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2022-05-30
一、 问题描述
在目标检测任务中,不同数据集的目标框的清晰度可能会有差异,目标框清晰度的敏感度就是衡量这个差异的变量,而不同的目标框清晰度的数值对模型训练以及推理都会有影响。
图1 目标框清晰度举例,左图是原始图,右图是其中一个目标框的清晰度发生了变化
二、解决方法
在深度学习任务中,Dropout是一种被广泛使用的正则化技术,这种技术存在的缺点就是随机的丢弃掉特征层的某一个单元,使得相邻特征单元共享的语义信息也会一起丢弃掉,DropBlock改进了上述问题,即可以按照特征块来进行丢弃,对深度学习网络进行正则化处理。DropBlock 是类似Dropout 的简单方法。二者的主要区别在于DropBlock丢弃层特征图的相邻区域,而不是丢弃单独的随机单元。 具体详细介绍参见DropBlock论文
DropBlock模块主要有2个参数,block_size,γ。
block_size:表示dropout的方块的大小(长,宽),当block_size=1,DropBlock 退化为传统的dropout,正常可以取3,5,7
γ:表示drop过程中的概率,也就是伯努利函数的概率
Dropout(对应b图)和DropBlock(对应c图)的对比
图2 Dropout和Dropblock原理对比图,其中,b图表示Dropout,c图表示DropBlock
tf版的官方实现方式如下:
class Dropblock(object): """DropBlock: a regularization method for convolutional neural networks. DropBlock is a form of structured dropout, where units in a contiguous region of a feature map are dropped together. DropBlock works better than dropout on convolutional layers due to the fact that activation units in convolutional layers are spatially correlated. See https://arxiv.org/pdf/1810.12890.pdf for details. """ def __init__(self, dropblock_keep_prob=None, dropblock_size=None, data_format='channels_last'): self._dropblock_keep_prob = dropblock_keep_prob self._dropblock_size = dropblock_size self._data_format = data_format def __call__(self, net, is_training=False): """Builds Dropblock layer. Args: net: `Tensor` input tensor. is_training: `bool` if True, the model is in training mode. Returns: A version of input tensor with DropBlock applied. """ if (not is_training or self._dropblock_keep_prob is None or self._dropblock_keep_prob == 1.0): return net logging.info('Applying DropBlock: dropblock_size %d,' 'net.shape %s', self._dropblock_size, net.shape) if self._data_format == 'channels_last': _, height, width, _ = net.get_shape().as_list() else: _, _, height, width = net.get_shape().as_list() total_size = width * height dropblock_size = min(self._dropblock_size, min(width, height)) # Seed_drop_rate is the gamma parameter of DropBlcok. seed_drop_rate = ( 1.0 - self._dropblock_keep_prob) * total_size / dropblock_size**2 / ( (width - self._dropblock_size + 1) * (height - self._dropblock_size + 1)) # Forces the block to be inside the feature map. w_i, h_i = tf.meshgrid(tf.range(width), tf.range(height)) valid_block = tf.logical_and( tf.logical_and(w_i >= int(dropblock_size // 2), w_i < width - (dropblock_size - 1) // 2), tf.logical_and(h_i >= int(dropblock_size // 2), h_i < width - (dropblock_size - 1) // 2)) if self._data_format == 'channels_last': valid_block = tf.reshape(valid_block, [1, height, width, 1]) else: valid_block = tf.reshape(valid_block, [1, 1, height, width]) randnoise = tf.random_uniform(net.shape, dtype=tf.float32) valid_block = tf.cast(valid_block, dtype=tf.float32) seed_keep_rate = tf.cast(1 - seed_drop_rate, dtype=tf.float32) block_pattern = (1 - valid_block + seed_keep_rate + randnoise) >= 1 block_pattern = tf.cast(block_pattern, dtype=tf.float32) if self._data_format == 'channels_last': ksize = [1, self._dropblock_size, self._dropblock_size, 1] else: ksize = [1, 1, self._dropblock_size, self._dropblock_size] block_pattern = -tf.nn.max_pool( -block_pattern, ksize=ksize, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME', data_format='NHWC' if self._data_format == 'channels_last' else 'NCHW') percent_ones = tf.cast(tf.reduce_sum(block_pattern), tf.float32) / tf.cast( tf.size(block_pattern), tf.float32) net = net / tf.cast(percent_ones, net.dtype) * tf.cast( block_pattern, net.dtype) return net
三、实验验证
在开源数据集Canine Coccidiosis Parasite上面进行实验,该数据集只有一个类别,使用DropBlock之前,对目标框的清晰度敏感度分析如下所示:
图3 使用DropBlock之前,检测模型对目标框亮度敏感度分析
使用DropBlock之后,对目标框的清晰度敏感度进行分析,如下所示,可以看到,目标框清晰度敏感度从原来的0.0718降低到0.0204。
图4 使用DropBlock之后,检测模型对目标框亮度敏感度分析
可以看到,使用DropBlock之后,目标框的清晰度敏感度得到了比较大的改善
四、用户建议
在模型推理结果中,如果检测出来的类别对于目标框清晰度的敏感程度比较大,推荐在训练的时候,使用DropBlock进行模型优化和加强。
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