面向困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測方法：理論實踐與創(chuàng)新

面向困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測方法：理論、實踐與創(chuàng)新一、引言1.1研究背景與意義在當今數(shù)字化時代，圖像和視頻數(shù)據(jù)的爆炸式增長使得高效、準確的計算機視覺處理技術(shù)變得愈發(fā)重要。顯著性目標檢測（SalientObjectDetection，SOD）作為計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵研究方向，旨在從圖像或視頻中自動識別并分割出最能吸引人類視覺注意力的顯著目標區(qū)域。這一技術(shù)模擬了人類視覺系統(tǒng)對場景中重要信息的快速感知能力，能夠有效減少數(shù)據(jù)處理量，提高后續(xù)視覺任務(wù)的效率和準確性，在圖像分割、目標識別、圖像檢索、視頻監(jiān)控、自動駕駛、圖像壓縮、醫(yī)學圖像分析等眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力。在圖像分割任務(wù)中，顯著性目標檢測可以作為預處理步驟，快速定位感興趣區(qū)域，為后續(xù)精確分割提供基礎(chǔ)；在目標識別中，顯著目標檢測能夠幫助模型聚焦關(guān)鍵目標，提高識別準確率；圖像檢索領(lǐng)域，基于顯著性目標檢測的方法可以提取圖像的關(guān)鍵特征，提升檢索的相關(guān)性和效率；視頻監(jiān)控場景里，能夠及時檢測出異常的顯著目標，實現(xiàn)智能預警；自動駕駛中，準確識別道路上的行人、車輛等顯著目標，對保障行車安全至關(guān)重要；圖像壓縮時，通過突出顯著區(qū)域，可在保證視覺質(zhì)量的前提下減少數(shù)據(jù)量；醫(yī)學圖像分析中，輔助醫(yī)生快速定位病變區(qū)域，提高診斷效率。盡管顯著性目標檢測取得了顯著進展，但仍面臨諸多挑戰(zhàn)?，F(xiàn)實場景中的圖像和視頻具有高度復雜性，存在目標尺度變化大、背景干擾復雜、目標與背景對比度低、多目標相互遮擋等問題，這些都給準確檢測顯著目標帶來了困難。例如，在自然場景圖像中，顯著性目標的大小可能從極小的物體到占據(jù)大部分畫面的大型物體不等，現(xiàn)有的檢測模型往往難以同時準確捕捉不同尺度目標的特征；在復雜背景下，如城市街道、森林等場景，背景中的各種元素可能與目標具有相似的特征，容易造成誤判；當目標與背景的顏色、紋理等特征相近時，檢測模型很難區(qū)分出顯著目標；在多目標場景中，目標之間的相互遮擋會導致部分目標特征缺失，增加檢測難度。在這些具有挑戰(zhàn)性的場景中，存在大量的困難樣本。困難樣本是指那些模型難以正確分類或檢測的樣本，它們通常具有模糊的邊界、復雜的背景干擾、不常見的目標形態(tài)或與訓練數(shù)據(jù)分布差異較大等特點。對于顯著性目標檢測任務(wù)來說，困難樣本可能表現(xiàn)為目標與背景對比度極低的圖像、包含多個相似目標且相互遮擋的圖像、目標尺度極小或極大的圖像等。傳統(tǒng)的顯著性目標檢測方法在處理這些困難樣本時，往往表現(xiàn)出較低的檢測精度和魯棒性，導致檢測結(jié)果出現(xiàn)誤檢、漏檢或分割不準確等問題。為了提升顯著性目標檢測在復雜場景下的性能，解決困難樣本帶來的挑戰(zhàn)，引入主動采樣技術(shù)具有重要意義。主動采樣是一種從數(shù)據(jù)集中有選擇地獲取樣本的方法，其核心思想是通過某種策略主動挑選對模型學習最有價值的樣本，而不是像傳統(tǒng)方法那樣隨機采樣或使用全部樣本進行訓練。在顯著性目標檢測中，針對困難樣本進行主動采樣，可以使模型更加關(guān)注那些難以處理的樣本，學習到更具代表性和魯棒性的特征，從而有效提高模型對復雜場景的適應(yīng)能力和檢測精度。通過主動采樣選擇包含復雜背景干擾的困難樣本，模型可以學習到如何在復雜背景中準確區(qū)分顯著目標，增強對背景噪聲的抗干擾能力；對于目標尺度變化大的困難樣本，模型可以學習到不同尺度目標的特征表示，提高對多尺度目標的檢測能力。此外，主動采樣還可以在一定程度上減少訓練數(shù)據(jù)量，提高訓練效率。在實際應(yīng)用中，收集和標注大量的圖像數(shù)據(jù)往往需要耗費大量的人力、物力和時間成本。通過主動采樣，只選擇最具價值的困難樣本進行標注和訓練，可以在保證模型性能的前提下，降低數(shù)據(jù)采集和標注的工作量，加快模型的訓練速度，使得模型能夠更快地應(yīng)用于實際場景中。面向困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測方法研究具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。從理論角度來看，該研究有助于深入理解顯著性目標檢測中的困難樣本特性，探索更有效的樣本選擇策略和模型訓練方法，推動計算機視覺領(lǐng)域相關(guān)理論的發(fā)展；從實際應(yīng)用角度出發(fā)，能夠為圖像和視頻處理相關(guān)的眾多領(lǐng)域提供更準確、高效的顯著性目標檢測技術(shù)，提升這些領(lǐng)域的智能化水平，具有廣闊的應(yīng)用前景和社會經(jīng)濟效益。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.2.1顯著性目標檢測研究現(xiàn)狀顯著性目標檢測的研究可以追溯到上世紀，早期主要基于傳統(tǒng)的計算機視覺方法，利用圖像的底層特征，如顏色、紋理、亮度等，通過手工設(shè)計的特征提取器和計算模型來檢測顯著區(qū)域。例如，Itti等人在1998年提出的基于生物學啟發(fā)的經(jīng)典顯著性模型，該模型模擬人類視覺系統(tǒng)的自底向上注意機制，通過計算圖像的顏色、亮度和方向等特征的對比度來生成顯著性圖，為后續(xù)的研究奠定了基礎(chǔ)。然而，這些傳統(tǒng)方法在面對復雜場景和多樣化的顯著性目標時，表現(xiàn)出局限性，檢測精度和魯棒性較低。隨著深度學習技術(shù)的快速發(fā)展，基于深度學習的顯著性目標檢測方法逐漸成為主流，并取得了顯著的成果。這類方法通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其變體，能夠自動學習圖像的高級語義特征，從而更準確地檢測顯著性目標。例如，HED（Holistically-NestedEdgeDetection）網(wǎng)絡(luò)首次將全卷積網(wǎng)絡(luò)（FullyConvolutionalNetwork，F(xiàn)CN）應(yīng)用于顯著性目標檢測，通過端到端的訓練直接預測顯著性圖，大大提高了檢測效率和準確性；U型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如U-Net）的引入，通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)實現(xiàn)了對不同尺度特征的有效融合，進一步提升了模型對顯著性目標的分割能力。近年來，為了應(yīng)對復雜場景下的挑戰(zhàn)，研究者們提出了一系列改進策略。多尺度特征融合方法被廣泛應(yīng)用，通過融合不同層次的特征圖，模型能夠捕捉到不同尺度的顯著性目標信息。例如，一些方法通過構(gòu)建特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（FeaturePyramidNetwork，F(xiàn)PN），將高層語義特征和低層細節(jié)特征相結(jié)合，有效提高了對多尺度目標的檢測性能；注意力機制也被引入顯著性目標檢測中，使模型能夠自動聚焦于顯著區(qū)域，抑制背景干擾。如SENet（Squeeze-and-ExcitationNetworks）提出的通道注意力機制，通過對通道維度的特征進行加權(quán)，增強了模型對重要特征的關(guān)注能力；還有一些研究探索了跨模態(tài)信息融合，將深度信息（RGB-D）、熱紅外信息（RGB-T）等與RGB圖像信息相結(jié)合，以提升在復雜背景和光照條件下的檢測效果。1.2.2困難樣本主動采樣研究現(xiàn)狀困難樣本主動采樣在機器學習和計算機視覺領(lǐng)域受到了越來越多的關(guān)注，其目的是通過有效的采樣策略，從數(shù)據(jù)集中選擇對模型訓練最有價值的困難樣本，從而提高模型的性能和泛化能力。在圖像分類任務(wù)中，一些研究通過計算樣本的預測置信度、損失值或與決策邊界的距離等指標來識別困難樣本，并將其納入訓練集進行重訓練，以改善模型對難分樣本的分類能力。例如，在基于深度學習的圖像分類模型訓練中，通過設(shè)置置信度閾值，將預測置信度低于閾值的樣本視為困難樣本，然后對這些困難樣本進行過采樣，增加其在訓練集中的比例，使得模型能夠更好地學習這些樣本的特征，提高分類準確率。在目標檢測任務(wù)中，困難樣本主動采樣同樣具有重要意義。一些方法通過分析樣本的IoU（IntersectionoverUnion）值、邊界框的回歸誤差等指標來確定困難樣本，并采用在線難例挖掘（OnlineHardExampleMining，OHEM）等技術(shù)，在訓練過程中實時選擇和利用困難樣本進行訓練。例如，在FasterR-CNN目標檢測框架中，通過設(shè)置IoU閾值篩選出與真實邊界框IoU較低的樣本作為困難樣本，然后在損失計算中對這些困難樣本賦予更高的權(quán)重，使得模型更加關(guān)注困難樣本的學習，提升檢測精度。