CH09-伪装目标检测与分割

第九章伪装目标检测目录CONTENT1.伪装技术2.伪装目标检测3.伪装目标检测网络的组成4.基于CNN的伪装目标检测方法与实例5.基于ViT的伪装目标检测方法学习目标了解什么是伪装目标检测了解伪装目标检测的基本知识和发展历程了解伪装目标检测网络的组成结构了解伪装目标检测网络框架的2种类别及其主要结构了解基于CNN的伪装目标检测方法与基于ViT的伪装目标检测方法的优势与不足知识目标1掌握2种主干网络提取特征的方法掌握2种伪装目标检测网络框架的搭建能熟练的说出计算机视觉的处理对象及其特点。掌握基于CNN的伪装目标检测网络的python实现（以基于CNN的伪装目标检测方法为例）技能目标2学习目标培养读者的学习能力，使其能够更好地掌握知识和技能，提高学习效率培养读者的文化素养，使其更注重自身品格的塑造和综合素质的提升培养读者的心理素质，使其拥有积极乐观的心态素质目标3培养学生热爱祖国、热爱人民、热爱中华的情感，增强民族自豪感和自信心，树立为国家富强、民族振兴而奋斗的理想信念培养读者的独立思考能力，使其具备独立思考的意识、求知严谨的态度和勇于探究的精神培养读者的批判性思维，使其能够多角度、辨证地看待问题、分析问题、解决问题思政目标4章节介绍在本章节中，我们将全面了解伪装目标检测领域的发展历程和伪装目标检测的基本概念、基础理论以及应用意义，并介绍两类最流行的伪装目标检测方法及其实例。希望通过本章的学习，读者能够对伪装目标检测有一个全面且深入的了解，从而引发对该领域的思考。伪装技术011.伪装技术什么是伪装？伪装是自然界中广泛存在的一种自然现象，它可以帮助自然界中的生物利用自身结构和生理特征，使自己与周围环境融为一体，更难以被发现或识别的一种技术。伪装可以用于多种目的，例如保护自己、攻击敌人、搜集情报、狩猎等等。1.伪装技术自然界中的伪装自然界中有很多动物会运用伪装技术来伪装自己，下面举些例子：变色龙：变色龙可以通过改变皮肤颜色来伪装自己，以适应周围环境的颜色。这种伪装技术可以帮助变色龙躲避天敌的攻击。北极狐：北极狐的毛皮可以随着季节和地形的变化而改变颜色，从而帮助它们进行伪装，以躲避天敌的攻击。猎豹：猎豹的斑点皮毛可以帮助它们在灌木丛中进行伪装，以便更好地接近猎物。在自然界中，这些动物通过使身体的颜色、形状和纹理适应周围环境隐藏自己来躲避天敌和捕获猎物，使它们更容易在自然环境中生存。1.伪装技术人工伪装在自然界中，这些动物通过使身体的颜色、形状和纹理适应周围环境隐藏自己来躲避天敌和捕获猎物，使它们更容易在自然环境中生存。人类在很多领域也运用伪装技术，下面是一些例子：军事防御：军事领域中，伪装技术被广泛应用于战场上，可以帮助军队隐藏自己的位置和行动，以保护自己和攻击敌人，从而提高自己的胜算。生物研究：伪装技术可以帮助科学家更好地接近野生动物，进行观察和研究。这可以帮助科学家更好地了解动物的生态习性和行为模式。野外摄影：野外摄影师可以通过伪装自己的外貌和声音，以更好地接近野生动物，拍摄更加自然的照片。人工伪装技术主要借助于自然界中动物的伪装技术，可以帮助人们更好地完成任务，达到自己的目的。1.伪装技术研究伪装的意义探索和挖掘自然界中的生物内部的伪装原理和判别模式。为人类对伪装技术的科学研究提供启示。通过研究自然伪装来发现新的材料和技术，从而应用于人类的工程和设计中。了解动物如何适应和利用自然环境，从而更好地保护和维护生态系统的平衡。伪装目标检测022.1伪装目标检测什么是伪装目标检测？伪装目标检测（CamouflagedObjectDetection,COD）是计算机视觉领域的新兴任务，它旨在识别出图像/视频中将其自身隐藏在周围环境中的伪装对象。与其他任务（通用目标检测、显著性目标检测）相比，伪装目标在纹理、颜色、形状等与背景高度相似，且其边界与周围环境的视觉辨识度极低，这导致伪装目标检测任务更具挑战性。预测图原始图片2.2.伪装目标检测的发展历程最早关于伪装的研究是1981年Thayer等人针对自然界中存在的伪装现象进行了系统的研究与分析。