【转载】细粒度图像识别Object-Part Attention Driven Discriminative Localization for Fine-grained Image Classification

细粒度图像识别Object-Part Attention Driven Discriminative Localization for Fine-grained Image Classification（OPADDL） 论文笔记

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原文："Object-Part Attention Model for Fine-grained Image Classification", IEEE Transactions on Image Processing (TIP), Vol. 27, No. 3, pp. 1487-1500, Mar. 2018.
作者：Yuxin Peng, Xiangteng He, and Junjie Zhao（北京大学）
下载地址：https://arxiv.org/abs/1704.01740 【pdf】

细粒度图像识别系列其他文章：

• Mask-CNN：http://blog.csdn.net/cyiano/article/details/71440358
• PDFS：http://blog.csdn.net/cyiano/article/details/71629754

1 简介

• 细粒度图像识别是现在图像分类中一个颇具挑战性的任务，它的目标是在一个大类中的数百数千个子类中正确识别目标。相同的子类中物体的动作姿态可能大不相同，不同的子类中物体可能又有着相同的动作姿态，这是识别的一大难点。细粒度图像分类的关键点在寻找一些存在细微差别的局部区域（比如鸟类的喙、眼睛、爪子等），因此，现有的细粒度图像识别算法不但寻找图像中的整个物体（object），还寻找一些有区别的局部（part）。
  
  
• 过去常用的生成object和part算法为Selective search，但它的召回率高，精准度低。细粒度图像识别中的寻找object和part可以视为一个两级注意力模型，一级是寻找object，另一级是寻找parts。大多数算法在训练寻找object和part的网络时都依赖于object-level attention 和 parts annotations等额外标注，这是一个非常大的劳动量。此为第一个限制。
• 虽然现在有很多人开始不用annotations来训练寻找object和part的网络，但他们的生成方法破坏了object和parts之间的关联性，这就导致生成的parts包含大量背景，且parts之间互相重叠严重。此为第二个限制。
• 为了解决上述两个限制，作者提出了object-part attention driven discriminative localization(OPADDL)方法。它在生成object和part方面使用了两个模型：
  • Object-Part Attention Model：该模型可以不利用人工annotaions信息来生成object和parts。它的注意力分为两级：Object级注意力模型利用CNN中的全局平均池化提取saliency map，以定位物体在图中的位置；Part级注意力模型首先选出有区别的部分，然后再把它们根据神经网络中的 cluster pattern 排列起来，以学习局部特征。将两级模型连接起来，就可以增强multi-view and multi-scale的特征学习。
  • Object-Part Spatial Constraint Model：该模型同样分为两个约束：Object级空间约束强行让选择出来的parts定位到object区域中；Part级空间约束减少parts中的重叠，且强调parts的显著性，这样可以消除重复且提高parts的区分性。两种空间约束联合起来，不仅可以发现更多显著的局部细节，还可以大大提高细粒度图像分类的准确率。
• 最后强调一下，作者使用的弱监督方法，即训练和测试时不用任何annotations！

2 相关工作

• 本章就不详细展开了，有兴趣的读者可以看看原文。提一下，现有的细粒度图像识别方法可以分成三类：Ensemble of Networks Based Methods、Visual Attention Based Methods、Part Detection Based Method。

3 OPADDL模型

• OPADDL模型的全部结构正如上图所呈示，咋一看模型十分复杂，接下来我们把模型进行拆分，一块一块地说明。

A. Object-level Attention Model

• 现有的很多弱监督模型着重于提取parts，而忽略了object的定位，事先提取object是可以除去很多背景噪声的。作者使用saliency extraction方法来自动定位object，其中分为两个内容：Patch Filter滤掉一张图中的背景patch，保留和object有关的patch来训练一个CNN网络ClassNet；Saliency Extraction通过全局平均池化（GAP）提取saliency map，完成object的定位。整个网络称为ObjectNet。
  • Patch Filter：对于一张图，作者先用传统的selective search生成一堆patch，再用一个事先在ImageNet上预训练好的CNN（作者称之为FilterNet）进一步筛掉更多的背景patch。筛选的准则就是设置一个阈值，CNN的softmax层的输出（根据标签）高于阈值才保留。注意这个patch filter只在训练阶段使用，测试时就直接上ClassNet了。
  • Saliency Extraction：Saliency map表明有在CNN子类别识别中做出贡献的区域（Fig.4第二行）。上一步用patch filter筛出一些包含pbject的patch后，用CAM来生成子类别c的saliency map \(M_c\)接着根据saliency map就可以生成定位框（Fig.4第三行）。具体生成M的公式如下：