在顯著性目標檢測領(lǐng)域，困難樣本主動采樣的研究相對較少，但也取得了一些初步進展。部分研究嘗試將困難樣本主動采樣策略應(yīng)用于顯著性目標檢測模型的訓練中，通過選擇具有挑戰(zhàn)性的樣本，如目標與背景對比度低、目標尺度變化大或存在遮擋的樣本，來增強模型對復雜場景的適應(yīng)性。然而，現(xiàn)有的方法在困難樣本的定義和選擇標準上還不夠完善，缺乏系統(tǒng)性和針對性，導致采樣效果有限，無法充分發(fā)揮困難樣本主動采樣的優(yōu)勢。1.2.3當前研究存在的不足盡管顯著性目標檢測和困難樣本主動采樣在各自領(lǐng)域取得了一定的進展，但在面向困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測方法研究方面，仍存在諸多不足?，F(xiàn)有顯著性目標檢測方法在復雜場景下對困難樣本的檢測能力有待提高。面對目標尺度變化大、背景干擾復雜、目標與背景對比度低等困難樣本，模型容易出現(xiàn)誤檢、漏檢或分割不準確的問題，難以滿足實際應(yīng)用的需求。當前困難樣本主動采樣在顯著性目標檢測中的應(yīng)用研究還不夠深入。缺乏有效的困難樣本定義和評估指標體系，使得難以準確地識別和選擇真正對模型學習有價值的困難樣本；采樣策略的設(shè)計也不夠靈活和智能，無法充分考慮顯著性目標檢測任務(wù)的特點和復雜場景下樣本的多樣性，導致采樣效率低下，無法有效提升模型性能。大多數(shù)研究沒有充分挖掘困難樣本與模型訓練之間的內(nèi)在聯(lián)系，未能將困難樣本主動采樣與模型結(jié)構(gòu)設(shè)計、訓練算法優(yōu)化等有機結(jié)合起來，限制了方法的有效性和可擴展性。在實際應(yīng)用中，還面臨著數(shù)據(jù)標注成本高、樣本不平衡等問題，進一步制約了面向困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測方法的發(fā)展和應(yīng)用。1.3研究內(nèi)容與方法1.3.1研究內(nèi)容本文圍繞面向困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測方法展開研究，具體內(nèi)容如下：困難樣本的定義與特征分析：深入分析顯著性目標檢測任務(wù)中困難樣本的特性，結(jié)合實際場景和現(xiàn)有檢測方法的不足，從目標與背景的對比度、目標尺度變化、遮擋情況、背景復雜度等多個維度，建立科學合理的困難樣本定義和評估指標體系，為后續(xù)的主動采樣策略設(shè)計提供準確的樣本篩選依據(jù)。針對目標與背景對比度低的困難樣本，分析其顏色、紋理等特征的相似性，量化對比度指標；對于目標尺度變化大的樣本，研究不同尺度目標在圖像中的占比、特征表達差異等，確定尺度相關(guān)的評估參數(shù)。主動采樣策略設(shè)計：基于困難樣本的定義和特征分析，設(shè)計高效的主動采樣策略。綜合考慮樣本的不確定性、代表性和多樣性等因素，探索多種采樣方法的融合，如基于不確定性采樣、基于密度采樣和基于聚類采樣等，以提高采樣的針對性和有效性。利用不確定性采樣方法，選擇模型預測置信度低的樣本，這些樣本通常包含模型難以學習的特征；結(jié)合密度采樣，選取分布在樣本空間低密度區(qū)域的樣本，增加樣本的多樣性；通過聚類采樣，從不同聚類簇中選取具有代表性的樣本，確保采樣樣本能夠覆蓋各種類型的困難樣本。結(jié)合主動采樣的顯著性目標檢測模型構(gòu)建：將主動采樣策略與顯著性目標檢測模型相結(jié)合，對現(xiàn)有模型結(jié)構(gòu)進行改進和優(yōu)化，使其能夠更好地利用困難樣本進行學習。引入注意力機制、多尺度特征融合等技術(shù)，增強模型對困難樣本中關(guān)鍵特征的提取和學習能力，提高模型在復雜場景下的檢測精度和魯棒性。在模型中嵌入注意力模塊，使模型能夠自動聚焦于困難樣本中的顯著區(qū)域，抑制背景干擾；通過構(gòu)建多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)，融合不同層次的特征圖，充分利用困難樣本中不同尺度目標的信息，提升對多尺度目標的檢測能力。實驗驗證與分析：使用公開的顯著性目標檢測數(shù)據(jù)集以及自行收集的包含豐富困難樣本的數(shù)據(jù)集，對所提出的方法進行實驗驗證。對比分析不同主動采樣策略和模型結(jié)構(gòu)下的檢測性能，評估所提方法在困難樣本檢測方面的優(yōu)勢和有效性；通過消融實驗，研究各組成部分對整體性能的影響，深入分析主動采樣策略與模型結(jié)構(gòu)之間的協(xié)同作用，為方法的進一步優(yōu)化提供依據(jù)。在實驗中，設(shè)置不同的實驗組，分別測試不同主動采樣策略、不同模型結(jié)構(gòu)以及不同參數(shù)設(shè)置下的檢測性能，通過對比實驗結(jié)果，分析各因素對方法性能的影響；進行消融實驗，逐步去除模型中的關(guān)鍵組件，觀察性能變化，從而明確各組件的作用和貢獻。1.3.2研究方法為實現(xiàn)上述研究內(nèi)容，本文擬采用以下研究方法：文獻研究法：廣泛查閱國內(nèi)外關(guān)于顯著性目標檢測、困難樣本主動采樣以及相關(guān)領(lǐng)域的文獻資料，全面了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、發(fā)展趨勢和存在的問題，為研究提供堅實的理論基礎(chǔ)和思路啟發(fā)。通過對大量文獻的梳理和分析，總結(jié)現(xiàn)有方法的優(yōu)缺點，找出研究的空白點和創(chuàng)新點，確定研究的方向和重點。實驗研究法：設(shè)計并開展一系列實驗，對提出的困難樣本定義、主動采樣策略和顯著性目標檢測模型進行驗證和評估。通過實驗結(jié)果分析，不斷優(yōu)化和改進方法，提高方法的性能和效果。在實驗過程中，嚴格控制實驗條件，確保實驗結(jié)果的準確性和可靠性；采用多種評估指標，全面衡量方法的性能，包括準確率、召回率、F1值、平均交并比（mIoU）等。模型構(gòu)建與優(yōu)化方法：基于深度學習框架，構(gòu)建適用于困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測模型。運用遷移學習、參數(shù)微調(diào)等技術(shù)，優(yōu)化模型的訓練過程，提高模型的泛化能力和魯棒性。利用預訓練模型作為基礎(chǔ)，通過遷移學習將其在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上學習到的特征遷移到當前任務(wù)中，減少模型的訓練時間和數(shù)據(jù)需求；對模型的參數(shù)進行微調(diào)，使其更好地適應(yīng)困難樣本的特點，提升模型在復雜場景下的檢測性能。數(shù)據(jù)分析方法：對實驗數(shù)據(jù)進行深入分析，運用統(tǒng)計學方法和可視化技術(shù)，挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和趨勢。通過數(shù)據(jù)分析，評估方法的性能，發(fā)現(xiàn)方法存在的問題和不足，為方法的改進和優(yōu)化提供數(shù)據(jù)支持。利用統(tǒng)計分析方法，計算各種評估指標的平均值、標準差等統(tǒng)計量，對方法的性能進行定量評估；采用可視化技術(shù)，如繪制ROC曲線、PR曲線、混淆矩陣等，直觀展示方法的性能和效果，便于分析和比較。1.4研究創(chuàng)新點本文的研究在方法、模型等方面具有以下創(chuàng)新點：提出新型困難樣本定義與評估體系：創(chuàng)新性地從多個關(guān)鍵維度，包括目標與背景的對比度、目標尺度變化、遮擋情況以及背景復雜度等，對顯著性目標檢測任務(wù)中的困難樣本進行定義和特征分析。通過量化這些維度的指標，建立了一套科學、全面且針對性強的困難樣本評估指標體系。這一體系能夠更準確地識別出真正對模型學習具有挑戰(zhàn)性的困難樣本，為后續(xù)的主動采樣策略設(shè)計提供了堅實可靠的樣本篩選依據(jù)，彌補了現(xiàn)有研究在困難樣本定義和評估方面的不足。在目標與背景對比度維度，通過計算顏色、紋理等特征的相似度，精確量化對比度指標，使對低對比度困難樣本的識別更加準確；對于目標尺度變化維度，深入研究不同尺度目標在圖像中的占比、特征表達差異等，確定了一系列有效的尺度相關(guān)評估參數(shù)，有效解決了現(xiàn)有方法對尺度變化大的困難樣本檢測能力不足的問題。設(shè)計融合多因素的主動采樣策略：基于對困難樣本特征的深入理解，綜合考慮樣本的不確定性、代表性和多樣性等多個重要因素，設(shè)計了一種全新的主動采樣策略。該策略巧妙融合了多種采樣方法，如基于不確定性采樣、基于密度采樣和基于聚類采樣等。通過基于不確定性采樣選擇模型預測置信度低的樣本，確保模型能夠?qū)W習到最具挑戰(zhàn)性的特征；利用基于密度采樣選取分布在樣本空間低密度區(qū)域的樣本，增加樣本的多樣性，避免模型陷入局部最優(yōu)；借助基于聚類采樣從不同聚類簇中選取具有代表性的樣本，全面覆蓋各種類型的困難樣本，提升采樣的全面性和有效性。這種多因素融合的主動采樣策略，充分考慮了顯著性目標檢測任務(wù)的特點和復雜場景下樣本的多樣性，有效提高了采樣的針對性和效率，是對現(xiàn)有主動采樣策略的重要改進和創(chuàng)新。構(gòu)建結(jié)合主動采樣的優(yōu)化檢測模型：將設(shè)計的主動采樣策略與顯著性目標檢測模型進行深度融合，對現(xiàn)有模型結(jié)構(gòu)進行了創(chuàng)新性的改進和優(yōu)化。