直到1998年，Tankus等人开始对人工伪装的士兵进行检测，成为了世界上第一个伪装目标检测任务研究。随着深度学习的普及，首个基于卷积神经网络的伪装目标分割模型于2019年被提出。至此，掀开了伪装目标检测的研究热潮。在国内，南开大学计算机学院和武汉大学计算机学院的研究者在COD算法上取得了重大突破。而国外研究团队中，阿联酋起源人工智能研究院贡献了很多具有创新性的工作。纵观伪装目标检测算法的发展历程，现有的检测框架可以大致可分为两类：（1）基于传统手工特征的伪装目标检测模型（2）基于深度学习的伪装目标检测模型2.2.伪装目标检测的发展历程基于传统手工特征的伪装目标检测最早可以追溯到1998年，Tankus等人提出非边缘感兴趣区域机制对自然环境和作战场景中的人工伪装目标进行检测。自此以后，研究者们利用人类识别目标时的直接视觉特征，如颜色、纹理、光流等来描述目标，提出了多种基于传统特征提取的伪装目标检测方法。基于传统手工特征的伪装目标检测2.2.伪装目标检测的发展历程基于传统手工特征的模型在一类场景下能够获得一些有利的结果。但是，一旦背景环境发生变化，传统的手工特征模型就无法很好地工作。因为，传统方法在面对前景和背景对比度极低的伪装场景时，无法精准地识别出伪装目标。传统方法通常存在手工提取特征耗时、迁移性较差、检测性能较低等问题。基于传统手工特征的模型的局限性2.2.伪装目标检测的发展历程为了解决传统方法存在的问题，研究者们将深度学习引入到伪装目标检测领域，提出了基于深度学习的伪装目标检测方法。基于深度学习的模型利用深度神经网络(DeepNeuralNetwork)强大的特征提取能力和自主学习能力对伪装目标信息进行建模，提升伪装目标检测的精度和时效性，同时还能增强伪装目标检测模型的泛化能力。基于深度学习的方法大致可以分为以下三类：基于深度学习的伪装目标检测基于CNN的COD方法基于ViT的COD方法基于CNN+ViT的COD方法2.2.伪装目标检测的发展历程基于深度学习的架构是指根据我们设想的功能设计网络模型，并通过大量数据进行监督训练/学习，从而区分图像中的伪装对象。但是，基于深度学习的框架通常需要更多的时间来学习和细化训练过程中的参数，以保证伪装的有效性和准确性。基于深度学习的模型的局限性2.3.伪装目标检测的应用伪装目标检测任务作为计算机视觉领域中的新兴任务，它的意义不仅体现在学术研究中，它在现实世界中也有许多应用，包括医学领域、军事领域、工业领域、农学领域、艺术领域等。2.3.伪装目标检测的应用医学成像在早期诊断中起着重要作用，然而早期病灶区域与周围组织有着高度的同质性，如下图所示的息肉图像（a）和肺部感染图像（c），它们的边界模糊，并且与周围组织相似度极高，可以被视为一种伪装目标。因此伪装目标检测可以应用于医学图像分析，进行息肉分割和肺部感染分割。伪装目标检测的应用—医学领域2.3.伪装目标检测的应用军事中的迷彩伪装是人工伪装的主要组成部分，迷彩伪装是在作战环境中完美嵌入周围环境中的人员、武器、装备等。在作战环境中，需要识别出隐藏的士兵和军事设备，在确保他们安全的同时，提升我方军队的作战能力。因此，伪装目标检测在军事领域中有着很大的应用潜力。下图展示了迷彩伪装士兵。伪装目标检测的应用—军事领域2.3.伪装目标检测的应用在工业生产过程，需要对质量低劣的产品（如木材、纺织品、瓷砖等）进行筛选和剔除。然而如下图所示，这些零件的缺陷通常在纹理等方面与其他部分对比度很低，而且边界模糊，可以看作一种伪装。因此，伪装目标检测可以用于手工艺品或机械零件等物体表面的缺陷检测。伪装目标检测的应用—工业领域2.3.伪装目标检测的应用农业中的害虫通常在颜色纹理等都与农作物极为相似，因此伪装目标检测可做害虫检测，为整个环境中的蝗灾密度监测提供统计数据。除此之外，在果实早熟阶段，为了监控产量，也需要对果实进行检测，而果实早期常与绿叶极为相似，可视作伪装目标对其进行检测。