基于深度預(yù)測和Transformer的視覺顯著性檢測研究

基于深度預(yù)測和Transformer的視覺顯著性檢測研究摘要：本文針對視覺顯著性檢測研究提出了一種基于深度預(yù)測和Transformer的新方法，該方法將深度學(xué)習(xí)和自注意力機(jī)制相結(jié)合，實現(xiàn)了對復(fù)雜場景下顯著物體的快速準(zhǔn)確檢測。首先，我們設(shè)計了一種新的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在顯著性特征提取和分類方面取得了不錯的成果。同時，為了解決傳統(tǒng)方法缺乏全局考慮的問題，我們采用了Transformer網(wǎng)絡(luò)的自注意力機(jī)制來對每個像素進(jìn)行細(xì)粒度處理。最后，我們在多個公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了比較實驗，并與當(dāng)前主流算法進(jìn)行了對比。結(jié)果表明，所提出的方法在不同數(shù)據(jù)集上均取得了較好的效果，證明了方法的有效性和實用性。

關(guān)鍵詞：視覺顯著性檢測；深度預(yù)測；Transformer；自注意力機(jī)制；深度學(xué)習(xí)；全局考慮

一、引言

視覺顯著性檢測是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個重要問題，其主要目標(biāo)是在圖像中快速準(zhǔn)確地檢測出顯著物體或區(qū)域。這一問題具有廣泛的應(yīng)用范圍，包括圖像檢索、自動化駕駛、視頻目標(biāo)跟蹤等等。在傳統(tǒng)方法中，往往是通過手工提取圖像的特征來進(jìn)行顯著性檢測。這種方法雖然很早就被提出來了，但卻存在著一定的局限性，比如特征提取效果難以保證，不適用于復(fù)雜場景等等。

隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來越多的深度學(xué)習(xí)算法被應(yīng)用到視覺顯著性檢測中。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是當(dāng)前最常用的一種方法。通過CNN學(xué)習(xí)圖像的特征，可以較好地解決傳統(tǒng)方法的局限性。不過，由于CNN只考慮局部特征，缺乏全局考慮，因此在復(fù)雜場景下的檢測效果并不理想。

為了解決這一問題，本文提出了一種基于深度預(yù)測和Transformer的新方法。Transformer作為自注意力機(jī)制的代表，在自然語言處理領(lǐng)域中已經(jīng)被證明是一種非常有效的模型。本文將其應(yīng)用到視覺顯著性檢測中，取得了較好的效果。具體而言，我們將深度學(xué)習(xí)和自注意力機(jī)制相結(jié)合，在一個新的框架下進(jìn)行視覺顯著性檢測。首先，我們設(shè)計了一種新的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在顯著性特征提取和分類方面取得了不錯的成果。同時，為了解決全局考慮的問題，我們采用了Transformer網(wǎng)絡(luò)的自注意力機(jī)制來對每個像素進(jìn)行細(xì)粒度處理。最后，我們在多個公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了比較實驗，并將其與當(dāng)前主流算法進(jìn)行對比，證明了所提出的方法在不同數(shù)據(jù)集上均取得了較好的效果。

二、相關(guān)工作

視覺顯著性檢測是一個廣泛研究的問題，已經(jīng)有很多經(jīng)典的方法被提出來了。在傳統(tǒng)的方法中，往往是通過手工提取圖像的特征來進(jìn)行顯著性檢測。例如，Itti等人提出的Itti模型[1]、Achanta等人提出的全局對比度模型[2]以及Hou等人提出的區(qū)域?qū)Ρ榷饶Ｐ蚚3]等等。雖然這些方法都有一定的效果，但是缺乏全局考慮，不適用于復(fù)雜場景。

隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，越來越多的深度學(xué)習(xí)算法被引入到視覺顯著性檢測中。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是最常用的方法之一。VGG、ResNet、Inception等網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在這個問題上取得了不錯的成果。具體而言，這些網(wǎng)絡(luò)通常是將圖像分為多個塊，然后分別進(jìn)行特征提取，最后將得到的特征進(jìn)行整合以得到顯著圖。雖然這些方法已經(jīng)取得了一定的效果，但它們?nèi)匀蝗狈θ挚紤]。

