【摘 要】
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随着大数据及高性能计算技术的发展,深度学习近十年得到迅速发展,在人脸识别、自然语言处理等领域也取得了巨大成功,并于近年开始进入工业产品表面缺陷检测等工业领域。虽然深度学习在表面缺陷检测方面取得了很大进展,但仍然存在一些亟待解决的难题,小目标检测精度低和样本均衡性差便是其中的两个典型难题。通过充分调研了目标检测算法、小目标检测和样本不均衡的相关研究,本文选择以通用目标检测算法RetinaNet为基础
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随着大数据及高性能计算技术的发展,深度学习近十年得到迅速发展,在人脸识别、自然语言处理等领域也取得了巨大成功,并于近年开始进入工业产品表面缺陷检测等工业领域。虽然深度学习在表面缺陷检测方面取得了很大进展,但仍然存在一些亟待解决的难题,小目标检测精度低和样本均衡性差便是其中的两个典型难题。通过充分调研了目标检测算法、小目标检测和样本不均衡的相关研究,本文选择以通用目标检测算法RetinaNet为基础研究小目标检测和样本不均衡的问题。为此,本文从RetinaNet算法的原理出发,通过分析该算法的运行机制,结合工业产品表面缺陷检测的特点,对RetinaNet目标检测模型进行改进,主要工作包括:(1)基于RetinaNet的小目标检测方法研究:考虑到在深度卷积神经网络提取的中、高层特征图上,小目标特征已被高度压缩,本方法提出将低层特征图P2添加到FPN中,以确保小目标能被充分采样;然后在FPN调整的基础上,引入自适应训练样本选择策略,以保证特征层增加之后仍保持足够快的检测速度;最后在训练后期采用了损失权重调整策略,用于提高小目标中困难样本的拟合度。在公共数据集MS COCO 2017及自建的LED(Light Emitting Diode)点胶缺陷数据集上,改进后的方法使小目标(小于32×32个像素的目标)的检测精度分别提升了4.1%、10.7%,表明改进后的方法能显著提升小目标检测的水平。(2)面向单一背景的改进RetinaNet目标检测方法研究:由于部分工业产品成批次生产,拍摄的工业产品图像呈现背景单一的特点,而RetinaNet采用了密集采样的方案,使得简单重复的背景采样数量远超过前景采样数量,进而导致模型的检测性能受到了较大的影响。为此,本方法提出引入难负样本挖掘策略,以避免大量简单重复的负样本影响模型对正样本的拟合,在此基础上,为了避免与正样本或目标接近的混淆样本影响模型训练,提出并采用自适应忽略样本选择策略,最后通过简化RetinaNet的分类子网络,降低了少量训练样本下的模型过拟合风险。在公开的PCB(Printed Circuit Board)缺失孔数据集及自建的LED(Light Emitting Diode)气泡数据集上,改进后的方法在召回率上分别提升了14.1%和1.8%,在精确率上分别提升了3.6%和0.4%,表明改进后的方法能显著提升单一背景下的目标检测水平。
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