潘超凡, 李潤生, 許 巖, 胡 慶, 牛朝陽, 劉 偉

(信息工程大學(xué)數(shù)據(jù)與目標(biāo)工程學(xué)院, 河南 鄭州 450001)

0 引 言

光學(xué)遙感圖像艦船目標(biāo)檢測任務(wù)在獲取敵方艦船情報、為己方指揮員提供決策參考方面發(fā)揮著重要作用,關(guān)乎海戰(zhàn)場的戰(zhàn)局勝敗。當(dāng)前，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測技術(shù)按照是否考慮了目標(biāo)角度信息可分為水平框檢測和旋轉(zhuǎn)框檢測。

水平框檢測通過預(yù)測目標(biāo)的水平最小外接矩形來表示目標(biāo),其發(fā)展大致經(jīng)歷了滑動窗口法、選擇性搜索法、區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)(region proposal network, RPN)、無錨框檢測4個階段[1-8]。水平框檢測適用目標(biāo)小長寬比、稀疏排列的情況。對于一些大長寬比的目標(biāo)和密集排列場景,水平框可能會出現(xiàn)相互之間高重疊的情況,在非極大抑制時會排除掉一些預(yù)測框,導(dǎo)致漏檢。除此之外,對任意方向的大長寬比目標(biāo)進行預(yù)測時，包圍框內(nèi)含有大量背景區(qū)域,其噪聲信息的干擾會降低網(wǎng)絡(luò)檢測性能。

旋轉(zhuǎn)框考慮了目標(biāo)的角度信息,可以很好地解決上述問題。當(dāng)前的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測器按照是否采用預(yù)定義的候選框可大致分為兩類:基于錨框的檢測器[9-12]和無錨框的檢測器[13-15]?；阱^框旋轉(zhuǎn)檢測器根據(jù)先驗錨框提取候選目標(biāo)區(qū)域并完成分類和回歸過程,而無錨框類檢測器通過關(guān)鍵點預(yù)測實現(xiàn)對目標(biāo)的建模。

由于光學(xué)遙感圖像的成像為俯視視角,因此光學(xué)遙感圖像中的艦船目標(biāo)具有任意方向和多尺度的特點。對于艦船這種大長寬比的旋轉(zhuǎn)目標(biāo),采用旋轉(zhuǎn)框檢測方法可以更好地貼合目標(biāo),避免背景區(qū)域的干擾。針對這些特點,一些學(xué)者設(shè)計了相應(yīng)的檢測網(wǎng)絡(luò)以實現(xiàn)對艦船目標(biāo)的精確檢測。Zhu等[16]提出一種基于關(guān)鍵點提取的艦船檢測全卷積網(wǎng)絡(luò)DiamondNet,其基本思想是在考慮艦船形狀特征的基礎(chǔ)上設(shè)計了中心點、兩個頭尾點、兩個側(cè)翼點和5個關(guān)鍵點來導(dǎo)出有效的艦船表示,通過聚類算法將關(guān)鍵點分組到相應(yīng)目標(biāo)實例中,完成艦船目標(biāo)檢測。Zhang等[17]將艦船目標(biāo)建模成中心點和頭點兩個關(guān)鍵點,由主干網(wǎng)絡(luò)和方向不變模型(orientation-invariant model,OIM)提取特征圖后預(yù)測關(guān)鍵點,得到對艦船目標(biāo)的兩點表示,并利用先驗信息精煉細(xì)化預(yù)測結(jié)果。

除此之外,光學(xué)遙感圖像艦船目標(biāo)檢測任務(wù)還面臨著背景噪聲的問題,尤其是近岸場景下的建筑物或碼頭等會給檢測帶來較大干擾。針對該問題,本文在一個基于包圍框邊緣感知向量(box boundary-aware vectors, BBAVectors)的無錨框類旋轉(zhuǎn)檢測網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上添加了注意力機制模塊來增強目標(biāo)信息,解決近岸場景干擾大的問題。同時，考慮到原網(wǎng)絡(luò)的向量學(xué)習(xí)過程僅依靠回歸過程進行,缺少相互之間的約束,本文基于4個向量間的幾何關(guān)系設(shè)計了一個損失函數(shù)來指導(dǎo)包圍框的學(xué)習(xí),提升了網(wǎng)絡(luò)的魯棒性。