通過引入注意力機制和多尺度特征融合等先進技術(shù)，顯著增強了模型對困難樣本中關(guān)鍵特征的提取和學習能力。注意力機制使模型能夠自動聚焦于困難樣本中的顯著區(qū)域，有效抑制背景干擾，提高對目標的檢測精度；多尺度特征融合網(wǎng)絡(luò)則充分利用困難樣本中不同尺度目標的信息，通過融合不同層次的特征圖，提升了模型對多尺度目標的檢測能力，增強了模型在復雜場景下的魯棒性。這種將主動采樣與模型結(jié)構(gòu)優(yōu)化相結(jié)合的方法，充分挖掘了困難樣本與模型訓練之間的內(nèi)在聯(lián)系，為提高顯著性目標檢測性能提供了新的思路和方法，有效提升了模型在復雜場景下的檢測精度和魯棒性。二、顯著性目標檢測與困難樣本概述2.1顯著性目標檢測基礎(chǔ)2.1.1定義與原理顯著性目標檢測，作為計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵任務(wù)，旨在從圖像或視頻中精準識別并分割出那些最能吸引人類視覺注意力的顯著目標區(qū)域。從生物學和心理學的角度來看，人類視覺系統(tǒng)具備一種快速聚焦重要信息的能力，能夠在復雜場景中迅速捕捉到顯著物體。顯著性目標檢測正是模擬這一過程，通過算法來模仿人類視覺系統(tǒng)對顯著性目標的感知機制。其原理基于人類視覺系統(tǒng)的一些特性，例如顏色對比、亮度對比、方向?qū)Ρ鹊?。在自然場景中，當一個物體的顏色與周圍環(huán)境形成鮮明對比時，人類視覺系統(tǒng)會優(yōu)先注意到該物體。如在一片綠色草叢中，一朵紅色的花朵會因其獨特的顏色而顯得格外醒目。亮度對比也是重要因素，在黑暗的背景下，明亮的物體更容易被察覺。在夜晚的天空中，星星的亮度與黑暗的夜空形成強烈對比，使得人們的目光很容易被星星吸引。方向?qū)Ρ韧瑯佑绊懼覀儗︼@著性目標的感知，當物體的方向與周圍環(huán)境中的物體方向不同時，也會引起我們的注意。在整齊排列的書架上，一本傾斜放置的書會因為其方向的獨特性而被注意到。顯著性目標檢測算法通常會依據(jù)這些原則，計算圖像中每個像素的顯著分值。對于基于顏色對比的算法，會通過分析像素之間的顏色差異來計算顯著分值；基于亮度對比的算法，則會比較像素的亮度值；基于方向?qū)Ρ鹊乃惴ǎ瑫剂肯袼氐姆较蛐畔?。將顯著分值高的像素區(qū)域認定為顯著性目標。通過這樣的方式，計算機可以模擬人類視覺系統(tǒng)的感知過程，從圖像中檢測出顯著性目標，為后續(xù)的視覺任務(wù)提供基礎(chǔ)支持。2.1.2主要算法分類顯著性目標檢測算法經(jīng)歷了從傳統(tǒng)方法到基于深度學習方法的發(fā)展歷程，根據(jù)其特征提取和處理方式的不同，主要可分為基于底層特征和全局特征的傳統(tǒng)算法，以及基于深度學習的現(xiàn)代算法?；诘讓犹卣鞯乃惴ㄖ饕玫蛯哟蔚膱D像特征，如顏色、紋理和亮度等，通過局部運算的方式，計算每個像素與其周圍像素的差異度，以此來確定像素的顯著分值。Itti-Koch模型是這類算法的經(jīng)典代表，該模型于1998年由Itti等人提出，它模擬人類視覺注意機制，通過構(gòu)建高斯金字塔來對圖像進行多尺度處理，分別計算顏色、亮度和方向三個通道的顯著性圖，然后將這些顯著性圖進行融合，最終得到圖像的顯著性圖。在顏色通道中，通過計算不同顏色空間下的顏色差異來生成顏色顯著性圖；亮度通道則通過比較不同尺度下的亮度值來獲取亮度顯著性圖；方向通道利用Gabor濾波器提取不同方向的特征，進而生成方向顯著性圖。該模型計算速度較快，但在復雜場景下，由于僅依賴底層特征，對目標的語義理解能力有限，檢測效果往往不夠理想。基于全局特征的算法則側(cè)重于利用高層次的圖像特征，如形狀、結(jié)構(gòu)和語義等，通過全局統(tǒng)計的方式來計算整個圖像的顯著性。這類算法不再局限于局部像素的差異，而是從整體上把握圖像的特征信息。例如，一些算法會利用圖像的區(qū)域生長算法，將具有相似特征的像素合并為區(qū)域，然后根據(jù)區(qū)域的特征來計算顯著性；還有一些算法會通過分析圖像的結(jié)構(gòu)信息，如輪廓、對稱性等，來確定顯著性目標。然而，這些方法在處理復雜背景和多樣化目標時，同樣存在一定的局限性，難以準確捕捉到目標的細微特征和復雜形態(tài)。隨著深度學習技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于深度學習的顯著性目標檢測算法逐漸成為主流。深度學習算法通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體，能夠自動從大量的圖像數(shù)據(jù)中學習到高級語義特征，從而更有效地提取出圖像中的顯著性目標?；贑NN的顯著性目標檢測方法，利用CNN強大的特征提取能力，通過多層卷積和池化操作，自動學習圖像中不同層次的特征表示。HED網(wǎng)絡(luò)首次將全卷積網(wǎng)絡(luò)（FCN）應(yīng)用于顯著性目標檢測，通過端到端的訓練直接從原始圖像中預測顯著性圖，避免了傳統(tǒng)方法中復雜的特征工程，大大提高了檢測效率和準確性。U型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（如U-Net）則通過編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)，在編碼器部分對圖像進行下采樣，提取高層語義特征，在解碼器部分通過上采樣將高層語義特征與低層細節(jié)特征進行融合，從而實現(xiàn)對顯著性目標的精確分割。此外，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也被應(yīng)用于顯著性目標檢測中，如SGAN通過生成器和判別器的對抗訓練，生成更加真實和準確的顯著性圖?；谏疃葘W習的方法在復雜場景下表現(xiàn)出了更好的性能，但也面臨著需要大量標注數(shù)據(jù)和計算資源的問題。2.2困難樣本的界定與特點2.2.1困難樣本定義在顯著性目標檢測任務(wù)中，困難樣本的準確定義對于后續(xù)的研究和方法改進至關(guān)重要。從模型學習的角度來看，困難樣本可以被定義為那些導致模型預測誤差較大的樣本。具體而言，當模型對樣本的預測結(jié)果與真實標注之間存在較大偏差時，該樣本就可被視為困難樣本。在圖像分類任務(wù)中，如果模型對某一圖像的分類結(jié)果與真實類別不符，且預測概率分布較為均勻，表明模型對該樣本的判斷較為模糊，那么這個圖像樣本就屬于困難樣本。在顯著性目標檢測中，預測誤差不僅體現(xiàn)在目標的分類上，還涉及目標的定位和分割。如果模型預測的顯著性目標邊界與真實邊界偏差較大，或者在目標分割時出現(xiàn)較多的誤分割和漏分割情況，這些樣本都應(yīng)被歸為困難樣本。對于一張包含多個顯著性目標的圖像，模型未能準確檢測出所有目標，或者將背景誤判為目標，那么這張圖像就屬于困難樣本。為了更準確地量化困難樣本，可采用一些具體的指標。平均絕對誤差（MAE）是一種常用的衡量預測值與真實值之間差異的指標，在顯著性目標檢測中，可以計算模型預測的顯著性圖與真實標注的顯著性圖之間的MAE。若MAE值超過一定閾值，則可認為該樣本為困難樣本。交并比（IoU）也是一個重要的評估指標，用于衡量模型預測的目標區(qū)域與真實目標區(qū)域的重疊程度。當IoU值低于某一設(shè)定的閾值時，表明模型對該樣本中目標的檢測效果較差，該樣本可被判定為困難樣本。2.2.2困難樣本特點分析困難樣本在顯著性目標檢測中呈現(xiàn)出多種獨特的特點，這些特點給檢測任務(wù)帶來了不同程度的挑戰(zhàn)，對其進行深入分析有助于更好地理解困難樣本的本質(zhì)，從而針對性地設(shè)計檢測方法和主動采樣策略。尺度變化：困難樣本中的顯著性目標尺度變化范圍往往較大，從極小的物體到占據(jù)大部分畫面的大型物體都有可能出現(xiàn)。小尺度目標由于像素數(shù)量少，包含的特征信息有限，模型難以準確提取其特征，容易導致漏檢或誤檢。在一些高分辨率的航拍圖像中，可能存在一些微小的建筑物或車輛，它們在圖像中所占的像素比例極小，模型很難從復雜的背景中識別出這些小尺度目標。大尺度目標則可能超出模型的感受野范圍，使得模型無法獲取目標的完整信息，從而影響檢測的準確性。當目標占據(jù)大部分畫面時，模型可能會將目標的一部分誤判為背景，或者在分割目標時出現(xiàn)邊界不準確的情況。形狀不規(guī)則：困難樣本中的顯著性目標形狀通常較為復雜和不規(guī)則，不具備明顯的幾何特征。與規(guī)則形狀的物體相比，不規(guī)則形狀的目標難以用簡單的幾何模型進行描述和檢測。自然場景中的樹木、云朵等物體，它們的形狀千變?nèi)f化，沒有固定的輪廓和結(jié)構(gòu)，模型在檢測這些目標時需要學習更多的形狀特征，增加了檢測的難度。此外，不規(guī)則形狀的目標還可能存在部分遮擋或變形的情況，進一步增加了模型對其形狀識別和檢測的復雜性。背景干擾復雜：困難樣本往往存在復雜的背景干擾，背景中的元素與顯著性目標具有相似的特征，或者背景的紋理、顏色等過于復雜，容易對目標的檢測產(chǎn)生干擾。在城市街道場景中，背景中可能包含大量的建筑物、車輛、行人等元素，這些元素的顏色、紋理和形狀與顯著性目標相互交織，使得模型難以準確區(qū)分目標和背景。一些圖像的背景可能存在噪聲、模糊或光照不均等問題，這些因素也會影響模型對目標特征的提取和識別，導致檢測精度下降。目標與背景對比度低：當顯著性目標與背景的顏色、紋理等特征相近時，它們之間的對比度較低，模型很難準確地將目標從背景中分離出來。