伪装目标检测的应用—农业领域2.3.伪装目标检测的应用由于伪装物体检测模型具有强大的区分障碍物的能力，它们可以被应用于探测和保护野生动物，或者搜救在野外需要帮助的人们。另外，图像的风格迁移可以将自然风景图像与伪装的目标嵌在一起，这可以为伪装目标检测提供更多的训练数据。伪装目标检测的应用—农业领域伪装目标检测网络的组成033.1伪装目标检测网络的基本架构COD的基本网络架构通常由三个核心部分构成，如下图所示，第一部分是编码器，采用在大规模数据集上经过预训练的网络对输入的伪装图像进行特征信息提取；第二部分是增强网络，主要是对主干网络提取的不同层次特征进行有效增强；第三部分是解码器，用于预测伪装目标区域或输出其他任务的学习结果。3.1伪装目标检测网络的基本架构编码器：常用的主干网络有ResNe、ResNeXt、MobileNet、EfficientNet、以及Transformer等，用来提取伪装特征。增强网络：针对主干网络提取出来的特征存在信息冗余，增强网络通过特征增强操作，使需要关注的目标区域特征具有更丰富的语义信息和赋予更高的权重。解码器：主要将网络从编码器提取的语义信息转换为可用于检测伪装目标的高分辨率目标检测结果。损失函数：损失函数本质上就是计算预测值与真实值之间差值的函数。网络的输出值与真实值之间的差距越小，其损失函数值也越小，网络对给定样本数据的建模能力越优秀。伪装目标检测网络的三个核心部分3.2伪装目标检测的常用数据集CHAMELEON：是由人工标注的，仅包含76张从网上以关键字“伪装的动物”收集汇总的图像，它主要关注自然界的生物伪装，即复杂背景中的伪装动物。CAMO：该数据集包含一个伪装图像数据集CAMO和另一个非伪装图像数据集MS-COCO两个子集。CAMO和MS-COCO各包括1250张图像，其中1000张用于训练，剩余250张用于测试。常用于伪装任务的CAMO数据集包括自然伪装（伪装动物）和人工伪装（人体彩绘及军事中的迷彩伪装），具有较大的识别难度。NC4K：是目前最大的伪装目标测试集，它包含从互联网上下载的4121张伪装图像，其中伪装目标类别大部分为自然伪装，也包含少量人工伪装。数据集对算法模型的评估十分重要，通常可分为训练集、验证集和测试集。3.2伪装目标检测的常用数据集COD10K：是目前规模最大的伪装目标数据集，共包含了5个超类和69个子类，共计10000张伪装图像（6000张用于训练，4000张用于测试）。该数据集的伪装目标类别包含有自然伪装中的陆地、海洋、飞行、两栖生物，目标维度包括大、中、小三个维度，可以进行模型训练和验证，目标标注包括类别、包围盒、对象级/实例级以及抠图级的注释。该数据集极大地促进了伪装目标检测的发展。3.3伪装目标检测的常用评价指标S度量（Sα)：用来评估预测图和真值图之间的结构相似性E度量（Eϕ）：通过比较预测图和真值图之间的差异来评估伪装目标检测结果的整体和局部精度评价指标：伪装目标检测通常被定义为二值图像分割任务，为了全面评估伪装模型的精度和泛化能力，广泛使用S度量、E度量、F度量和平均绝对误差MAE来测试每个模型的生成预测图。3.3伪装目标检测的常用评价指标F度量（Fβ）：用来计算精确率P和召回率R的关系，能够计算出P和R之间的平均谐波测量值，并将其数值显示出来。平均绝对误差MAE：用来计算每个像素的平均绝对误差。其中，M值越小表示模型性能越好。基于CNN的伪装目标检测方法与实例044.基于CNN的伪装目标检测方法基于CNN的伪装目标检测方法简介随着卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)的持续爆火，尤其是全卷积网络(FullyConvolutionalNetwork,FCN)的出现，越来越多的学者开始研究如何利用CNN所提取到的深层上下文信息进行融合来提高COD网络的性能。2019年，Trung-NghiaLe等人提出了首个基于卷积神经网络的伪装目标分割模型(ANet)。