1 基于BBAVectors的基線網(wǎng)絡(luò)

為解決基于錨框的檢測器兩階段旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)存在的正負(fù)樣本不平衡問題,Yi等[18]在CenterNet的基礎(chǔ)上進行了擴展,提出了一個單階段旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示,其中包含特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(feature pyramid networks, FPN)。

圖1 基于BBAVectors的旋轉(zhuǎn)目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)

主干特征提取網(wǎng)絡(luò)采用ResNet101,特征圖金字塔網(wǎng)絡(luò)通過3次特征融合得到4倍下采樣特征圖C2,然后輸入4個檢測頭進行目標(biāo)包圍框的學(xué)習(xí)。

中心點熱圖通道數(shù)為目標(biāo)類別數(shù),用來定位物體中心點,熱圖上像素點的值為該點在相應(yīng)通道(類別)的置信度。訓(xùn)練熱圖的損失函數(shù)為變體focal loss,如下所示:

(1)

中心點偏移圖用于中心點回歸,訓(xùn)練損失為

(2)

(3)

包圍框參數(shù)b包括4個BBAVectors和水平外接矩形的寬高:b=[t,r,b,X,we,he]。訓(xùn)練損失為

(4)

當(dāng)旋轉(zhuǎn)框接近坐標(biāo)軸時會導(dǎo)致向量類型難以區(qū)分,旋轉(zhuǎn)方向特征圖可以較好地解決該問題。當(dāng)旋轉(zhuǎn)框和其水平外接矩形交并比達到某一閾值時,預(yù)測框為其外接矩形,否則為旋轉(zhuǎn)框。旋轉(zhuǎn)方向特征圖定義為

(5)

式中：RBB表示旋轉(zhuǎn)框；IOU(·,·)表示交并比；OBB表示定向框；HBB表示水平框。損失函數(shù)為

(6)

2 改進模型

本文在特征融合網(wǎng)絡(luò)和檢測頭之間添加了一個有監(jiān)督的多維注意力機制模塊[19],通過真值掩膜圖指導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),有助于將更多的注意力集中到艦船目標(biāo)區(qū)域,削弱背景噪聲的干擾。同時，本文還設(shè)計了針對4個BBAVectors之間約束關(guān)系的損失函數(shù),以此來保證相鄰向量間的兩兩垂直關(guān)系,加強了學(xué)習(xí)耦合性,降低了因向量獨立性造成的包圍框不規(guī)則性。

2.1 有監(jiān)督的注意力機制模塊

對于近岸艦船目標(biāo)檢測,存在的較大挑戰(zhàn)是干擾較多,一些岸上目標(biāo)如房屋、船塢、碼頭等很容易被誤檢。本文對基線模型進行了改進以提高檢測精度。圖2為改進的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

圖2 改進型網(wǎng)絡(luò)

注意力機制借鑒了人腦聚焦感興趣目標(biāo)的功能,旨在讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對不同區(qū)域具有不同的關(guān)注度。對于目標(biāo)區(qū)域,注意力機制會賦予其更高的特征權(quán)重,同時抑制背景區(qū)域權(quán)重值,以此來投入更多的注意力資源,獲取更多的目標(biāo)信息,提高網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)辨識能力。

本文將空間注意力機制和通道注意力機制并行組合,分別提取空間維度和通道維度的注意力權(quán)重,并將權(quán)重張量和輸入特征圖C2逐像素相乘實現(xiàn)對特征的重新加權(quán),得到信息連續(xù)的特征圖。不同于串聯(lián)方式,并行組合可以避免通道注意力機制全局平均池化造成的空間信息丟失,有效增強網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)特征的學(xué)習(xí)能力。

通道注意力分支由壓縮-激勵(squeeze-and-excitation, SE)注意力模塊[20]組成,該模塊針對通道域?qū)W習(xí)各通道間的相關(guān)性,并對通道重要性進行打分得到每個通道的注意力權(quán)重。具體來講,SE模塊共分為兩部分,第一部分是對空間域進行全局平均池化操作,得到1×1×C的一維向量,C為特征通道數(shù)。其原理在于通道注意力權(quán)重是作用于整個空間維度的,因此需要利用空間域的整體信息進行計算,將其壓縮為1×1大小可以得到全局感受野,實現(xiàn)全局信息的綜合。第二部分是激發(fā)操作,通過壓縮和擴張比率為16的兩級全連接層實現(xiàn)對一維向量的壓縮及擴張恢復(fù)過程,最后經(jīng)過sigmoid激活函數(shù)得到通道注意力權(quán)重。兩級全連接層的目的在于實現(xiàn)通道間的信息交互,從而根據(jù)學(xué)習(xí)到的通道相關(guān)性校準(zhǔn)權(quán)重,避免了通道獨立帶來的權(quán)重學(xué)習(xí)片面性。