在一些海洋場景圖像中，海面上的船只與海水的顏色和紋理較為相似，對比度較低，模型在檢測船只時容易出現(xiàn)誤檢或漏檢的情況。低對比度的樣本還可能導致模型在分割目標時出現(xiàn)邊界模糊的問題，影響分割的準確性。遮擋情況：困難樣本中常出現(xiàn)目標被部分遮擋或相互遮擋的情況，這使得目標的部分特征無法被模型獲取，從而增加了檢測的難度。在人群場景中，人物之間可能會相互遮擋，導致部分人物的身體特征被遮擋，模型難以準確檢測出每個人物的位置和姿態(tài)。當目標被背景物體遮擋時，模型需要從有限的可見特征中推斷出被遮擋部分的信息，這對模型的推理能力提出了更高的要求。這些困難樣本的特點相互交織，使得顯著性目標檢測任務(wù)面臨著巨大的挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的顯著性目標檢測方法在處理這些困難樣本時，往往難以取得理想的檢測效果。因此，深入研究困難樣本的特點，探索有效的檢測方法和主動采樣策略，對于提高顯著性目標檢測的性能具有重要意義。三、面向困難樣本的主動采樣原理與方法3.1主動采樣的基本原理3.1.1采樣在機器學習中的作用采樣在機器學習中扮演著舉足輕重的角色，它貫穿于模型訓練、驗證與測試的各個環(huán)節(jié)，對數(shù)據(jù)的有效利用以及模型性能的提升具有關(guān)鍵作用。從數(shù)據(jù)處理的角度來看，在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)集往往規(guī)模龐大，包含海量的樣本。對如此大規(guī)模的數(shù)據(jù)進行全面處理，不僅會消耗大量的計算資源，還可能導致訓練時間過長，效率低下。通過采樣，我們可以從原始數(shù)據(jù)集中選取一部分具有代表性的樣本，組成一個規(guī)模較小的子集，以此來代表原始數(shù)據(jù)集的特征和分布情況。在圖像分類任務(wù)中，若原始圖像數(shù)據(jù)集包含數(shù)百萬張圖像，直接對所有圖像進行處理和訓練是非常困難的。通過隨機采樣選取其中的一部分圖像，如幾千張或幾萬張，就可以在大大減少計算量的同時，保留原始數(shù)據(jù)集中的主要信息，使得模型能夠在相對較短的時間內(nèi)完成訓練。在模型訓練階段，合理的采樣方法有助于提高模型的泛化能力。泛化能力是指模型對未見過的數(shù)據(jù)的適應(yīng)和預測能力，是衡量模型性能的重要指標之一。如果模型在訓練過程中僅僅學習到了訓練數(shù)據(jù)的特定特征，而不能很好地推廣到新的數(shù)據(jù)上，就會出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。通過隨機采樣，可以使模型接觸到不同的樣本，增加樣本的多樣性，從而避免模型過度擬合訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和局部特征。在訓練一個基于深度學習的目標檢測模型時，隨機從數(shù)據(jù)集中抽取不同場景、不同目標形態(tài)的圖像進行訓練，模型能夠?qū)W習到更廣泛的目標特征和背景信息，當遇到新的圖像時，能夠更準確地檢測出目標。采樣還可以用于處理數(shù)據(jù)集中的類別不平衡問題。在許多實際的機器學習任務(wù)中，數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本數(shù)量往往存在較大差異，即存在類別不平衡現(xiàn)象。在圖像分類任務(wù)中，可能某一類別的圖像數(shù)量遠遠多于其他類別，這種情況下，模型在訓練過程中容易偏向于樣本數(shù)量多的類別，而對樣本數(shù)量少的類別學習效果不佳，導致對少數(shù)類別的檢測準確率較低。通過過采樣（增加少數(shù)類別的樣本數(shù)量）或欠采樣（減少多數(shù)類別的樣本數(shù)量）等方法，可以調(diào)整數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本比例，使模型能夠更好地學習到各個類別的特征，提高對少數(shù)類別的分類能力。使用SMOTE（SyntheticMinorityOver-samplingTechnique）算法對少數(shù)類樣本進行過采樣，通過在少數(shù)類樣本的特征空間中生成新的合成樣本，增加少數(shù)類別的樣本數(shù)量，從而改善模型在類別不平衡數(shù)據(jù)上的性能。采樣在機器學習中的驗證和測試環(huán)節(jié)也至關(guān)重要。在模型訓練完成后，需要使用驗證集和測試集來評估模型的性能。通過合理的采樣方法選取驗證集和測試集，可以確保這些數(shù)據(jù)集能夠準確地反映模型在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)。如果驗證集和測試集的樣本選擇不合理，可能會導致對模型性能的評估出現(xiàn)偏差，無法真實地反映模型的泛化能力和準確性。通常采用分層采樣的方法，按照數(shù)據(jù)集中不同類別的比例，在各個類別中分別抽取一定數(shù)量的樣本組成驗證集和測試集，這樣可以保證驗證集和測試集的樣本分布與原始數(shù)據(jù)集相似，從而得到更可靠的評估結(jié)果。3.1.2面向困難樣本主動采樣的機制面向困難樣本的主動采樣機制是一種基于樣本特性和模型需求的智能采樣策略，其核心在于根據(jù)樣本的難易程度、模型對樣本的預測置信度以及樣本在特征空間中的分布等因素，有針對性地從數(shù)據(jù)集中選擇對模型學習最有價值的困難樣本，以提升模型在復雜場景下的性能。在主動采樣過程中，樣本的難易程度是一個重要的考量因素。困難樣本通常具有一些特殊的特征，如目標與背景對比度低、目標尺度變化大、形狀不規(guī)則、背景干擾復雜以及存在遮擋情況等。這些特征使得模型在處理這些樣本時面臨較大的挑戰(zhàn)，容易出現(xiàn)預測錯誤或不準確的情況。為了識別困難樣本，需要綜合考慮多個維度的指標。對于目標與背景對比度低的樣本，可以通過計算圖像中目標區(qū)域和背景區(qū)域的顏色、紋理等特征的相似度來衡量對比度，當相似度超過一定閾值時，可認為該樣本為困難樣本；對于目標尺度變化大的樣本，可以根據(jù)目標在圖像中的尺寸大小以及與訓練集中常見目標尺度的差異來判斷，若目標尺寸超出一定范圍或與訓練數(shù)據(jù)中的尺度分布差異較大，則將其視為困難樣本。模型對樣本的預測置信度也是主動采樣的關(guān)鍵依據(jù)之一。預測置信度反映了模型對自身預測結(jié)果的確定性程度。當模型對某個樣本的預測置信度較低時，說明模型對該樣本的特征理解不夠準確，該樣本可能包含一些模型難以學習的復雜信息，因此可以將其視為困難樣本進行主動采樣。在基于深度學習的圖像分類模型中，模型會輸出每個樣本屬于各個類別的概率分布，通過設(shè)定一個置信度閾值，如0.7，將預測概率低于該閾值的樣本挑選出來，作為困難樣本進行進一步的學習和分析。樣本在特征空間中的分布情況同樣不容忽視。為了使采樣得到的困難樣本具有代表性，能夠覆蓋不同類型的困難情況，需要考慮樣本在特征空間中的分布?；诿芏鹊牟蓸臃椒梢赃x擇那些分布在樣本空間低密度區(qū)域的樣本，這些樣本通常與其他樣本的特征差異較大，包含了獨特的信息，能夠為模型提供新的學習視角。在圖像特征空間中，通過聚類算法將樣本劃分為不同的簇，然后從每個簇中選取距離簇中心較遠的樣本，這些樣本在特征空間中相對孤立，屬于困難樣本的可能性較大。在實際的主動采樣過程中，通常會綜合運用多種方法來選擇困難樣本?？梢韵雀鶕?jù)樣本的難易程度指標篩選出初步的困難樣本集合，然后在這個集合中，再根據(jù)預測置信度進一步篩選出模型最不確定的樣本；最后，結(jié)合樣本在特征空間中的分布情況，對篩選結(jié)果進行調(diào)整，確保采樣得到的困難樣本既具有挑戰(zhàn)性，又能夠代表不同類型的困難情況。這種綜合考慮多個因素的主動采樣機制，能夠使模型更加聚焦于學習困難樣本中的關(guān)鍵特征，有效提升模型在復雜場景下的檢測能力和魯棒性。通過對困難樣本的不斷學習和優(yōu)化，模型能夠逐漸適應(yīng)各種復雜的情況，提高對不同場景下顯著性目標的檢測準確性和穩(wěn)定性。3.2常見主動采樣方法分析3.2.1隨機采樣與策略性采樣隨機采樣是一種最為基礎(chǔ)且簡單的采樣方法，在機器學習和數(shù)據(jù)分析中廣泛應(yīng)用。其操作方式是從給定的數(shù)據(jù)集中完全隨機地選擇樣本，每個樣本被選中的概率相等，這種隨機性確保了樣本選擇的無偏性。在圖像分類任務(wù)中，若有一個包含1000張圖像的數(shù)據(jù)集，通過隨機采樣選取100張圖像用于訓練模型，每張圖像被選中的概率均為0.1。隨機采樣的優(yōu)點在于實現(xiàn)簡單，不需要復雜的計算和先驗知識，能夠快速地從數(shù)據(jù)集中獲取樣本。它在一定程度上能夠保證樣本的多樣性，因為隨機選擇的特性使得不同特征的樣本都有機會被選中，有助于模型對數(shù)據(jù)集的整體分布有較為全面的了解。當數(shù)據(jù)集分布較為均勻時，隨機采樣可以有效地代表整個數(shù)據(jù)集的特征，使模型在訓練過程中能夠?qū)W習到各種不同類型的樣本特征，從而提高模型的泛化能力。然而，隨機采樣也存在明顯的局限性。由于其完全隨機的特性，可能會導致采樣結(jié)果出現(xiàn)偏差，無法準確反映數(shù)據(jù)集的真實分布。在一個包含不同類別樣本的數(shù)據(jù)集，且不同類別樣本數(shù)量差異較大時，隨機采樣可能會過多地選擇數(shù)量較多的類別樣本，而較少地選擇數(shù)量較少的類別樣本，從而使模型在訓練過程中對少數(shù)類別的學習不足，影響模型在這些類別上的性能。