他们首次将CNN引入到COD领域，通过基于CNN的网络来检测图像是否包含伪装物体，取得了较好的效果。至此以后，学者们利用CNN来构建COD网络，基于CNN的伪装目标检测网络被陆续提出。4.1基于CNN的伪装目标检测的网络架构基于CNN的伪装目标检测模型的网络框架如图所示，由输入、主干网络(即编码器)、增强网络、聚合网络(解码器)、输出等部分构成。首先，通过主干网络对输入图像进行多层次特征提取；然后，利用增强网络对主干网络所提特征进行增强，并提升特征的表征能力；最后，通过聚合网络融合增强后的主干特征，从而获取高精度的伪装目标预测图。4.1基于CNN的伪装目标检测的网络架构1.输入部分现有COD网络会在图像输入之前，通过随机水平翻转和旋转来对伪装图像进行增强，以获得更丰富的视觉信息，并使用由CAMO数据集和COD10K数据集组成的训练数据集来对COD网络进行训练。2.主干网络主干网络(编码器)作为从输入图像中提取伪装特征的重要途径，在整个COD网络框架中占据了弥足轻重的位置。在基于CNN的COD任务中，残差系列网络常作为主干网络，包括基本的残ResNet、ResNeXt以及Res2Net。针对COD任务来说，经主干网络提取的多层特征还无法实现直接准确地检测伪装物体，因此进一步对主干网络提取的特征进行合理地优化是必不可少的。基于CNN的伪装目标检测网络组成部分的具体介绍4.1基于CNN的伪装目标检测的网络架构3.增强网络为了充分利用有效信息、提升特征的表达能力，避免直接融合特征导致出现特征模糊、缺失的情况。在进行多层特征融合之前，网络通常需要通过合理的特征增强操作，如感受野模块和注意力机制模块等操作，使需要关注的目标区域特征具有更丰富的语义信息，不仅可以提升特征表达能力，还能有效利用特征信息抑制背景的干扰。4.聚合网络聚合网络是将语义信息转换为可用于检测伪装目标的高分辨率目标检测结果的重要组件。目前，大多数COD网络的解码器都采用密集连接、X形连接或者以注意力机制引导等方式融合特征进行细化。没有解码器，COD网络将无法生成有意义的目标检测结果，因此，解码器的设计和实现对于COD的整体性能至关重要。4.1基于CNN的伪装目标检测的网络架构CNN在特征提取过程中会损失结构信息。CNN的实际感受野远小于理论感受野，因此基于CNN的模型通常不能充分地捕获全局上下文信息。由于接受域有限，基于CNN的模型无法捕获长期依赖关系。简单的网络深化对长期依赖建模是无效的，并且还会增加了计算成本和网络参数的数量。对于小规模数据集表现不佳。CNN需要大量的数据来训练和调整模型，否则可能会出现过拟合的情况。基于CNN的伪装目标检测模型的局限性：4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例本部分将以2020年发表在计算机视觉与模式识别会议CVPR(ComputerVisionandPatternRecognition)上的文章——伪装目标检测(CamouflagedObjectDetection,SINet)为例，介绍基于CNN的伪装目标检测算法的网络架构、编码器、解码器、损失函数等部分及其具体实现。4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例生物学研究表明，捕食者在狩猎时，首先判断猎物是否存在，即寻找猎物；然后，识别目标动物。受上述启发，范登平博士等人提出了基于搜索与识别的两阶段检测框架(SINet)。如下图所示：4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例

SINet的具体介绍4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例2.主干网络(编码器)SINet以改进的ResNet作为编码器，从输入图像中获得多层次图像特征。ResNet的整体结构由若干个残差单元和瓶颈残差单元组成，其中每个残差单元包含若干个残差基础块。整个网络的输入是一张图片，经过多个卷积操作后输出一个具有对应概率的向量，用于后续检测操作。主干网络代码详见教材！4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例