空間注意力分支[21]對輸入特征圖C2在通道維度進行最大池化和平均池化得到雙通道顯著圖,經(jīng)過softmax函數(shù)后顯著圖的目標(biāo)信息相對于噪聲區(qū)域會得到有效增強。不同于平均池化,最大池化舍棄了通道維度的次重要信息,只選擇最具代表性的特征,對比度高,對特征的強化和對背景噪聲的抑制作用強。考慮到對特征的表征能力,本文選擇最大池化通道的顯著圖作為空間注意力分支的權(quán)重。同時,雙通道顯著圖經(jīng)過一個尺寸為7×7的卷積核進行特征融合得到單通道特征圖,經(jīng)由sigmoid函數(shù)激活后和真值掩膜圖計算交叉熵?fù)p失作為注意力損失。該損失可有針對性地引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)關(guān)注目標(biāo)區(qū)域,發(fā)揮監(jiān)督訓(xùn)練的高效性。

對于單樣本而言,交叉熵?fù)p失函數(shù)定義如下:

(7)

(8)

在計算注意力損失時,樣本空間為一個二維張量區(qū)域,樣本數(shù)量為h×w,因此交叉熵?fù)p失函數(shù)為

(9)

由于圖像中目標(biāo)區(qū)域面積占比相對較小,正負(fù)樣本分布失衡,直接計算交叉熵?fù)p失會使損失函數(shù)的分布向背景區(qū)域傾斜,導(dǎo)致訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)對目標(biāo)區(qū)域關(guān)注度低,檢測性能差。為保證對目標(biāo)區(qū)域的有效學(xué)習(xí),需在損失函數(shù)中添加權(quán)重因子來提高目標(biāo)區(qū)域的損失權(quán)重,平衡正負(fù)樣本的分布。注意力損失函數(shù)最終定義為

(10)

式中:λ1為真值區(qū)域像素?fù)p失權(quán)重;λ0為背景區(qū)域像素?fù)p失權(quán)重。

2.2 真值掩膜圖生成算法

本文基于八參數(shù)系統(tǒng)設(shè)計了一個掩模圖生成算法,用于注意力模塊的監(jiān)督訓(xùn)練。建立一個二維平面直角坐標(biāo)系,坐標(biāo)原點為左上點,如圖3(a)所示,標(biāo)注框頂點坐標(biāo)分別為(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)。首先以第一組對邊建立兩直線方程,求得兩直線圍成的區(qū)域,再以第二組對邊建立兩直線方程并得到所圍區(qū)域,則兩區(qū)域交集即為標(biāo)注的目標(biāo)區(qū)域,如圖3(d)所示。將該區(qū)域賦值為1,其余區(qū)域賦值為0,即得到一張圖片的真值掩膜圖,效果如圖4所示。算法具體步驟如算法1所示。

圖3 地面真值掩膜生成原理圖

圖4 地面真值掩膜生成效果

算法 1 真值掩模圖計算輸入:八參數(shù)系統(tǒng)標(biāo)注坐標(biāo):(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(x4,y4)掩模圖尺寸:W×H輸出:真值掩膜圖1:零初始化大小W×H×1的掩模圖;2:建立第一組直線方程:f1(x,y)=x(y1-y2)-y(x1-x2)-x1(y1-y2)+y1(x1-x2)f2(x,y)=x(y3-y4)-y(x3-x4)-x3(y3-y4)+y3(x3-x4)3:求解滿足f1(x,y)·f2(x,y)>0的坐標(biāo)集合M;4:建立第二組直線方程:f3(x,y)=x(y1-y4)-y(x1-x4)-x1(y1-y4)+y1(x1-x4)f4(x,y)=x(y3-y2)-y(x3-x2)-x3(y3-y2)+y3(x3-x2)5:求解滿足f3(x,y)·f4(x,y)>0的坐標(biāo)集合N;6:求解目標(biāo)區(qū)域:A=M∩N;7:將目標(biāo)區(qū)域像素值賦值1;8:輸出掩膜圖。