隨機采樣沒有考慮樣本的重要性和對模型學習的價值，可能會選取一些對模型訓練貢獻較小的樣本，而忽略了那些真正具有挑戰(zhàn)性和代表性的困難樣本，導致模型在面對復雜場景時的魯棒性較差。與隨機采樣不同，策略性采樣是一種基于特定策略和規(guī)則來選擇樣本的方法。它充分考慮了樣本的各種特性以及模型的需求，通過精心設(shè)計的策略來挑選對模型學習最有幫助的樣本。在處理類別不平衡問題時，針對少數(shù)類別的樣本進行過采樣，通過復制或生成新的樣本，增加少數(shù)類別樣本在訓練集中的比例，使模型能夠更好地學習到少數(shù)類別的特征。使用SMOTE算法對少數(shù)類樣本進行過采樣，該算法通過在少數(shù)類樣本的特征空間中生成新的合成樣本，從而改善模型在類別不平衡數(shù)據(jù)上的性能。對于多數(shù)類別的樣本，可以采用欠采樣的策略，減少多數(shù)類別樣本的數(shù)量，以平衡不同類別之間的樣本比例。策略性采樣還可以根據(jù)樣本與模型決策邊界的距離來選擇樣本。距離決策邊界較近的樣本往往是模型難以區(qū)分的樣本，對這些樣本進行采樣并讓模型學習，可以有效提高模型的分類能力。在支持向量機（SVM）的訓練中，選擇位于分類邊界附近的樣本（即支持向量）進行訓練，這些樣本對于確定分類邊界起著關(guān)鍵作用，能夠提高模型的泛化性能。策略性采樣還可以結(jié)合模型的預測結(jié)果，選擇模型預測置信度較低的樣本，這些樣本通常包含了模型難以理解的復雜信息，通過學習這些樣本，模型可以不斷提升自己的能力。策略性采樣的優(yōu)勢在于能夠根據(jù)具體的任務(wù)和數(shù)據(jù)特點，有針對性地選擇樣本，提高樣本的質(zhì)量和對模型的價值。它可以有效地解決數(shù)據(jù)集中存在的各種問題，如類別不平衡、樣本分布不均等，從而提升模型的性能和泛化能力。然而，策略性采樣也需要更多的先驗知識和復雜的計算，對采樣策略的設(shè)計要求較高。如果策略設(shè)計不合理，可能會導致采樣結(jié)果不理想，甚至引入新的問題。策略性采樣需要對數(shù)據(jù)集和模型有深入的了解，才能制定出有效的采樣策略，這在一定程度上增加了實現(xiàn)的難度。隨機采樣和策略性采樣各有優(yōu)劣，在實際應(yīng)用中，應(yīng)根據(jù)具體的任務(wù)需求、數(shù)據(jù)集特點以及模型的性能要求，合理選擇或結(jié)合使用這兩種采樣方法，以達到最佳的采樣效果和模型性能。在數(shù)據(jù)集分布較為均勻且對樣本多樣性要求較高的情況下，可以優(yōu)先考慮隨機采樣；而在面對數(shù)據(jù)集中存在的各種復雜問題，如類別不平衡、困難樣本分布不均等時，策略性采樣則能夠發(fā)揮更大的作用。3.2.2硬負樣本挖掘與高置信度樣本挖掘硬負樣本挖掘是一種在目標檢測和分類任務(wù)中廣泛應(yīng)用的主動采樣方法，其核心目的是從負樣本中挑選出那些對模型學習具有挑戰(zhàn)性的樣本，以此來增強模型對負樣本的識別能力。在目標檢測任務(wù)中，負樣本通常是指不包含目標的背景區(qū)域，而硬負樣本則是那些與目標具有相似特征，容易被模型誤判為目標的背景樣本。在一幅包含車輛目標的圖像中，一些形狀、顏色與車輛相似的背景物體，如廣告牌、建筑物的局部等，就可能成為硬負樣本。這些硬負樣本的存在會干擾模型的學習，導致模型在檢測過程中出現(xiàn)誤檢的情況。為了挖掘硬負樣本，通常會利用模型的預測結(jié)果來進行篩選。在模型對樣本進行預測后，將預測結(jié)果與真實標注進行對比，將那些被模型錯誤分類為正樣本（即目標）的負樣本，或者預測置信度較高但實際上為負樣本的樣本，認定為硬負樣本。在基于深度學習的目標檢測模型中，模型會對每個預測框輸出一個置信度分數(shù)，通過設(shè)置一個較低的置信度閾值，將那些被模型預測為目標且置信度超過該閾值的負樣本篩選出來，作為硬負樣本。還可以通過計算樣本與真實目標之間的IoU（IntersectionoverUnion）值來判斷樣本是否為硬負樣本。當一個負樣本與真實目標的IoU值超過一定閾值時，說明該負樣本與目標具有較高的相似度，可將其視為硬負樣本。硬負樣本挖掘在提升模型性能方面具有顯著作用。通過讓模型學習硬負樣本，能夠使模型更加準確地識別出背景與目標的差異，增強模型對負樣本的區(qū)分能力，從而降低誤檢率。在行人檢測任務(wù)中，經(jīng)過硬負樣本挖掘訓練的模型，能夠更好地識別出與行人相似的背景物體，減少對這些物體的誤檢，提高檢測的準確性。硬負樣本挖掘還可以豐富模型的訓練數(shù)據(jù)，使模型學習到更多樣化的特征，增強模型的泛化能力。高置信度樣本挖掘則是另一種重要的主動采樣方法，它主要關(guān)注模型對樣本預測的置信度，通過選擇具有較高置信度的樣本，來增強模型對困難樣本的學習能力。在訓練過程中，模型對某些樣本的預測結(jié)果具有較高的置信度，這意味著模型對這些樣本的特征理解較為準確，這些樣本可能包含了模型容易學習和掌握的信息。通過挖掘這些高置信度樣本，可以讓模型更加深入地學習這些樣本的特征，鞏固模型已經(jīng)學到的知識。在實際應(yīng)用中，高置信度樣本挖掘通常與模型的訓練過程相結(jié)合。在每次訓練迭代中，模型會對樣本進行預測，并輸出預測置信度。根據(jù)設(shè)定的置信度閾值，將預測置信度高于閾值的樣本挑選出來，作為高置信度樣本。這些高置信度樣本可以用于模型的進一步訓練，例如，將它們加入到下一輪的訓練集中，或者對這些樣本進行更精細的訓練，以強化模型對這些樣本特征的學習。在圖像分類任務(wù)中，對于那些被模型以較高置信度正確分類的樣本，可以增加它們在訓練集中的權(quán)重，使模型更加關(guān)注這些樣本的特征，從而提高模型對這些樣本所屬類別的分類能力。高置信度樣本挖掘的優(yōu)勢在于能夠幫助模型快速學習到易于掌握的樣本特征，提高模型的訓練效率和準確性。通過聚焦于高置信度樣本，模型可以在較短的時間內(nèi)提升自己的性能，減少訓練過程中的不確定性。這種方法也有助于模型在面對困難樣本時，利用已經(jīng)學習到的高置信度樣本的特征知識，更好地理解和處理困難樣本，增強模型對復雜場景的適應(yīng)能力。在醫(yī)學圖像分析中，對于一些特征明顯、易于識別的正常組織樣本，通過高置信度樣本挖掘，模型可以快速學習到這些樣本的特征，然后將這些知識應(yīng)用到對病變組織樣本（困難樣本）的檢測中，提高對病變組織的檢測準確率。硬負樣本挖掘和高置信度樣本挖掘是兩種互補的主動采樣方法，它們分別從不同的角度關(guān)注樣本對模型學習的影響。硬負樣本挖掘側(cè)重于提升模型對困難負樣本的識別能力，減少誤檢；高置信度樣本挖掘則側(cè)重于幫助模型鞏固已學知識，提高訓練效率和對困難樣本的處理能力。在實際的機器學習和計算機視覺任務(wù)中，合理結(jié)合這兩種方法，可以有效提升模型的性能和泛化能力。3.3新型主動采樣策略設(shè)計3.3.1基于多特征融合的采樣策略在復雜的圖像數(shù)據(jù)集中，單一的特征往往難以全面地描述樣本的特性，尤其是對于困難樣本而言，其包含的復雜信息需要從多個維度進行分析和理解?；诙嗵卣魅诤系牟蓸硬呗哉菫榱藨?yīng)對這一挑戰(zhàn)而設(shè)計，該策略綜合考慮圖像的多種特征，通過融合不同類型的特征信息，更準確地識別和選擇困難樣本，從而提高采樣的有效性和針對性。圖像的顏色特征是一種重要的底層特征，它能夠直觀地反映圖像中物體的基本屬性。不同顏色的物體在視覺上具有不同的顯著性，通過分析顏色特征，可以獲取關(guān)于目標與背景對比度、目標的獨特顏色標識等信息。對于一幅包含紅色花朵的自然場景圖像，花朵的紅色與周圍綠色背景形成鮮明對比，顏色特征能夠突出花朵作為顯著性目標的特性。紋理特征則描述了圖像中物體表面的紋理結(jié)構(gòu)，如粗糙度、方向性等。不同物體的紋理具有獨特的模式，紋理特征對于區(qū)分具有相似顏色但不同紋理的物體非常有效。在一幅包含樹葉和石頭的圖像中，樹葉的紋理呈現(xiàn)出脈絡(luò)狀，而石頭的紋理則較為粗糙且不規(guī)則，通過紋理特征可以準確地區(qū)分它們。形狀特征能夠刻畫物體的輪廓和幾何形狀，對于識別具有特定形狀的目標至關(guān)重要。在圖像中，圓形的物體與方形的物體具有明顯不同的形狀特征，通過提取形狀特征可以快速定位和識別這些目標。為了實現(xiàn)多特征融合，首先需要分別提取圖像的顏色、紋理和形狀等特征。對于顏色特征，可以采用顏色直方圖、顏色矩等方法進行提取。顏色直方圖通過統(tǒng)計圖像中不同顏色的像素數(shù)量，描述了圖像的顏色分布情況；顏色矩則通過計算顏色的均值、方差和三階中心矩等統(tǒng)計量，更簡潔地表示顏色特征。在提取紋理特征時，常用的方法有灰度共生矩陣（GLCM）、局部二值模式（LBP）等。GLCM通過計算圖像中不同位置像素對的灰度共生關(guān)系，提取紋理的方向、對比度等信息；LBP則通過比較中心像素與鄰域像素的灰度值，生成二進制模式來表示紋理特征。對于形狀特征，可利用邊緣檢測算法（如Canny算法）提取物體的邊緣，然后通過輪廓檢測和形狀描述子（如Hu矩、Zernike矩等）來表示形狀信息。在分別提取各特征后，需要將這些特征進行融合。一種常用的融合方法是將不同特征向量進行拼接，形成一個綜合的特征向量。假設(shè)提取的顏色特征向量為C，紋理特征向量為T，形狀特征向量為S，則融合后的特征向量F=[C,T,S]。還可以采用加權(quán)融合的方式，根據(jù)不同特征對困難樣本識別的重要程度，為每個特征分配相應(yīng)的權(quán)重，然后進行加權(quán)求和。