4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例RF组件的示例代码如下：4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例

4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例

4.2基于CNN的伪装目标检测方法示例6.模型视觉效果图如下图所示，(a)为SINet网络的输入图像，(b)为原始图像对应的真值图，而(c)为SINet网络的最终预测结果图。从最终预测结果图与真值图比较来看，SINet网络预测的图像中还包含了背景中的噪声，该算法仍需要进一步做改进，从而提升精准度。基于ViT的伪装目标检测方法055.1基于ViT的伪装目标检测方法基于ViT的伪装目标检测方法简介基于CNN的伪装目标检测方法主要依赖于CNN提取伪装图片中的伪装特征。由于接受域有限，无法捕获长期依赖关系，导致基于CNN的伪装目标检测方法通常不能充分地捕获全局上下文信息。此外，有研究表明，简单的网络深化对长期依赖建模是无效的，并且还会增加了计算成本和网络参数的数量。回顾3.4节，可以知道学者们将Transformer引入到计算视觉领域，并提出了ViT网络，该网络在图像分类任务上取得了优异性能。正因为ViT在计算机视觉领域中的巨大潜力，学者们也将其引入到了COD任务中，它可以有效地对自注意操作的远程依赖进行建模，从而弥补了基于CNN的模型的部分缺陷。接下来，将从基于ViT的COD网络架构、网络编码器以及网络解码器等来具体介绍，并分析基于ViT的COD方法相较于基于CNN的COD方法的优势与不足。5.2基于ViT的伪装目标检测的网络架构基于ViT的伪装目标检测网络本质上可以看作一个编码器—解码器(encoder-decoder)的结构。其总体架构可以分为四个部分：输入部分、编码器部分、解码器部分及输出部分。1.输入部分输入部分包含一个嵌入层(InputEmbedding)及位置编码器(PositionalEncoding)，嵌入层用来将输入的文本或图像块转变为向量表示，借此在高维空间捕捉向量之间的关系。位置编码器将位置不同可能会产生的不同语义信息加入到嵌入层之后的向量中，以解决不同位置所产生的语义歧义。2.编码器部分编码器部分通常不是单独使用，而是由数个编码器组件堆叠构成，每个编码器层由两个子层连接结构构成，第一个子层包含一个多头自注意力层和归一化层以及一个残差连接，第二个子层包含一个前馈网络和归一化层以及一个残差连接。多头自注意力从语义层面分割输出的张量，再将其输入到注意力机制中，这种结构可以让每个注意力层去优化来自不同输入的不同特征部分，从而均衡同一种注意力可能带来的偏差。通过以上过程，每个编码器层完成一次对输入的特征提取过程，多个编码器层堆叠完成对输入指定特征的提取。5.2基于ViT的伪装目标检测的网络架构3.解码器部分解码器部分的实现与编码器类似，其作用是根据编码器的结果以及上一次预测的结果，对下一次预测可能出现的值进行特征表示。4.输出部分输出部分主要由线性层与激活函数层组成。线性层通过对上一步的线性变化得到指点维度的输出，即转换维度的作用；激活函数层则是将最后的输出根据不同的任务映射到一定的概率域内，完成最后的预测功能。接下来，将具体介绍基于ViT的伪装目标检测方法在编码器部分和解码器部分相较于基于CNN的伪装目标检测方法的不同之处。5.2基于ViT的伪装目标检测的网络架构基于ViT的伪装目标检测模型的编码器在基于ViT的伪装目标检测网络中，ViT系列网络常作为主干网络，包括基本的ViT网络以及其改进版PVT和SwimTransformer。