2.3 損失函數(shù)設(shè)計

通過學(xué)習(xí)BBAVectors,網(wǎng)絡(luò)可以將目標(biāo)位置信息統(tǒng)一到同一笛卡爾坐標(biāo)系下,避免各參數(shù)回歸的不一致性。但該方法也存在一個潛在的問題,如圖5所示。由于4個向量是單獨進行學(xué)習(xí)的,因此相互間沒有約束關(guān)系,可能不滿足構(gòu)成矩形框的條件,即相鄰向量不一定垂直,反向向量不一定共線,導(dǎo)致最后學(xué)習(xí)到的包圍框為不規(guī)則四邊形。為解決上述問題,本文設(shè)計了一個向量監(jiān)督損失,通過向量間的約束關(guān)系保證包圍框?qū)W習(xí)的規(guī)范性。

圖5 BBAVectors潛在問題示意圖

損失函數(shù)計算分為3部分,分別為Lt·r、Ll·b、Lt·b。Lt·r由圖6(a)向量組合計算,用于保證一、二象限邊界向量垂直關(guān)系;Ll·b由圖6(b)向量組合計算,保證三、四象限邊界向量垂直關(guān)系;Lt·b由圖6(c)向量組合計算,保證一、三象限邊界向量共線關(guān)系。

圖6 向量監(jiān)督損失計算示意圖

3組損失共同作用可實現(xiàn)對相鄰向量兩兩垂直的約束關(guān)系,最終的向量監(jiān)督損失表達式如下:

Lvec=Lt·r+Ll·b+Lt·b

(11)

其中,Lt·r、Ll·b、Lt·b分別為

(12)

式中:N為目標(biāo)總數(shù);t、l、b、r分別為一、二、三、四象限的BBAVectors。計算損失時需將向量進行歸一化,利用單位向量內(nèi)積來衡量損失,此時的內(nèi)積值為兩向量夾角余弦值,可用于表示角度關(guān)系。如圖7所示,e1和e2為垂直關(guān)系時,d=e1·e2=0;e1和e2反向共線時,d=e1·e2=-1。

圖7 向量監(jiān)督損失計算原理

將本文設(shè)計的向量約束損失和空間注意力監(jiān)督損失加入到基線網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù),形成改進的損失函數(shù):

L=Lh+Lo+Lb+Lα+weight1·Latt+weight2·Lvec

(13)

式中,weight1和weight2分別為注意力損失和向量約束損失的協(xié)調(diào)系數(shù)。

3 實驗結(jié)果及分析

3.1 實驗數(shù)據(jù)

實驗驗證采用的遙感艦船目標(biāo)數(shù)據(jù)集為HRSC2016[22],涵蓋了近岸和海面場景,共包括大小介于300×300～1 500×900的1 061幅圖像,目標(biāo)總數(shù)2 976。其中,訓(xùn)練集436幅圖像,驗證集181幅圖像,測試集444幅圖像。該數(shù)據(jù)集檢測任務(wù)由3級構(gòu)成[23]:L1、L2、L3。L1級目標(biāo)類別均為船;L2級目標(biāo)由航母、戰(zhàn)艦、商船、潛艇組成;L3級目標(biāo)為L2級目標(biāo)型號級別的細(xì)分類,共27類目標(biāo)。由于數(shù)據(jù)集中艦船目標(biāo)相對較大,為保證目標(biāo)完整性和訓(xùn)練效果,未對數(shù)據(jù)集進行裁剪預(yù)處理。在訓(xùn)練過程中對輸入圖像進行隨機翻轉(zhuǎn)、隨機旋轉(zhuǎn)和隨機裁剪的數(shù)據(jù)增強處理來防止過擬合問題,增強模型訓(xùn)練的魯棒性。

3.2 實驗環(huán)境及參數(shù)設(shè)定

實驗環(huán)境為Windows10操作系統(tǒng),CPU為Inter(R) Xeon(R) Gold 5218 CPU @ 2.30 GHz,GPU為NVIDIA RTX 5000,顯存16G,開發(fā)平臺為pytorch 1.7.1+CUDA10.2。

訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置epoch=100,batchsize=8,初始學(xué)習(xí)率為0.000 125,學(xué)習(xí)率調(diào)整選擇指數(shù)型調(diào)整策略,學(xué)習(xí)率衰減因子為0.96,采用自適應(yīng)矩估計法Adam作為優(yōu)化器,主干特征提取網(wǎng)絡(luò)在ResNet101預(yù)訓(xùn)練權(quán)重的基礎(chǔ)上進行訓(xùn)練。訓(xùn)練過程中將輸入圖像縮放至608×608大小,輸出的4倍下采樣特征圖C2尺寸為152×152。式(9)中的超參數(shù)設(shè)置為λ1=3、λ0=1。式(12)中的超參數(shù)設(shè)置為weight1=1、weight2=1。

3.3 實驗結(jié)果及分析

表1給出了本文改進方法、基線網(wǎng)絡(luò)和同領(lǐng)域其他旋轉(zhuǎn)檢測網(wǎng)絡(luò)在L1級檢測任務(wù)上的檢測結(jié)果對比,07(12)表示使用2007(2012)評估指標(biāo)?？梢钥闯鲈跈z測精度方面,本文方法顯示出了具有競爭力的性能。對于兩種檢測精度的評估指標(biāo),在基線網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上分別提升了1.23%和3.75%。在推理速度方面,本文方法為12.68 fps,僅比基線網(wǎng)絡(luò)降低了0.72 fps。造成推理速度略微下降的原因在于改進型網(wǎng)絡(luò)比基線網(wǎng)絡(luò)多了注意力機制模塊,該模塊中的卷積層和全連接層增加了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量和計算量,因此速度會有所下降。

表1 改進方法與基線網(wǎng)絡(luò)性能對比

整體來看,改進型網(wǎng)絡(luò)在檢測精度和推理速度兩方面相較于其他檢測網(wǎng)絡(luò)均具有較大優(yōu)勢,和基線網(wǎng)絡(luò)相比在精度方面有一定提升,證明了本文改進方法的有效性。

對于HRSC2016數(shù)據(jù)集上的L2級檢測任務(wù),改進模型的4類目標(biāo)測試集精度-召回率曲線如圖8所示?？梢钥闯觯侥负蛻?zhàn)艦的檢測效果較好,對商船的檢測效果最差。主要原因是航母和戰(zhàn)艦特征較為固定,而商船特征多樣,檢測難度相對較高,容易出現(xiàn)誤檢和漏檢情況。

圖8 4種目標(biāo)的精度-召回率曲線

為直觀地比較基線網(wǎng)絡(luò)和本文模型的檢測效果,分別抽取部分近岸和海面的測試結(jié)果。如圖9(a)和圖9(b)所示,對于岸上干擾較強的場景和潛艇目標(biāo),改進模型的檢測效果得到了一定程度提升,對于一些小目標(biāo)也有較好的檢測性能,如原網(wǎng)絡(luò)對潛艇出現(xiàn)了漏檢和誤檢,本文方法正確識別了相應(yīng)目標(biāo)。對一些海面目標(biāo),本文方法可以進行較準(zhǔn)確地檢測和分類,原網(wǎng)絡(luò)可能會出現(xiàn)部分漏警和誤分類,對比結(jié)果如圖9(c)和圖9(d)所示。

圖9 檢測結(jié)果對比

表2對比了本文方法和基線方法在L2級檢測任務(wù)上的效果?？梢钥闯觯倪M模型的整體檢測性能相較于基線網(wǎng)絡(luò)提升了8%左右,尤其對于航母和潛艇目標(biāo)提升較為明顯。這是由于在近岸條件下,航母目標(biāo)的甲板紋理特征易與岸上建筑或道路混淆,其形狀和船塢相似,存在被錯檢漏檢的情況。潛艇目標(biāo)形狀細(xì)長,在圖中所占比例較小,且其色調(diào)為暗黑色,容易被漏檢。本文改進方法通過有監(jiān)督訓(xùn)練的空間注意力機制和通道注意力機制并行組合，可以起到對目標(biāo)區(qū)域聚焦的作用,加強網(wǎng)絡(luò)對艦船目標(biāo)的關(guān)注度,有利于對目標(biāo)細(xì)節(jié)特征的學(xué)習(xí)。BBAVectors約束損失旨在給包圍框的學(xué)習(xí)添加一個自監(jiān)督機制,和回歸損失Lb共同指導(dǎo)向量的學(xué)習(xí)過程。

