寧?kù)o濤，蘇達(dá)新

(1.蘭州石化職業(yè)技術(shù)大學(xué)，甘肅蘭州 730060；2.蘭州石化化工儲(chǔ)運(yùn)中心，甘肅蘭州 730060)

1 圖像識(shí)別與深度學(xué)習(xí)概述

1.1 深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)和發(fā)展歷程

圖像識(shí)別是指通過(guò)計(jì)算機(jī)算法和模型，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行分析和理解，并將其歸類或識(shí)別出其中的對(duì)象、特征或場(chǎng)景等。深度學(xué)習(xí)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，具有處理復(fù)雜數(shù)據(jù)和提取高層次特征的優(yōu)勢(shì)。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取圖像中的抽象特征，并能輸出高精確率的識(shí)別結(jié)果。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域中的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用起源于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的引入和后續(xù)的改進(jìn)，如LeNet、AlexNet、VGGNet、ResNet 等。這些模型的發(fā)展推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用和研究進(jìn)展[1]。

1.2 圖像識(shí)別中的常用深度學(xué)習(xí)方法和模型

在圖像識(shí)別中，常用的深度學(xué)習(xí)方法和模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN) 以及它們的變種。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是圖像識(shí)別中最常用的深度學(xué)習(xí)模型之一，通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的特征提取和分類[2]。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是通過(guò)共享權(quán)重和局部感受野的方式，實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像局部信息的提取和整體特征的學(xué)習(xí)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則主要應(yīng)用于序列數(shù)據(jù)的處理，如文本和語(yǔ)音等。除了傳統(tǒng)的CNN 和RNN，還有一些經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)模型，如深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)、自編碼器(AE)等，在圖像識(shí)別中也得到了廣泛的應(yīng)用。

1)深層信念網(wǎng)絡(luò)

深度信念網(wǎng)絡(luò)(DBN)源自人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是一種概率生成模型，由多層受限玻爾茲曼機(jī)(RBM)和一個(gè)分類器組合構(gòu)成。一般來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)的DBN結(jié)構(gòu)由若干RBM 和一個(gè)BP 層構(gòu)成，廣泛應(yīng)用于圖像和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。然而，據(jù)2017 年Zhong 等人研究發(fā)現(xiàn)，用于高光譜遙感圖像分類的DBN 存在一些問(wèn)題，例如，通常的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程可能導(dǎo)致DBN的很多隱藏單元行為相似，或者呈現(xiàn)為“從不活躍”或“總是活躍”，這可能對(duì)DBN 的描述能力和分類性能造成負(fù)面影響[3]。為解決這個(gè)問(wèn)題，他們?cè)陬A(yù)訓(xùn)練和微調(diào)過(guò)程中引入了規(guī)范化機(jī)制，增加了先驗(yàn)和潛在因素的多樣性，從而提出了一種新的多樣性DBN。他們還采用了常見(jiàn)的遞歸貪婪和反向傳播學(xué)習(xí)框架，實(shí)現(xiàn)了規(guī)范化的預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)，進(jìn)一步優(yōu)化了DBN的性能。其高光譜圖像的DBN圖形如圖1所示。

2)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種深度前饋網(wǎng)絡(luò)，主要包含輸入、卷積、池化、全連接和輸出層。為了提升輸出精度和特征豐富度，多卷積層和多池化層的組合模型常被使用。在2019年，Zhang團(tuán)隊(duì)提出了一種為圖像分類設(shè)計(jì)的多特征權(quán)重DenseNet(MFR-DenseNet)[4]。MFRDenseNet 通過(guò)自我校正信道特征反應(yīng)并顯性地構(gòu)建不同卷積層特征的依賴性，強(qiáng)化了DenseNet 的表示性。首先，他們?yōu)榱诉M(jìn)行動(dòng)態(tài)信道特征重新校準(zhǔn)，將擠壓-激勵(lì)模塊(SEM)融入DenseNet，構(gòu)建了信道特征(CFR-DenseNet)。然后，為了模擬不同卷積層特征的相互依賴，提出了雙SEM，構(gòu)造了層間特征(ILFRDenseNet) 。最后，他們將CFR-DenseNet 和ILFRDenseNet 與集成學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，設(shè)計(jì)了MFR DenseNet。其模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 MFR-DenseNet結(jié)構(gòu)模型圖

2 深度學(xué)習(xí)在物體識(shí)別中的應(yīng)用

2.1 目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)與深度學(xué)習(xí)模型

目標(biāo)檢測(cè)是物體識(shí)別中的重要任務(wù)，其目標(biāo)是在圖像中準(zhǔn)確地定位和識(shí)別多個(gè)目標(biāo)。深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)中取得了顯著的成果。其中，一種常用的深度學(xué)習(xí)模型是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的目標(biāo)檢測(cè)方法，如RCNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等。這些方法通過(guò)使用候選區(qū)域生成算法，將圖像分割為多個(gè)候選區(qū)域，并使用CNN模型對(duì)每個(gè)候選區(qū)域進(jìn)行特征提取和分類，從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別。