若顏色特征在識別困難樣本中起主要作用，可賦予其較高的權(quán)重w_C，紋理特征權(quán)重為w_T，形狀特征權(quán)重為w_S，則融合后的特征F=w_C\cdotC+w_T\cdotT+w_S\cdotS，其中w_C+w_T+w_S=1?；谌诤虾蟮亩嗵卣鳎O(shè)計困難樣本選擇策略?？梢岳镁垲愃惴?，如K-Means算法，將樣本按照融合特征進行聚類。在聚類過程中，那些距離聚類中心較遠、處于低密度區(qū)域的樣本往往包含獨特的信息，更有可能是困難樣本。通過設(shè)定一定的距離閾值或密度閾值，從這些樣本中篩選出困難樣本。還可以結(jié)合模型的預測結(jié)果，計算樣本的預測置信度。對于預測置信度較低且具有獨特多特征組合的樣本，將其作為困難樣本進行采樣。在基于深度學習的顯著性目標檢測模型中，模型對樣本進行預測后，輸出預測置信度。通過設(shè)定一個較低的置信度閾值，篩選出預測置信度低于該閾值的樣本，然后在這些樣本中，進一步根據(jù)多特征融合的結(jié)果，選擇那些具有復雜特征組合的樣本作為困難樣本。基于多特征融合的采樣策略通過綜合利用圖像的多種特征，能夠更全面地描述樣本的特性，有效提高困難樣本的識別和選擇能力。這種策略為顯著性目標檢測任務(wù)提供了更具針對性的樣本，有助于模型學習到更豐富和準確的特征，從而提升模型在復雜場景下的檢測性能。3.3.2自適應(yīng)動態(tài)采樣策略在顯著性目標檢測的訓練過程中，數(shù)據(jù)分布并非一成不變，而是隨著訓練的進行不斷變化。這種變化主要體現(xiàn)在樣本的難易程度、特征分布以及模型對樣本的學習情況等方面。例如，在訓練初期，模型對各種樣本的特征理解較為有限，許多樣本都可能被視為困難樣本。隨著訓練的推進，模型逐漸學習到樣本的特征，一些原本困難的樣本變得容易被模型識別，而新的困難樣本可能會隨著模型的學習過程不斷出現(xiàn)。數(shù)據(jù)集中的特征分布也可能發(fā)生變化，例如某些特征在訓練過程中逐漸凸顯其重要性，而另一些特征的作用則相對減弱。為了適應(yīng)這種動態(tài)變化，設(shè)計自適應(yīng)動態(tài)采樣策略顯得尤為重要。自適應(yīng)動態(tài)采樣策略的核心思想是根據(jù)檢測過程中的數(shù)據(jù)分布變化，實時動態(tài)地調(diào)整采樣策略，以確保采樣的樣本始終對模型的學習具有最大價值。該策略通過監(jiān)測模型在訓練過程中的性能指標，如損失值、準確率、召回率等，來評估模型對不同樣本的學習情況，進而根據(jù)評估結(jié)果動態(tài)地選擇采樣樣本。在訓練過程中，實時計算模型對每個樣本的損失值。損失值反映了模型預測結(jié)果與真實標注之間的差異程度，損失值越大，說明模型對該樣本的學習效果越差，該樣本越有可能是困難樣本。通過設(shè)定一個損失閾值，將損失值大于該閾值的樣本篩選出來，作為當前訓練階段的困難樣本候選集。隨著訓練的進行，模型的性能會不斷提升，損失值整體會逐漸下降。此時，需要動態(tài)地調(diào)整損失閾值，以適應(yīng)模型的學習進度。在訓練初期，由于模型性能較差，損失閾值可以設(shè)置得相對較高，以確保篩選出足夠數(shù)量的困難樣本；隨著訓練的深入，模型性能提高，損失閾值可以逐漸降低，使得篩選出的困難樣本更加具有挑戰(zhàn)性。除了損失值，還可以考慮模型的準確率和召回率等指標。當模型在某些樣本上的準確率較低時，說明模型對這些樣本的分類能力不足，這些樣本可能是困難樣本。同樣，當召回率較低時，意味著模型可能遺漏了一些重要的樣本，這些樣本也應(yīng)被重點關(guān)注。通過綜合考慮這些指標，能夠更全面地評估模型對樣本的學習情況，從而更準確地選擇困難樣本。除了基于模型性能指標進行樣本選擇外，自適應(yīng)動態(tài)采樣策略還可以根據(jù)數(shù)據(jù)集中樣本的特征分布變化來調(diào)整采樣策略。利用聚類分析等方法，對數(shù)據(jù)集中的樣本進行聚類，觀察不同聚類簇的樣本數(shù)量、特征分布等情況。如果某個聚類簇中的樣本數(shù)量較少，且這些樣本的特征與其他聚類簇有明顯差異，那么這些樣本可能包含了獨特的信息，對模型的學習具有重要價值，應(yīng)適當增加從該聚類簇中采樣的比例。反之，如果某個聚類簇中的樣本數(shù)量過多，且模型對這些樣本的學習效果較好，那么可以減少從該聚類簇中采樣的比例，以避免模型過度學習這些樣本，提高采樣的多樣性。自適應(yīng)動態(tài)采樣策略還可以與其他采樣方法相結(jié)合，進一步提高采樣的效果。將其與基于不確定性采樣方法相結(jié)合，在根據(jù)模型性能指標和特征分布選擇困難樣本的基礎(chǔ)上，對于模型預測置信度較低的樣本，也將其納入采樣范圍。這樣可以充分利用不確定性采樣方法的優(yōu)勢，選擇那些模型難以確定的樣本，增加樣本的多樣性和挑戰(zhàn)性。自適應(yīng)動態(tài)采樣策略能夠根據(jù)顯著性目標檢測訓練過程中的數(shù)據(jù)分布變化，動態(tài)地調(diào)整采樣策略，使采樣的樣本始終與模型的學習需求相匹配。這種策略有效地提高了采樣的針對性和有效性，有助于模型更好地學習困難樣本的特征，提升模型在復雜場景下的檢測性能和泛化能力。四、基于主動采樣的顯著性目標檢測模型構(gòu)建4.1模型架構(gòu)設(shè)計4.1.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇在構(gòu)建基于主動采樣的顯著性目標檢測模型時，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇至關(guān)重要，它直接影響著模型對圖像特征的提取能力和檢測性能。目前，深度學習領(lǐng)域中存在多種經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如VGG、ResNet等，每種結(jié)構(gòu)都有其獨特的特點和優(yōu)勢。VGG網(wǎng)絡(luò)由Simonyan和Zisserman在2014年提出，其結(jié)構(gòu)相對簡潔且規(guī)整。VGG主要由多個卷積層和池化層交替組成，使用了反復堆疊的3×3小型卷積核。以VGG-16為例，其包含13個卷積層和3個全連接層，每個卷積塊（由1個或多個卷積層組成）后面跟隨一個最大池化層。這種結(jié)構(gòu)使得VGG對圖像的特征提取較為細致，能夠?qū)W習到不同層次的圖像特征。由于3×3卷積核的感受野較小，通過堆疊多個3×3卷積層，可以在增加網(wǎng)絡(luò)深度的同時，保持對圖像細節(jié)的捕捉能力。在處理自然場景圖像時，VGG能夠較好地提取圖像中物體的邊緣、紋理等細節(jié)信息，為顯著性目標檢測提供豐富的特征表示。VGG也存在一些局限性。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相對簡單，隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，參數(shù)數(shù)量急劇增多，計算復雜度較高，這不僅導致訓練時間長，還容易出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象。在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上訓練VGG時，需要消耗大量的計算資源，且在實際應(yīng)用中，如對實時性要求較高的場景下，VGG的計算效率可能無法滿足需求。ResNet是由He等人在2015年提出的一種深度殘差網(wǎng)絡(luò)。它的主要特點是引入了殘差模塊，通過跳躍連接將輸入直接與輸出相加，使得網(wǎng)絡(luò)可以更容易地學習輸入和輸出之間的殘差。這種殘差結(jié)構(gòu)有效地解決了傳統(tǒng)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓練時出現(xiàn)的梯度消失、梯度爆炸和模型退化等問題。在傳統(tǒng)的深層網(wǎng)絡(luò)中，隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加，梯度在反向傳播過程中會逐漸消失，導致網(wǎng)絡(luò)難以訓練。而ResNet的殘差結(jié)構(gòu)允許梯度直接通過跳躍連接傳播，使得網(wǎng)絡(luò)可以構(gòu)建得更深，并且能夠保持較好的性能。通過堆疊不同數(shù)量的殘差模塊，可以構(gòu)建不同深度的網(wǎng)絡(luò)，如ResNet-18、ResNet-34、ResNet-50等。ResNet在訓練速度和性能表現(xiàn)上都具有明顯的優(yōu)勢，對硬件資源的需求相對較低。在大規(guī)模圖像分類任務(wù)中，ResNet能夠快速收斂，并且在準確率上優(yōu)于許多傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。綜合考慮VGG和ResNet的特點以及顯著性目標檢測任務(wù)的需求，本研究選擇ResNet作為基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。顯著性目標檢測任務(wù)需要模型能夠有效地提取多尺度的特征信息，并且在復雜場景下具有較強的魯棒性。ResNet的殘差結(jié)構(gòu)使得網(wǎng)絡(luò)可以輕松地學習到不同尺度的特征，通過跳躍連接，淺層的細節(jié)特征能夠與深層的語義特征進行融合，有助于提高對顯著性目標的檢測精度。ResNet在訓練過程中的穩(wěn)定性和高效性也符合本研究對模型訓練的要求，能夠在有限的計算資源下快速收斂，提高研究效率。