　　　　 

　　　　

B. Part-level Attention Model

和上面对应，B小节整个网络统称为“PartNet”。

Object-Part Spatial Constraint Model

• 本小节说的是object和part两个级别的空间约束。上面已经提到过了，没有object空间约束会使提取的parts包含大量背景，而没有parts空间约束会使提取的parts大量重叠，有些关键part被忽略。
• 给定一张图像\(I\)，它的saliency map \(M\)和object边缘\(b\)已经从小节A中获得。接下来以\(\mathbb{P}\)表示selective search生成的所有patch集合，\(P=\{p_1,p_2,...p_n\}\)代表选出来的n个parts。整个约束要做的事情就是实现如下最大值优化：

　

• \(\Delta_{box}(P)\)表示object的空间约束。具体定义如下图。从定义可以看出，该约束就是为了鼓励parts和object尽可能重叠，IOU过阈值的个数越多，分数越高。

　　　　

• \(\Delta_{parts}(P)\)表示parts空间约束。既然saliency map可以表现出图像有区别的地方，作者就将saliency和parts的空间关系联合起来定义约束：

　　　　

　　　　

Part Alignment

• 通过上面约束模型求解出来的n个patch是无序的，在这一节里面将把它们按语义分类好（哪些是头，哪些是脚等等）。按语义分类的主要依据是CNN倒数第二层输出不同通道的响应区别，有些通道可能对头部有明显响应，有些则对脚有明显相应。
• 首先计算两个神经元\(u_iu_j\)的相似矩阵\(S(i,j)\)，接着用谱聚类把神经元分成m个簇。具体的操作步骤如下：
  • 改变patch的尺寸，让它传播到网络倒数第二层时只有1*1大小（单值）；
  • 前向传播patch，每个通道都得到一个分数；
  • 每个簇内的通道值相加得到簇的分数（共m个分数）；
  • 一个patch哪个簇分数最高，就把这个patch归到哪一类去，最后这些patch就能按语义被分成几类簇。整个算法如下描述：
    

C. Final Prediction

• 上面出现了许多网络，现在总结一下。ClassNet关注的是原始图像，ObjectNet关注的是目标object，PartNet关注的是局部parts。ObjectNet里面还有FilterNet。
• Object-level注意模型首先利用FilterNet生成与object相关的patch，这些patch又推动ClassNet更好地学习特征和目标定位。part-level注意模型选择出合适的局部信息。
• 最后的得分方式是：
  
  三个分数分别代表了ClassNet、ObjectNet、PartNet的softmax值，\(\alpha, \beta\, \gamma\)通过交叉验证来选择，以使final_score最高。

4 实验

数据集

• 文章中使用了三个常用细粒度图像数据集：CUB-200-2011（鸟类）、Cars-196（汽车）和Oxford-IIIT Pet（猫狗等宠物）。评价标准很简单，正确识别数除以总数。

网络细节

• 定位和分类网络都用VGGNET作为原型。定位网络中，VGG的conv5-3被移除，并且替换成3*3卷积核，1 padding，1024通道的卷积层，后面跟着GAP和softmax。修正后的VGGNET在ImageNet上预训练好。
• 分类网络还加上了batch normalization。由于要识别原始图像、object和parts三块，每个都用相同的CNN结构，只是训练数据不同。

分类结果

• CUB-200-2011上85.83%；Cars-196上92.19%；Oxford-IIIT Pet上93.81%。三个都是当前最高。

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原文链接：https://blog.csdn.net/Cyiano/article/details/72081855

论文代码链接：https://github.com/PKU-ICST-MIPL/OPAM_TIP2018

转载别人对自己论文的笔记的滋味真是复杂啊。。