與此相反，注意力機(jī)制是一種能夠全局考慮的方法，旨在對圖像中的關(guān)鍵部分進(jìn)行加權(quán)處理。特別地，自注意力機(jī)制是一個能夠全局考慮并對圖像中的每個部分進(jìn)行加權(quán)處理的方法，近年來已經(jīng)逐漸在計算機(jī)視覺領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。在圖像領(lǐng)域，Chen等人提出的以注意力機(jī)制為主干的網(wǎng)絡(luò)[4]、Fu等人提出的基于CNN和注意力機(jī)制的方法[5]等都取得了不錯的效果。但是由于自注意力機(jī)制在圖像領(lǐng)域的應(yīng)用較少，因此目前很難得到一個準(zhǔn)確的顯著性檢測結(jié)果。

三、方法

本文提出了一種基于深度預(yù)測和Transformer的新方法。在這個框架下，通過深度學(xué)習(xí)和自注意力機(jī)制相結(jié)合，可以快速準(zhǔn)確地檢測復(fù)雜場景下的顯著物體。具體而言，我們的方法分為兩個階段：顯著性特征提取和全局加權(quán)處理。

（一）顯著性特征提取

第一階段的目標(biāo)是對原始圖像提取顯著性特征。我們采用了一種新的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)來提取特征，稱之為DPNet。這個網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。


如圖所述，DPNet基于特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(FPN)，可以提取來自多個尺度金字塔的特征圖。然后，這些特征圖被統(tǒng)一到通道維度，并被傳入到兩個全卷積層中，以得到深度預(yù)測圖（DP）。此時，DP與輸入圖像具有相同的尺寸，可以被作為第二階段的輸入。

（二）全局加權(quán)處理

第二階段的目標(biāo)是對整個圖像進(jìn)行全局加權(quán)處理，使得顯著物體得到更高的權(quán)重。我們采用了一種基于Transformer的自注意力機(jī)制來對每個像素進(jìn)行細(xì)粒度處理。如圖2所示，我們利用了K，Q，V三個矩陣來計算圖像中每個點(diǎn)的權(quán)重，最后將權(quán)重與DP相乘即可得到顯著圖。


其中，K矩陣、Q矩陣和V矩陣的計算方式如下：

$$K=XW_k$$

$$Q=XW_q$$

$$V=XW_v$$

其中，X是DP，Wk，Wq和Wv是學(xué)習(xí)得到的權(quán)重矩陣，表示K，Q和V的計算方式。這三個矩陣都具有相同的尺寸，可以用于計算每個像素的權(quán)重。

對于每個像素，都需要計算它與圖像中其他像素的關(guān)系，因此需要計算K和Q之間的點(diǎn)積。然后，將結(jié)果除以原始計算結(jié)果中的根號d，其中d表示向量的維度。然后，再將結(jié)果輸入到softmax函數(shù)中。得到的結(jié)果即為權(quán)重矩陣。最后，將權(quán)重矩陣與DP相乘即可得到顯著圖。

四、實驗結(jié)果

我們在多個公開數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了實驗，包括ECSSD、HKU-IS、PASCAL-S等。同時，我們將所提出的方法和當(dāng)前主流算法進(jìn)行對比，包括DSS[6]、Amulet[7]和PiCANet[8]等。

實驗結(jié)果如圖3所示。與當(dāng)前主流算法相比，所提出的方法在準(zhǔn)確率和召回率上均有較大提升。同時，所提出的方法在速度上也具有明顯優(yōu)勢。


五、結(jié)論

本文提出了一種基于深度預(yù)測和Transformer的視覺顯著性檢測方法。在該方法中，我們采用了DPNet來進(jìn)行顯著性特征提取，并采用自注意力機(jī)制來進(jìn)行全局加權(quán)處理。實驗結(jié)果表明，所提出的方法不僅有效，而且速度也比當(dāng)前主流算法快。同時，所提出的方法具有廣泛的應(yīng)用前景，在圖像檢索、自動化駕駛和視頻目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域具有重要作用。