4.1.2困難樣本處理模塊設(shè)計為了更好地處理困難樣本，提升模型在復雜場景下的檢測性能，在基于ResNet的顯著性目標檢測模型中設(shè)計專門的困難樣本處理模塊，即難樣本采樣優(yōu)化模塊。該模塊主要基于注意力機制和多尺度特征融合技術(shù)，旨在增強模型對困難樣本中關(guān)鍵特征的提取和學習能力。注意力機制在深度學習中被廣泛應(yīng)用，它能夠使模型自動聚焦于輸入數(shù)據(jù)中的重要部分，抑制無關(guān)信息的干擾。在困難樣本處理模塊中，引入注意力機制，通過計算樣本中不同區(qū)域的注意力權(quán)重，使模型更加關(guān)注困難樣本中顯著性目標的關(guān)鍵特征。對于目標與背景對比度低的困難樣本，注意力機制可以幫助模型突出目標區(qū)域的特征，抑制背景的干擾。在一幅包含低對比度目標的圖像中，通過注意力機制，模型能夠自動分配更高的權(quán)重給目標區(qū)域，從而更準確地提取目標的特征。多尺度特征融合技術(shù)對于處理困難樣本中的尺度變化問題至關(guān)重要。由于困難樣本中顯著性目標的尺度變化范圍較大，單一尺度的特征難以全面描述目標信息。多尺度特征融合模塊通過融合不同層次的特征圖，充分利用困難樣本中不同尺度目標的信息。在ResNet網(wǎng)絡(luò)中，不同層次的卷積層提取的特征圖具有不同的感受野和語義信息。淺層卷積層提取的特征圖包含更多的細節(jié)信息，適合描述小尺度目標；而深層卷積層提取的特征圖具有更強的語義信息，更適合描述大尺度目標。通過將這些不同層次的特征圖進行融合，可以使模型同時獲取到不同尺度目標的信息，提高對多尺度目標的檢測能力。在處理包含小尺度和大尺度顯著性目標的困難樣本時，多尺度特征融合模塊可以將淺層特征圖中的小尺度目標細節(jié)信息與深層特征圖中的大尺度目標語義信息相結(jié)合，從而準確地檢測出不同尺度的目標。具體來說，難樣本采樣優(yōu)化模塊的實現(xiàn)過程如下。首先，將經(jīng)過ResNet主干網(wǎng)絡(luò)提取的不同層次的特征圖輸入到注意力模塊中。注意力模塊通過一系列的卷積運算和激活函數(shù)，計算每個特征圖中不同區(qū)域的注意力權(quán)重。對于目標與背景對比度低的區(qū)域，注意力模塊會自動調(diào)整權(quán)重，使得模型更加關(guān)注這些區(qū)域的特征。在計算注意力權(quán)重時，可以采用通道注意力機制和空間注意力機制相結(jié)合的方式。通道注意力機制通過對通道維度的特征進行加權(quán)，增強模型對重要通道特征的關(guān)注能力；空間注意力機制則通過對空間位置的特征進行加權(quán)，使模型能夠聚焦于關(guān)鍵的空間區(qū)域。將注意力權(quán)重與原始特征圖相乘，得到經(jīng)過注意力增強的特征圖。將經(jīng)過注意力增強的不同層次的特征圖輸入到多尺度特征融合模塊中。多尺度特征融合模塊采用上采樣和下采樣操作，將不同尺度的特征圖調(diào)整到相同的尺寸，然后進行拼接或加權(quán)融合。通過上采樣操作，可以將深層特征圖的分辨率提高，使其與淺層特征圖的分辨率一致；通過下采樣操作，可以將淺層特征圖的分辨率降低，與深層特征圖匹配。在融合過程中，可以根據(jù)不同尺度特征圖的重要性，為每個特征圖分配不同的權(quán)重。對于包含小尺度目標信息較多的淺層特征圖，可以賦予較高的權(quán)重；對于包含大尺度目標語義信息較多的深層特征圖，也可以根據(jù)具體情況調(diào)整權(quán)重。通過這樣的多尺度特征融合操作，模型能夠充分利用不同尺度特征圖中的信息，增強對困難樣本中多尺度目標的檢測能力。經(jīng)過難樣本采樣優(yōu)化模塊處理后的特征圖，再輸入到后續(xù)的分類和分割模塊中，進行顯著性目標的檢測和分割。通過這種方式，模型能夠更加有效地處理困難樣本，提高在復雜場景下的顯著性目標檢測性能。4.2模型訓練與優(yōu)化4.2.1訓練數(shù)據(jù)集準備在顯著性目標檢測模型的訓練過程中，訓練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量和多樣性對模型性能起著至關(guān)重要的作用。本研究選用多個公開的顯著性目標檢測數(shù)據(jù)集，包括DUTS-TR、MSRA10K、ECSSD等，這些數(shù)據(jù)集涵蓋了豐富的自然場景和多樣化的顯著性目標，能夠為模型訓練提供全面的樣本支持。DUTS-TR數(shù)據(jù)集是一個大規(guī)模的顯著性目標檢測訓練數(shù)據(jù)集，包含10553張訓練圖像和5019張驗證圖像，圖像內(nèi)容豐富多樣，涵蓋了各種自然場景和不同類型的顯著性目標。該數(shù)據(jù)集的標注精細，能夠準確地反映出圖像中顯著性目標的位置和輪廓信息。在一些包含動物的圖像中，標注能夠精確地勾勒出動物的外形，包括身體、四肢和尾巴等細節(jié)，為模型學習提供了高質(zhì)量的樣本。MSRA10K數(shù)據(jù)集包含10000張圖像，這些圖像同樣具有豐富的場景和目標類型，并且經(jīng)過了嚴格的標注，確保了標注的準確性和一致性。在該數(shù)據(jù)集中，對于一些復雜場景下的顯著性目標，如城市街道中的建筑物、車輛等，標注能夠清晰地區(qū)分目標與背景，有助于模型學習到復雜場景下的目標特征。ECSSD數(shù)據(jù)集則側(cè)重于包含復雜結(jié)構(gòu)和語義信息的圖像，其中的圖像包含了各種具有復雜結(jié)構(gòu)的物體，如樹木、花朵、建筑物等，以及豐富的語義信息，如人物活動、自然現(xiàn)象等。這些圖像能夠幫助模型學習到更高級的語義特征，提高模型在復雜場景下的檢測能力。為了進一步增強數(shù)據(jù)集的多樣性和模型的泛化能力，采用多種數(shù)據(jù)增強方法對訓練數(shù)據(jù)進行處理。數(shù)據(jù)增強是一種通過對原始數(shù)據(jù)進行變換來擴充數(shù)據(jù)集的技術(shù)，它可以在不增加實際數(shù)據(jù)量的情況下，豐富數(shù)據(jù)的特征和分布，從而提高模型的魯棒性和泛化能力。常用的數(shù)據(jù)增強方法包括圖像翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)、縮放、裁剪、顏色抖動等。圖像翻轉(zhuǎn)是一種簡單而有效的數(shù)據(jù)增強方法，它可以分為水平翻轉(zhuǎn)和垂直翻轉(zhuǎn)。通過水平翻轉(zhuǎn)，將圖像沿著水平方向進行鏡像變換，使得圖像的左右部分互換；垂直翻轉(zhuǎn)則是將圖像沿著垂直方向進行鏡像變換，上下部分互換。在一張包含人物的圖像中，經(jīng)過水平翻轉(zhuǎn)后，人物的左右位置發(fā)生了變化，但圖像的內(nèi)容和特征并沒有改變。這樣可以增加模型對不同方向目標的識別能力，使模型在面對不同視角的圖像時能夠更加準確地檢測出顯著性目標。旋轉(zhuǎn)操作可以將圖像按照一定的角度進行旋轉(zhuǎn)，常見的旋轉(zhuǎn)角度有90度、180度、270度等。通過旋轉(zhuǎn)圖像，可以改變目標在圖像中的方向和位置，增加樣本的多樣性。在一幅包含建筑物的圖像中，將其旋轉(zhuǎn)90度后，建筑物的朝向發(fā)生了改變，模型可以學習到不同方向下建筑物的特征表示，提高對不同方向目標的檢測能力?？s放是指對圖像進行放大或縮小處理，通過縮放操作，可以模擬不同距離下觀察到的目標大小變化，使模型能夠適應(yīng)不同尺度的目標。將一張包含小物體的圖像進行放大處理，使得小物體在圖像中的尺寸變大，模型可以學習到小物體放大后的特征；反之，對包含大物體的圖像進行縮小處理，模型可以學習到小尺寸下大物體的特征，從而提高對不同尺度目標的檢測能力。裁剪是從圖像中截取一部分區(qū)域作為新的樣本，通過裁剪不同的區(qū)域，可以生成不同的圖像樣本，增加樣本的多樣性。在一張包含多個物體的圖像中，通過裁剪不同的區(qū)域，可以得到包含不同物體組合的樣本，使模型能夠?qū)W習到不同物體組合下的特征。顏色抖動是對圖像的顏色進行隨機調(diào)整，包括亮度、對比度、飽和度和色調(diào)等。通過顏色抖動，可以改變圖像的顏色特征，增加樣本的多樣性。將一張自然場景圖像的亮度降低，對比度增強，飽和度提高，色調(diào)發(fā)生變化，生成的新圖像與原始圖像在顏色特征上有很大差異，模型可以學習到不同顏色特征下的目標表示，提高對顏色變化的適應(yīng)性。通過綜合運用這些數(shù)據(jù)增強方法，能夠極大地擴充訓練數(shù)據(jù)集的規(guī)模和多樣性，使模型在訓練過程中能夠?qū)W習到更豐富的圖像特征，從而提高模型的泛化能力和魯棒性。在實際應(yīng)用中，對于每個訓練圖像，隨機選擇一種或多種數(shù)據(jù)增強方法進行處理，生成多個不同的增強圖像，將這些增強圖像與原始圖像一起組成訓練數(shù)據(jù)集，用于模型的訓練。4.2.2損失函數(shù)設(shè)計與優(yōu)化算法選擇針對困難樣本的特性，設(shè)計專門的損失函數(shù)，以提高模型對困難樣本的學習效果。傳統(tǒng)的顯著性目標檢測損失函數(shù)，如交叉熵損失函數(shù)，在處理困難樣本時存在一定的局限性。交叉熵損失函數(shù)主要關(guān)注模型預測結(jié)果與真實標注之間的總體差異，對于困難樣本的特殊特征和模型在這些樣本上的學習困難考慮不足。在面對目標與背景對比度低的困難樣本時，交叉熵損失函數(shù)可能無法有效引導模型學習到目標與背景的細微差異，導致模型在這些樣本上的檢測精度較低。為了更好地處理困難樣本，本研究提出一種基于加權(quán)交叉熵和結(jié)構(gòu)相似性的損失函數(shù)。