【摘 要】
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目标检测是机器人物体识别和抓取检测的核心技术。现有的目标检测获得优良性能的前提是有含类别和位置标签的数据。然而,收集目标边界框位置信息是昂贵耗时的。基于弱监督学习的目标检测仅需要类别标签数据即可训练,因此表现出了极大的潜力。随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的方法成为现阶段弱监督目标检测的主流技术。但是,该方法存在局部感知和混淆感知问题。为此,本文针对上述两个问题展开研究,改进了基于卷积神经网络
【基金项目】
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国家科技创新 2030—“新一代人工智能”重大项目子课题:基于边缘计算的增强智能分析与自适应协同优化方法,2018AAA0101704；
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目标检测是机器人物体识别和抓取检测的核心技术。现有的目标检测获得优良性能的前提是有含类别和位置标签的数据。然而,收集目标边界框位置信息是昂贵耗时的。基于弱监督学习的目标检测仅需要类别标签数据即可训练,因此表现出了极大的潜力。随着深度学习的发展,基于卷积神经网络的方法成为现阶段弱监督目标检测的主流技术。但是,该方法存在局部感知和混淆感知问题。为此,本文针对上述两个问题展开研究,改进了基于卷积神经网络的弱监督目标检测方法,并基于该方法开发了目标检测系统。首先,针对局部感知问题,提出了一种基于监督特征融合的弱监督目标检测方法。该方法在多级自训练架构的基础上,引入密集连接机制,融合不同层监督特征信息,形成多层监督特征融合方法。在PASCAL VOC2007数据集上进行验证,实验结果显示该方法在一定程度上解决了局部感知问题,倾向于检测整体目标而非局部目标,相较其他弱监督目标检测方法具有更好的检测性能。其次,针对混淆感知问题,提出了一种基于伪标签生成机制的弱监督目标检测方法。该方法在多级自训练架构的基础上,引入基于NMS机制的伪标签生成算法,并加入自适应Io U变化函数。在PASCAL VOC2007数据集上进行验证,实验结果显示该方法在一定程度上解决了混淆感知问题,检测不突出的同类目标、识别集群目标,相较其他弱监督目标检测方法具有更好的检测性能。然后,针对局部感知和混淆感知问题,提出了一种基于二阶段级联优化的弱监督目标检测方法。该方法基于二阶段级联优化架构,首先对前两章提出的算法进行融合生成检测结果,然后设计伪标签挖掘算法,生成伪标签用于模型Faster R-CNN的训练。在PASCAL VOC2007数据集上进行验证,实验结果显示该方法在很大程度上解决了局部感知和混淆感知问题,相较其他弱监督目标检测方法具有更好的检测性能。基于该弱监督目标检测算法,构建机器视觉目标检测系统,仅在弱监督标签的训练下实现目标检测。最后,对全文工作进行总结与展望。
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