2.2 物體分類與深度學(xué)習(xí)模型

物體分類是指將圖像中的物體分為不同的預(yù)定義類別。深度學(xué)習(xí)模型在物體分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是常用的深度學(xué)習(xí)模型之一，通過(guò)多個(gè)卷積層和池化層的組合，CNN可以有效地學(xué)習(xí)圖像中的特征，并進(jìn)行分類。近年來(lái)，一些優(yōu)秀的CNN模型，如AlexNet、VGGNet和ResNet等，通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)的深度和復(fù)雜度，進(jìn)一步提升了物體分類的準(zhǔn)確率。

2.3 物體分割與深度學(xué)習(xí)模型

物體分割是將圖像中的物體從背景中分割出來(lái)的過(guò)程。深度學(xué)習(xí)在物體分割任務(wù)中也取得了重要的突破。一種常用的深度學(xué)習(xí)模型是全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FCN)，它可以對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行像素級(jí)別的分類和分割。FCN 通過(guò)將傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為全卷積結(jié)構(gòu)，可以對(duì)圖像的每個(gè)像素進(jìn)行分類，從而實(shí)現(xiàn)物體的精確分割。還有一些改進(jìn)的模型，如U-Net和Mask R-CNN 等，進(jìn)一步提升了物體分割的準(zhǔn)確性和效率。

3 深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的挑戰(zhàn)與未來(lái)發(fā)展

3.1 數(shù)據(jù)集和標(biāo)注的問(wèn)題

深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用離不開(kāi)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集和準(zhǔn)確的標(biāo)注。然而，構(gòu)建和標(biāo)注大規(guī)模數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)耗時(shí)且昂貴的任務(wù)。在圖像識(shí)別領(lǐng)域，數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性對(duì)于模型的性能和泛化能力至關(guān)重要。然而，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集往往存在一些問(wèn)題，如數(shù)據(jù)集的規(guī)模不足、樣本分布不均衡以及標(biāo)注的不確定性。數(shù)據(jù)集的規(guī)模對(duì)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和泛化能力具有重要影響。通常情況下，數(shù)據(jù)集越大，模型在學(xué)習(xí)特征和泛化能力方面就會(huì)越好。因此，構(gòu)建大規(guī)模且具有多樣性的數(shù)據(jù)集是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。解決這一問(wèn)題的方法之一是通過(guò)自動(dòng)化的方式收集和標(biāo)注數(shù)據(jù)，如利用互聯(lián)網(wǎng)上的公開(kāi)圖像資源或眾包標(biāo)注平臺(tái)。還可以通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)充，增加數(shù)據(jù)集的多樣性。

在數(shù)據(jù)樣本分布方面，數(shù)據(jù)集的樣本分布不均衡也會(huì)對(duì)模型的性能產(chǎn)生負(fù)面影響。在圖像識(shí)別任務(wù)中，某些類別的樣本數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于其他類別，這會(huì)導(dǎo)致模型對(duì)于少數(shù)類別的識(shí)別能力較差。解決樣本分布不均衡的方法之一是通過(guò)重新采樣或權(quán)重調(diào)整來(lái)平衡樣本分布，使得每個(gè)類別都能夠得到充分的訓(xùn)練[5]。同時(shí)，標(biāo)注的不確定性也是一個(gè)重要問(wèn)題。在圖像識(shí)別任務(wù)中，標(biāo)注的準(zhǔn)確性對(duì)于模型的性能至關(guān)重要。然而，由于主觀因素和標(biāo)注者的不一致性，標(biāo)注的準(zhǔn)確性往往存在一定的誤差。解決這一問(wèn)題的方法之一是引入多個(gè)標(biāo)注者進(jìn)行標(biāo)注，并通過(guò)一致性檢查和多數(shù)投票等方式來(lái)提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性。未來(lái)的研究方向包括構(gòu)建更大規(guī)模和多樣性的數(shù)據(jù)集，提高數(shù)據(jù)集的標(biāo)注質(zhì)量和準(zhǔn)確性，以及解決數(shù)據(jù)集的樣本分布不均衡問(wèn)題。

