基于深度預測和Transformer的視覺顯著性檢測研究

基于深度預測和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測和Transformer的新方法，該方法將深度學習和自注意力機制相結合，實現(xiàn)了對復雜場景下顯著物體的快速準確檢測。首先，我們設計了一種新的深度學習網(wǎng)絡，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)絡的自注意力機制來對每個像素進行細粒度處理。最后，我們在多個公開數(shù)據(jù)集上進行了比較實驗，并與當前主流算法進行了對比。結果表明，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。

關鍵詞：視覺顯著性檢測；深度預測；Transformer；自注意力機制；深度學習；全局考慮

一、引言

視覺顯著性檢測是計算機視覺領域的一個重要問題，其主要目標是在圖像中快速準確地檢測出顯著物體或區(qū)域。這一問題具有廣泛的應用范圍，包括圖像檢索、自動化駕駛、視頻目標跟蹤等等。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，不適用于復雜場景等等。

隨著深度學習的發(fā)展，越來越多的深度學習算法被應用到視覺顯著性檢測中。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是當前最常用的一種方法。通過CNN學習圖像的特征，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測和Transformer的新方法。Transformer作為自注意力機制的代表，在自然語言處理領域中已經(jīng)被證明是一種非常有效的模型。本文將其應用到視覺顯著性檢測中，取得了較好的效果。具體而言，我們將深度學習和自注意力機制相結合，在一個新的框架下進行視覺顯著性檢測。首先，我們設計了一種新的深度學習網(wǎng)絡，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)絡的自注意力機制來對每個像素進行細粒度處理。最后，我們在多個公開數(shù)據(jù)集上進行了比較實驗，并將其與當前主流算法進行對比，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)域對比度模型[3]等等。雖然這些方法都有一定的效果，但是缺乏全局考慮，不適用于復雜場景。

隨著深度學習的發(fā)展，越來越多的深度學習算法被引入到視覺顯著性檢測中。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）是最常用的方法之一。VGG、ResNet、Inception等網(wǎng)絡已經(jīng)在這個問題上取得了不錯的成果。具體而言，這些網(wǎng)絡通常是將圖像分為多個塊，然后分別進行特征提取，最后將得到的特征進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，注意力機制是一種能夠全局考慮的方法，旨在對圖像中的關鍵部分進行加權處理。特別地，自注意力機制是一個能夠全局考慮并對圖像中的每個部分進行加權處理的方法，近年來已經(jīng)逐漸在計算機視覺領域得到了廣泛的應用。在圖像領域，Chen等人提出的以注意力機制為主干的網(wǎng)絡[4]、Fu等人提出的基于CNN和注意力機制的方法[5]等都取得了不錯的效果。但是由于自注意力機制在圖像領域的應用較少，因此目前很難得到一個準確的顯著性檢測結果。

三、方法

本文提出了一種基于深度預測和Transformer的新方法。在這個框架下，通過深度學習和自注意力機制相結合，可以快速準確地檢測復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處理。

（一）顯著性特征提取

第一階段的目標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習網(wǎng)絡來提取特征，稱之為DPNet。這個網(wǎng)絡的結構如圖1所示。


如圖所述，DPNet基于特征金字塔網(wǎng)絡(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）全局加權處理

第二階段的目標是對整個圖像進行全局加權處理，使得顯著物體得到更高的權重。我們采用了一種基于Transformer的自注意力機制來對每個像素進行細粒度處理。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的權重，最后將權重與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是學習得到的權重矩陣，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重。

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

四、實驗結果

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

實驗結果如圖3所示。與當前主流算法相比，所提出的方法在準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、結論

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

六、貢獻和局限性

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

本文的局限性在于，所提出的方法仍存在一些缺陷，需要進一步改進。例如，目前僅僅在靜態(tài)圖像上進行了實驗，對于動態(tài)視頻的處理還需要進一步研究。此外，所提出的方法在復雜場景下的顯著性檢測仍存在一定的局限性，需要進一步改進。

七、未來展望

在未來，我們將繼續(xù)改進所提出的方法，以適應更加復雜的場景和更高的精度要求。同時，我們也將探索更多的應用場景，例如圖像檢索、自動化駕駛和視頻目標跟蹤等領域，以期在計算機視覺領域取得更大的進展未來的研究方向之一是將深度學習與傳統(tǒng)圖像處理技術相結合，以進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圖像特征，并通過深度學習進行進一步的特征提取和分類。此外，綜合應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合深度學習和眼動數(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注哪些區(qū)域，并利用這些信息來訓練深度學習模型以達到更好的顯著性檢測效果。

最后，隨著計算機視覺技術的不斷發(fā)展，未來的研究方向之一是將顯著性檢測與更多的應用場景相結合。例如，可以結合語義分割進行自動化駕駛中的障礙物檢測，或結合圖像文字識別進行圖像檢索。這將會有助于更好地滿足現(xiàn)實需求，并推動計算機視覺技術的發(fā)展另一個未來的研究方向是顯著性檢測在虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等領域的應用。隨著虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實技術的普及，顯著性檢測可以為這些技術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。在增強現(xiàn)實應用中，顯著性檢測可以幫助對增強現(xiàn)實內(nèi)容進行優(yōu)化和呈現(xiàn)，讓用戶能夠更好地體驗和理解增強現(xiàn)實內(nèi)容。

除此之外，隨著深度學習算法的不斷發(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)快速和精準的檢測。同時，關于數(shù)據(jù)集和評價標準的統(tǒng)一標準也應得到進一步優(yōu)化和規(guī)范。這有助于研究人員在不同的數(shù)據(jù)集上進行比較和評估，同時推動該領域的發(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，加強個人隱私保護。例如，在使用眼動數(shù)據(jù)方面，研究人員應該嚴格遵守數(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。在算法應用方面，研