衰減10倍.所有的實(shí)驗(yàn)均在一塊11 G顯存的NVIDIA GeForce 2080Ti 顯卡上完成.

跟隨之前的研究工作[12， 14-15， 19， 24]，執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的非極大值抑制來(lái)獲得最終的輪廓預(yù)測(cè).最后，使用通用的F-measure評(píng)價(jià)體系對(duì)模型性能進(jìn)行評(píng)估，在評(píng)估期間，輪廓預(yù)測(cè)和真實(shí)輪廓之間的容錯(cuò)距離設(shè)置為0.007 5.F值的計(jì)算見(jiàn)式（3）.

[F=2PRP+R]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（3）

[P=TPTP+FP]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

[R=TPTP+FN]? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（5）

式（3）中：P表示精確率（Precision），R表示回歸率（Recall）.式（4）和式（5）中：[TP]代表預(yù)測(cè)圖中正確的輪廓像素個(gè)數(shù)，[FP]代表預(yù)測(cè)圖中錯(cuò)誤的輪廓像素個(gè)數(shù)，[FN]代表真實(shí)輪廓圖中被漏檢的輪廓像素個(gè)數(shù).在F-measure評(píng)價(jià)體系下，使用3個(gè)定量標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)來(lái)評(píng)估模型：最佳數(shù)據(jù)集尺度（optimal dataset scale，ODS）、最佳圖像尺度（optimal image scale，OIS）和平均精確度（average precision，AP）.

2.2? ?與其他模型的對(duì)比

為了定性觀察模型的檢測(cè)效果，從BSDS500數(shù)據(jù)集中隨機(jī)選取了4張圖片作對(duì)比，如圖4所示.圖4第一行為原圖，第二行為真實(shí)輪廓圖，第三行到第五行分別是CED[24]、LRNet[19]和本文模型的輪廓預(yù)測(cè)圖.從圖4中可以看出，本文模型的預(yù)測(cè)結(jié)果整體上輪廓線條更清晰，檢測(cè)到的細(xì)節(jié)更多.

為了定量評(píng)估模型，在BSDS500數(shù)據(jù)集下，首先將本文模型同非深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行比較，例如Canny[7]、PMI[25]、SE[10]，隨后同近幾年的CNN模型進(jìn)行比較，例如DeepContour[11]、DeepEdge[26]、HED[12]、COB[27]、RCF[14]、CED[24]、LPCB[15]、ContourGAN[16]和LRNet[19].表1展示了各個(gè)模型的定量評(píng)估結(jié)果，“VOC”表示使用混合了PASCAL VOC Context數(shù)據(jù)集的BSDS500數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練集，“MS”表示多尺度.從表1中可以看出，本文提出的模型比其他CNN模型實(shí)現(xiàn)了更好的ODS和OIS，單尺度ODS和多尺度ODS均比LRNet高出0.2%，同時(shí)也超過(guò)了人類在BSDS500數(shù)據(jù)集上的基準(zhǔn)（ODS=0.803）.CED模型實(shí)現(xiàn)了最好的AP指標(biāo)，因?yàn)樗褂肏ED的預(yù)訓(xùn)練模型，而不是VGG16預(yù)訓(xùn)練模型.圖5展示了各CNN模型在BSDS500數(shù)據(jù)集上的P-R曲線.

3? ? 結(jié)論

輪廓檢測(cè)作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，如何準(zhǔn)確地區(qū)分對(duì)象輪廓與背景紋理一直是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的研究點(diǎn).近幾年的輪廓檢測(cè)模型主要是基于CNN的模型，研究集中于以VGG16為編碼網(wǎng)絡(luò)的解碼網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)上，這些模型大多利用VGG16的5個(gè)卷積層的特征，而沒(méi)有充分利用其他卷積層特征，也沒(méi)有考慮將卷積特征按照不同的層級(jí)和尺度進(jìn)行處理.因此，本文從整合多尺度和不同層級(jí)的卷積特征角度出發(fā)，提出一種能更有效地整合VGG16所有卷積層特征的解碼網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的解碼網(wǎng)絡(luò)能夠更好地整合編碼網(wǎng)絡(luò)輸入的特征，實(shí)現(xiàn)了更好的ODS值.同時(shí)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也表明，將特征按照不同層級(jí)進(jìn)行處理的方式是有效的.本文通過(guò)簡(jiǎn)單的平均融合方式將淺層特征、中層特征和深層特征進(jìn)行整合，這也是本文模型AP較低的主要原因.然而，不同層級(jí)的特征如何進(jìn)行更有效的融合還有待更深入的研究.

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Research on decoding network with multi-scale features of deep

learning model for contour detection

ZHANG Xiao， LIN Chuan*， WANG Ruixing

（School of Electric and Information Engineering， Guangxi University of Science and Technology，

Liuzhou 545616， China）

Abstract： Contour detection is one of the research hotspots in computer vision， which aims at? ? ? ? ? ? ?extracting the target shape and the significant boundary between regions in natural scene. In recent years， significant breakthroughs have been made in contour detection models based on convolutional neural network， which are composed of encoding network and decoding network. The existing VGG16 is generally used in encoding network， and researchers are mainly committed to the design of decoding network. Considering that natural images contain many contours at different scales， it is very important to make full use of rich hierarchical features for contour detection. Therefore， from the perspective of make full use of the multi-scale features， a decoding network structure that can effectively integrate? ?different scales convolutional feature information is proposed. The input information is divided into the shallow， middle and deep features. The decoding network is used to integrate the features of different scales， and finally the three features are averagely fused to perform image-to-image contour prediction. The model was evaluated on the BSDS500 dataset， and the comparative experimental results showed that the contour of the model prediction was clear， and the optimal dataset scale index reached 0.818， with a good performance evaluation index.

Key words： contour detection; convolutional neural network; decoding network; multi-scale features; computer vision

（責(zé)任編輯：黎? ?婭）