表2 改進型網(wǎng)絡(luò)與基線網(wǎng)絡(luò)性能對比

除在HRSC2016數(shù)據(jù)集進行測試外,本文還選取了美國諾?？烁劭谶b感圖像進行對比檢測。圖像尺寸為5 112×6 352,本文將其裁減為608×608的子圖大小?？紤]到裁減可能會造成的目標(biāo)截斷,為保證目標(biāo)完整性,設(shè)置裁減的重疊大小為300,邊緣子圖以原圖為界,最終得到357張子圖。重疊區(qū)域可能會帶來同一目標(biāo)對應(yīng)多個檢測框的情況,因此需先合并子圖檢測結(jié)果,然后利用非極大抑制實現(xiàn)冗余檢測框的過濾,得到大圖檢測結(jié)果。從圖10可看出,對于近岸場景,改進模型的抗干擾性具有明顯優(yōu)勢。由3個紅色放大區(qū)域?qū)Ρ瓤煽闯龌€網(wǎng)絡(luò)將岸上一些長條狀建筑和房屋排列誤檢為艦船目標(biāo),而本文改進的網(wǎng)絡(luò)模型較好避免了建筑物干擾,虛警率遠(yuǎn)低于基線網(wǎng)絡(luò)。但兩方法均存在一定程度的漏檢,由黃色放大區(qū)域可看出貼靠碼頭停放的艦船未被準(zhǔn)確識別。

圖10 諾?？烁劭跈z測結(jié)果對比

3.4 消融實驗

為研究改進模型各部分的貢獻大小,本文對有監(jiān)督的注意力模塊和BBAVectors損失進行了消融實驗,并針對損失函數(shù)中的超參數(shù)和監(jiān)督訓(xùn)練中前景、背景權(quán)重設(shè)計了兩組實驗來探究最佳參數(shù)組合。消融實驗基于L2級檢測任務(wù)進行。

3.4.1 注意力模塊

本節(jié)探究注意力模塊對網(wǎng)絡(luò)檢測性能的影響,實驗結(jié)果如表3所示?？梢钥闯?，注意力模塊對檢測性能的提升貢獻為4%左右,除商船目標(biāo)外,其他3類目標(biāo)檢測結(jié)果均有不同程度提升。如第3.3節(jié)所講,這種情況是由于商船特征較為多樣化,類內(nèi)方差較大,訓(xùn)練樣本不足時加入注意力模塊會導(dǎo)致對一些細(xì)節(jié)特征過擬合而對整體類別的特征學(xué)習(xí)不足,檢測性能變差。相對來說，航母和潛艇的特征比較單一,類內(nèi)方差小于商船,因此注意力模塊有助于更好地進行目標(biāo)特征學(xué)習(xí),提高網(wǎng)絡(luò)的檢測性能。

表3 注意力模塊對網(wǎng)絡(luò)性能影響

3.4.2 BBAVectors損失

本節(jié)將是否添加Lvec作為控制變量,通過消融實驗探究該損失函數(shù)的性能優(yōu)劣和對檢測結(jié)果的影響。為直觀了解包圍框的學(xué)習(xí)效果,將3組BBAVectors所在方向的單位向量內(nèi)積et·er、el·eb、et·eb轉(zhuǎn)換為點的空間坐標(biāo)表示,轉(zhuǎn)換關(guān)系如下：

(14)

式中:x、y、z為空間點的三維坐標(biāo)。

將測試集的檢測結(jié)果進行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換得到的空間點分布如圖11所示。

圖11 空間點分布

由圖11可看出,添加Lvec后的單位向量內(nèi)積分布更加靠近原點方向,這說明學(xué)習(xí)到的BBAVectors相較于基線網(wǎng)絡(luò)有較強的兩兩垂直關(guān)系,包圍框更接近矩形,不規(guī)則性得到了一定程度的降低,證明了利用向量間的約束關(guān)系設(shè)計損失函數(shù)使得4個BBAVectors在自監(jiān)督模式下進行訓(xùn)練可以有效提高包圍框的學(xué)習(xí)效果。