3.2 模型魯棒性和泛化能力的提升

深度學(xué)習(xí)模型在圖像識(shí)別中取得了顯著的成果，但其魯棒性和泛化能力仍然是一個(gè)重要的挑戰(zhàn)。魯棒性指模型對(duì)于輸入數(shù)據(jù)的擾動(dòng)和干擾的穩(wěn)定性，泛化能力指模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)能力。提升模型的魯棒性和泛化能力是當(dāng)前研究的重要方向。魯棒性問(wèn)題涉及模型對(duì)于噪聲、遮擋、光照變化等干擾因素的處理能力。為了提高模型的魯棒性，可以采用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，如隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、縮放、平移和顏色擾動(dòng)等，以增加模型對(duì)于不同變化的適應(yīng)能力。引入對(duì)抗性樣本和對(duì)抗訓(xùn)練方法也可以提升模型的魯棒性，使其對(duì)抗各種攻擊和干擾具有更好的抵抗能力。同時(shí)，泛化能力問(wèn)題涉及模型在未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)上的性能表現(xiàn)。泛化能力的提升需要解決過(guò)擬合和欠擬合問(wèn)題。過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出較好的性能，但在測(cè)試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了解決過(guò)擬合問(wèn)題，可以采用正則化方法，如權(quán)重衰減和Dropout，以減少模型的復(fù)雜度。欠擬合是指模型在訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)上都表現(xiàn)不佳，這可能是由于模型容量不足導(dǎo)致的。為了解決欠擬合問(wèn)題，可以增加模型的復(fù)雜度，增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)或單元數(shù)，以增強(qiáng)模型的表示能力。事實(shí)上，模型的魯棒性和泛化能力還與模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和優(yōu)化方法密切相關(guān)。設(shè)計(jì)更深、更寬的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，引入注意力機(jī)制和殘差連接等技術(shù)，可以提升模型的表達(dá)能力和特征學(xué)習(xí)能力。另外，采用更先進(jìn)的優(yōu)化方法，如自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整、批標(biāo)準(zhǔn)化和優(yōu)化器的選擇等，也能夠提高模型的收斂速度和泛化能力。未來(lái)的研究將致力于進(jìn)一步提升深度學(xué)習(xí)模型的魯棒性和泛化能力。這需要結(jié)合數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)、對(duì)抗訓(xùn)練、正則化方法和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等方面的研究，以實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)定、可靠和泛化性能更強(qiáng)的圖像識(shí)別模型。

3.3 深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的融合

深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力和自動(dòng)學(xué)習(xí)能力，能夠從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)高層次的抽象特征。而傳統(tǒng)方法則在處理小樣本和稀疏數(shù)據(jù)方面表現(xiàn)出色，具有較好的解釋性和可解釋性。因此，將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法有效地融合可以充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)。傳統(tǒng)方法提供了先驗(yàn)知識(shí)和模型結(jié)構(gòu)，可以引導(dǎo)深度學(xué)習(xí)模型的學(xué)習(xí)過(guò)程，提高模型的穩(wěn)定性和可解釋性。同時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型可以通過(guò)自動(dòng)學(xué)習(xí)高層次的特征，進(jìn)一步提升傳統(tǒng)方法的性能和泛化能力。在深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的融合中，可以采用多種方式。例如，可以利用傳統(tǒng)方法中的特征提取方法，將提取的特征作為深度學(xué)習(xí)模型的輸入，以增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)模型的性能。還可以通過(guò)將深度學(xué)習(xí)模型作為傳統(tǒng)方法的組成部分，結(jié)合傳統(tǒng)方法的先驗(yàn)知識(shí)和規(guī)則，構(gòu)建更強(qiáng)大和可解釋的圖像識(shí)別系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的融合不僅能夠提升圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性，還能夠增強(qiáng)模型的可解釋性和可控性。這種融合將為圖像識(shí)別領(lǐng)域帶來(lái)更多的創(chuàng)新和進(jìn)步，為實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景提供更準(zhǔn)確、可靠和可解釋的解決方案。

3.4 新興技術(shù)和方法的應(yīng)用前景

隨著科技的不斷進(jìn)步，新興技術(shù)和方法在圖像識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用前景十分廣闊。例如，增強(qiáng)學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、多模態(tài)融合和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)正逐漸得到應(yīng)用。這些新興技術(shù)可以進(jìn)一步提升圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性、魯棒性和泛化能力。同時(shí)，基于小樣本數(shù)據(jù)集的遷移學(xué)習(xí)方法也是未來(lái)深度學(xué)習(xí)研究的重要方向之一。有效利用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)識(shí)別小樣本數(shù)據(jù)，將為科研和實(shí)踐帶來(lái)新的可能性。新興技術(shù)和方法的應(yīng)用將推動(dòng)圖像識(shí)別領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展，為解決實(shí)際問(wèn)題提供更優(yōu)質(zhì)的解決方案。

4 結(jié)束語(yǔ)

深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域具有巨大的潛力和廣闊的應(yīng)用前景。通過(guò)充分利用大規(guī)模數(shù)據(jù)集和強(qiáng)大的模型能力，在圖像分類、物品分割以及目標(biāo)檢測(cè)上能夠看到深度學(xué)習(xí)應(yīng)用取得的顯著成果。然而，仍有一些挑戰(zhàn)需要不斷通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新來(lái)克服，如數(shù)據(jù)集和標(biāo)注的問(wèn)題、模型魯棒性和泛化能力的提升，以及深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)方法的融合。未來(lái)的研究將致力于解決這些挑戰(zhàn)，并探索新興技術(shù)和方法的應(yīng)用，以進(jìn)一步推動(dòng)圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展。