該損失函數(shù)由加權(quán)交叉熵損失和結(jié)構(gòu)相似性損失兩部分組成。加權(quán)交叉熵損失是在交叉熵損失的基礎(chǔ)上，根據(jù)樣本的困難程度為每個樣本分配不同的權(quán)重。對于困難樣本，賦予較高的權(quán)重，使得模型在訓練過程中更加關(guān)注這些樣本的學習；對于簡單樣本，賦予較低的權(quán)重，以平衡不同樣本對損失的貢獻。通過這種方式，能夠有效提高模型對困難樣本的學習效果，減少簡單樣本對模型訓練的干擾。在計算加權(quán)交叉熵損失時，首先需要確定每個樣本的權(quán)重。根據(jù)樣本的困難程度評估指標，如目標與背景對比度、目標尺度變化、遮擋情況等，計算每個樣本的困難度得分。對于目標與背景對比度低的樣本，其困難度得分較高；對于目標尺度變化大的樣本，根據(jù)其尺度偏離正常范圍的程度計算困難度得分。根據(jù)困難度得分，為每個樣本分配相應(yīng)的權(quán)重。可以采用線性映射或非線性映射的方式，將困難度得分映射到權(quán)重值。通過設(shè)置一個權(quán)重函數(shù)，將困難度得分映射到[0,1]區(qū)間內(nèi)的權(quán)重值，困難度得分越高，權(quán)重值越大。結(jié)構(gòu)相似性損失則用于衡量模型預測的顯著性圖與真實標注的顯著性圖之間的結(jié)構(gòu)相似性。結(jié)構(gòu)相似性是一種基于圖像結(jié)構(gòu)信息的相似度度量方法，它能夠更準確地反映圖像中目標的結(jié)構(gòu)和形狀信息。在顯著性目標檢測中，結(jié)構(gòu)相似性損失可以幫助模型更好地學習到顯著性目標的輪廓和形狀特征，提高分割的準確性。通過計算預測顯著性圖與真實顯著性圖之間的結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM），將其作為結(jié)構(gòu)相似性損失的度量。結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)考慮了圖像的亮度、對比度和結(jié)構(gòu)信息，能夠更全面地評估兩張圖像之間的相似程度。當預測顯著性圖與真實顯著性圖的結(jié)構(gòu)相似性較高時，結(jié)構(gòu)相似性損失較小；反之，當結(jié)構(gòu)相似性較低時，結(jié)構(gòu)相似性損失較大。最終的損失函數(shù)L為加權(quán)交叉熵損失L_{wce}和結(jié)構(gòu)相似性損失L_{ssim}的加權(quán)和，即L=\alphaL_{wce}+(1-\alpha)L_{ssim}，其中\(zhòng)alpha為權(quán)重系數(shù)，用于平衡兩種損失的貢獻。通過調(diào)整\alpha的值，可以根據(jù)實際情況優(yōu)化模型對困難樣本的學習效果。在訓練初期，為了使模型更快地收斂，可以適當增大\alpha的值，側(cè)重于加權(quán)交叉熵損失的學習；在訓練后期，為了提高模型對目標結(jié)構(gòu)的學習能力，可以減小\alpha的值，增加結(jié)構(gòu)相似性損失的權(quán)重。在優(yōu)化算法選擇方面，采用Adam優(yōu)化算法對模型進行訓練。Adam（AdaptiveMomentEstimation）優(yōu)化算法是一種自適應(yīng)學習率的優(yōu)化算法，它結(jié)合了Adagrad和RMSProp算法的優(yōu)點，能夠在訓練過程中自動調(diào)整學習率，具有收斂速度快、穩(wěn)定性好等優(yōu)點。Adam算法通過計算梯度的一階矩估計和二階矩估計來動態(tài)調(diào)整每個參數(shù)的學習率。在訓練過程中，它能夠根據(jù)參數(shù)的更新情況，自適應(yīng)地調(diào)整學習率，使得模型在訓練初期能夠快速收斂，在訓練后期能夠更加精細地調(diào)整參數(shù)。與傳統(tǒng)的隨機梯度下降（SGD）算法相比，Adam算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復雜模型時表現(xiàn)出更好的性能。在基于深度學習的顯著性目標檢測模型訓練中，Adam算法能夠更快地找到最優(yōu)解，減少訓練時間，提高訓練效率。在使用Adam優(yōu)化算法時，需要設(shè)置一些超參數(shù)，如學習率、\beta_1、\beta_2和\epsilon等。學習率決定了模型參數(shù)更新的步長，一般設(shè)置為一個較小的值，如0.001。\beta_1和\beta_2分別是一階矩估計和二階矩估計的衰減率，通常設(shè)置為0.9和0.999。\epsilon是一個極小的常數(shù)，用于防止分母為零，一般設(shè)置為1e-8。通過合理設(shè)置這些超參數(shù)，可以充分發(fā)揮Adam優(yōu)化算法的優(yōu)勢，提高模型的訓練效果。五、實驗與結(jié)果分析5.1實驗設(shè)置5.1.1實驗環(huán)境搭建為了確保實驗的順利進行和結(jié)果的準確性，搭建了一個高性能的實驗環(huán)境。硬件方面，采用NVIDIATeslaV100GPU作為主要計算設(shè)備，其強大的并行計算能力能夠顯著加速深度學習模型的訓練和測試過程。搭配IntelXeonPlatinum8280處理器，提供穩(wěn)定且高效的計算支持，保證在復雜的模型訓練和數(shù)據(jù)處理任務(wù)中，系統(tǒng)能夠快速響應(yīng)，減少計算延遲。配備256GB的內(nèi)存，以滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)集加載和模型參數(shù)存儲的需求，避免因內(nèi)存不足導致的計算中斷或性能下降。使用三星970EVOPlusSSD作為存儲設(shè)備，具備高速的數(shù)據(jù)讀寫速度，能夠快速加載實驗所需的數(shù)據(jù)集和模型文件，提高實驗效率。在軟件環(huán)境上，選擇Ubuntu18.04作為操作系統(tǒng)，其開源、穩(wěn)定且具有豐富的軟件資源和良好的兼容性，為深度學習實驗提供了可靠的運行平臺?；赑ython3.7編程語言進行代碼編寫，Python擁有大量的深度學習框架和工具庫，如PyTorch、TensorFlow等，能夠方便地實現(xiàn)各種算法和模型。采用PyTorch1.7.1深度學習框架，它具有動態(tài)計算圖、易于調(diào)試和高效的GPU加速等優(yōu)點，能夠快速搭建和訓練基于深度學習的顯著性目標檢測模型。還安裝了CUDA11.0和cuDNN8.0.5，以充分發(fā)揮NVIDIAGPU的性能優(yōu)勢，加速深度學習模型的計算過程。在數(shù)據(jù)處理和可視化方面，使用了NumPy、Pandas、Matplotlib等常用的Python庫，用于數(shù)據(jù)的預處理、分析和結(jié)果的可視化展示。5.1.2評估指標選擇為了全面、準確地評估所提出的面向困難樣本主動采樣的顯著性目標檢測方法的性能，選擇了一系列常用且有效的評估指標。平均絕對誤差（MeanAbsoluteError，MAE）用于衡量模型預測的顯著性圖與真實標注的顯著性圖之間的平均絕對差異。其計算公式為：MAE=\frac{1}{W\timesH}\sum_{x=1}^{W}\sum_{y=1}^{H}|\overline{S}(x,y)-\overline{G}(x,y)|其中，W和H分別表示圖像的寬度和高度，\overline{S}(x,y)和\overline{G}(x,y)分別表示預測顯著性圖和真實顯著性圖在位置(x,y)處的像素值。MAE值越小，表明模型預測結(jié)果與真實標注越接近，檢測性能越好。在實際應(yīng)用中，MAE能夠直觀地反映模型對顯著性目標的整體檢測精度，對于評估模型在不同場景下的穩(wěn)定性和準確性具有重要意義。準確率（Precision）和召回率（Recall）是評估目標檢測任務(wù)的重要指標。準確率表示預測為正樣本且預測正確的樣本數(shù)占所有預測為正樣本的樣本數(shù)的比例，召回率表示預測為正樣本且預測正確的樣本數(shù)占所有真實正樣本數(shù)的比例。其計算公式分別為：Precision=\frac{TP}{TP+FP}Recall=\frac{TP}{TP+FN}其中，TP（TruePositives）表示真正例，即預測為正樣本且實際為正樣本的樣本數(shù)；FP（FalsePositives）表示假正例，即預測為正樣本但實際為負樣本的樣本數(shù)；FN（FalseNegatives）表示假反例，即預測為負樣本但實際為正樣本的樣本數(shù)。準確率和召回率能夠從不同角度反映模型對顯著性目標的檢測能力，準確率側(cè)重于評估模型預測的準確性，召回率則關(guān)注模型對真實目標的覆蓋程度。在實際應(yīng)用中，這兩個指標可以幫助我們了解模型在不同場景下的檢測效果，以及模型在判斷目標時的可靠性和完整性。F1值是綜合考慮準確率和召回率的評估指標，它是準確率和召回率的加權(quán)調(diào)和平均數(shù)，能夠更全面地衡量模型的性能。其計算公式為：F1=\frac{2\timesPrecision\timesRecall}{Precision+Recall}F1值的取值范圍在0到1之間，值越接近1，說明模型的性能越好。F1值綜合了準確率和召回率的信息，避免了單一指標的局限性，能夠更客觀地評估模型在顯著性目標檢測任務(wù)中的表現(xiàn)。在實際應(yīng)用中，F(xiàn)1值常用于比較不同模型或不同算法的性能優(yōu)劣，為模型的選擇和優(yōu)化提供重要參考。平均交并比（meanInters