表4給出了Lvec對網(wǎng)絡(luò)檢測性能的影響,可以看出在L2級檢測任務(wù)上的精度提升了5.66%。其中,航母目標(biāo)提升了12.95%,潛艇目標(biāo)提升了9.62%,而戰(zhàn)艦和商船目標(biāo)的檢測結(jié)果提升不明顯,僅分別提升了0.32%和0.18%。經(jīng)過分析,本文認(rèn)為航母的斜角甲板會對BBAVectors的學(xué)習(xí)產(chǎn)生一定干擾,利用相鄰向量的幾何關(guān)系進行約束可以較好地削弱這種影響;潛艇目標(biāo)長寬比大,側(cè)邊向量學(xué)習(xí)困難,頭尾向量學(xué)習(xí)較為簡單,通過頭尾向量和側(cè)邊向量的垂直關(guān)系指導(dǎo)回歸過程可以顯著提高學(xué)習(xí)效果;戰(zhàn)艦?zāi)繕?biāo)外形特征明顯,學(xué)習(xí)難度相對較低,基線網(wǎng)絡(luò)就可達到較好的效果,添加Lvec損失對檢測性能提升不大;商船目標(biāo)尺度變化范圍較大,較少的訓(xùn)練樣本無法對目標(biāo)外形進行有效學(xué)習(xí),添加約束損失對檢測結(jié)果影響不大。

表4 Lvec損失對網(wǎng)絡(luò)性能影響

3.4.3 超參數(shù)影響

本文在模型訓(xùn)練時,多任務(wù)損失中注意力損失和BBAVectors損失的協(xié)調(diào)系數(shù)系數(shù)均默認(rèn)設(shè)置為1,注意力損失中前景和背景損失權(quán)重分別默認(rèn)設(shè)置為λ1=3、λ0=1。為探究協(xié)調(diào)系數(shù)和前背景損失權(quán)重對模型的影響,本文遵循控制變量法設(shè)計了幾組不同的組合進行檢測性能對比,實驗結(jié)果如表5和表6所示。由表5可看出,固定λ1=3、λ0=1,當(dāng)注意力損失和向量損失的協(xié)調(diào)系數(shù)組合為1和0.5時,檢測的平均精度為84.59%,相較于默認(rèn)組合weight1=1、weight2=1提升了0.04%。由表6可知,固定weight1=1、weight2=1,當(dāng)前景和背景權(quán)重為λ1=3、λ0=1時檢測性能最優(yōu),為84.55%。過低的前景權(quán)重會導(dǎo)致對目標(biāo)區(qū)域的關(guān)注度不夠;過高的前景權(quán)重會大大降低訓(xùn)練時背景噪聲所占比重,而一定程度的噪聲可以防止網(wǎng)絡(luò)對某些特征的學(xué)習(xí)產(chǎn)生過擬合,因此高前景權(quán)重會削弱降低檢測器的抗干擾性和魯棒性,導(dǎo)致檢測性能出現(xiàn)一定程度的下降。

表5 協(xié)調(diào)系數(shù)影響(λ1=3,λ0=1)

表6 注意力損失前景、背景權(quán)重影響(weight1=1,weight2=1)

4 結(jié)束語

針對光學(xué)遙感圖像艦船檢測任務(wù)中的背景干擾問題,本文在基于BBAVectors的單階段檢測網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進行了改進,在基線網(wǎng)絡(luò)的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)后添加了一個有監(jiān)督的注意力機制模塊并利用標(biāo)簽文件生成的二值掩模圖實現(xiàn)模塊訓(xùn)練,旨在加強目標(biāo)區(qū)域特征,削弱背景噪聲影響。同時還設(shè)計了一個BBAVectors損失函數(shù),利用向量間的幾何約束關(guān)系指導(dǎo)包圍框的學(xué)習(xí)過程,抑制其不規(guī)則性。實驗結(jié)果表明,本文改進方法有效提升了網(wǎng)絡(luò)檢測性能,對于航母和潛艇目標(biāo)的檢測效果提升明顯。不足之處是依然存在一些虛警和漏檢,且對于商船類目標(biāo)的檢測精度還有很大提升空間,這也是下一步工作需改進的地方。