六、貢獻(xiàn)和局限性

本文主要貢獻(xiàn)在于提出了一種基于深度預(yù)測和Transformer的視覺顯著性檢測方法，采用了DPNet和自注意力機(jī)制來進(jìn)行顯著性特征提取和全局加權(quán)處理。實驗結(jié)果表明，所提出的方法在準(zhǔn)確率、召回率和速度上均優(yōu)于當(dāng)前主流算法，具有廣泛的應(yīng)用前景。

本文的局限性在于，所提出的方法仍存在一些缺陷，需要進(jìn)一步改進(jìn)。例如，目前僅僅在靜態(tài)圖像上進(jìn)行了實驗，對于動態(tài)視頻的處理還需要進(jìn)一步研究。此外，所提出的方法在復(fù)雜場景下的顯著性檢測仍存在一定的局限性，需要進(jìn)一步改進(jìn)。

七、未來展望

在未來，我們將繼續(xù)改進(jìn)所提出的方法，以適應(yīng)更加復(fù)雜的場景和更高的精度要求。同時，我們也將探索更多的應(yīng)用場景，例如圖像檢索、自動化駕駛和視頻目標(biāo)跟蹤等領(lǐng)域，以期在計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得更大的進(jìn)展未來的研究方向之一是將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)相結(jié)合，以進(jìn)一步提高顯著性檢測的精度和效率。例如，可以利用基于梯度的邊緣檢測方法來增強(qiáng)圖像特征，并通過深度學(xué)習(xí)進(jìn)行進(jìn)一步的特征提取和分類。此外，綜合應(yīng)用多個模型也是提高顯著性檢測效果的一種有效方法。

另一個研究方向是結(jié)合深度學(xué)習(xí)和眼動數(shù)據(jù)，以更好地理解人類視覺系統(tǒng)的工作方式。通過采集和分析人類觀察圖像時所產(chǎn)生的眼動數(shù)據(jù)，可以深入了解人類在觀察圖像時關(guān)注哪些區(qū)域，并利用這些信息來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型以達(dá)到更好的顯著性檢測效果。

最后，隨著計算機(jī)視覺技術(shù)的不斷發(fā)展，未來的研究方向之一是將顯著性檢測與更多的應(yīng)用場景相結(jié)合。例如，可以結(jié)合語義分割進(jìn)行自動化駕駛中的障礙物檢測，或結(jié)合圖像文字識別進(jìn)行圖像檢索。這將會有助于更好地滿足現(xiàn)實需求，并推動計算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展另一個未來的研究方向是顯著性檢測在虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實等領(lǐng)域的應(yīng)用。隨著虛擬現(xiàn)實和增強(qiáng)現(xiàn)實技術(shù)的普及，顯著性檢測可以為這些技術(shù)提供更好的用戶體驗。例如，在虛擬現(xiàn)實游戲中，顯著性檢測可以用于改善游戲中的物體渲染，使場景更加真實。在增強(qiáng)現(xiàn)實應(yīng)用中，顯著性檢測可以幫助對增強(qiáng)現(xiàn)實內(nèi)容進(jìn)行優(yōu)化和呈現(xiàn)，讓用戶能夠更好地體驗和理解增強(qiáng)現(xiàn)實內(nèi)容。

除此之外，隨著深度學(xué)習(xí)算法的不斷發(fā)展和硬件計算能力的提高，未來的顯著性檢測算法有望實現(xiàn)快速和精準(zhǔn)的檢測。同時，關(guān)于數(shù)據(jù)集和評價標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)也應(yīng)得到進(jìn)一步優(yōu)化和規(guī)范。這有助于研究人員在不同的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行比較和評估，同時推動該領(lǐng)域的發(fā)展。

最后要注意的是，未來顯著性檢測研究需要遵循倫理道德規(guī)范，加強(qiáng)個人隱私保護(hù)。例如，在使用眼動數(shù)據(jù)方面，研究人員應(yīng)該嚴(yán)格遵守數(shù)據(jù)采集和處理的規(guī)范，并保證被試人員的隱私不受侵犯。在算法應(yīng)用方面，研