在ViT网络的基础上，PVT通过引入金字塔的结构，实现了密集预测；SwimTransforme通过滑动窗口化完成类似卷积神经网络的多尺度设计。接下来，将对COD任务常用的ViT网络结构进行介绍。5.2基于ViT的伪装目标检测的网络架构1.PVT网络相比于ViT专门用于图像分类的设计，PVT将金字塔结构引入到ViT，使得可以进行下游各种密集预测任务。与CNN的backbone相似，PVT也有四个stage，每个stage生成不同尺度的特征图，且每个stage结构相似，都由块嵌入层和n个Transformer编码器层组成。相较于现有网络，PVT有如下优点：第一、相比于ViT的低分辨率输出、高计算复杂度、高内存占用，PVT不仅可以对图像进行密集划分训练以达到高输出分辨率的效果，还可以使用一个逐渐缩小的金字塔来降低大特征图的计算量；第二、PVT兼具了CNN和Transformer的优点，使其成为一个通用的无卷积backbone，可以直接替换基于CNN的backbone；第三、PVT可以提高多种下游任务的性能。比如，参数量相当的情况下，PVT可以在COCO上达到40.4AP，而ResNet50只有36.3AP。作者希望PVT能够成为像素级预测任务的一种可供选择的backbone，并促进后续的研究。5.2基于ViT的伪装目标检测的网络架构2.SwinTransformer网络SwinTransformer是2021年微软研究院提出的网络模型，该论文一经发表就在多项计算机视觉任务中达到了SOTA的性能。与之前的ViT网络不同的是，ViT每一层都采用了相同的下采样倍率，虽然通过全局的自注意力得到全局的建模能力，但是处理的特征都是单一尺寸而且分辨率低，对于多尺寸特征的获得相对较弱。并且因为全局的自注意力导致计算复杂度是图像的尺寸的平方倍，资源消耗较大。SwinTransformer使用层级化的结构和移动式窗口，前者保证网络有了像卷积神经网络一样的分层结构，有了多尺度的特征，可以很容易地应用到下游的图像分类、检测和分割任务中；后者通过限制在窗口内的自注意力，带来了更高的计算效率，同时通过移动使得相邻的窗口之间有了交互信息，上下层之间实现了跨窗口连接，从而变相地达到了类似于自然语言处理的全局建模的作用。SwinTransformer借鉴了卷积神经网络的设计及先验知识，很好的改进了ViT的一些不足。5.2基于ViT的伪装目标检测的网络架构基于ViT的伪装目标检测模型的解码器在基于ViT的COD任务中，可以将解码器设计归纳为四种典型的特征解码策略：(a)U型解码结构，(b)密集集成解码策略，(c)反馈细化策略，(d)低阶和高阶特征分开解码策略，(e)金字塔收缩解码策略，如下图所示：5.2基于ViT的伪装目标检测的网络架构U型解码器(a)是最流行的特征解码策略，它将横向输出的多尺度主干特征集成在一起，自下而上地逐步恢复目标细节。密集集成策略(b)对多层次特征进行聚合，以减弱大分辨率差异对特征融合兼容性的干扰。反馈细化策略(c)单独处理高级输出特征(通常是主干特征的最后一层)，然后将其与其他横向输出集成，以改善定位和分割结果。低阶和高阶特征分开解码策略(d)以不同的方式处理低级和高级特征，以探索和整合局部线索和全局语义来进行目标分割。金字塔收缩解码策略(e)将相邻特征进行聚合，逐层逐级恢复目标信息。基于ViT的伪装目标检测模型的解码器5.3基于CNN和ViT的模型的对比根据两个方法的预测结果图可以看出，基于CNN的COD方法在细节上处理得较好，例如第一行的海鱼，它在边缘细节上效果较为出众。但是，基于CNN的COD方法容易引入背景噪声，从而影响整体检测效果。例如第二行的鸟，这类方法虽然检测到了鸟类的脚，但是也分别在右上角和右下角检测出噪声。相反，基于ViT的COD方法(如HitNet和FSPNet能够利用ViT的长依赖关系建模的优势，从原始图像中提取到与伪装目标语义相关的伪装特征，利用语义信息来减