[AI开发]目标检测之素材标注

[AI开发]目标检测之素材标注

算力和数据是影响深度学习应用效果的两个关键因素，在算力满足条件的情况下，为了到达更好的效果，我们需要将海量、高质量的素材数据喂给神经网络，训练出高精度的网络模型。吴恩达在深度学习公开课中提到，在算力满足要求的前提下，模型效果会随着素材数量的增多而变好，理论上没有上限。实践证明，在普通基于深度学习的应用开发过程中，素材的数量和质量对最终模型效果的影响出乎意料的大。注意这里提到的“素材质量”，光有“素材数量”还不够，我们还要保证素材标注的质量。本文以目标检测应用为例，来说明如何保证图像素材标注过程中的质量。

 

常见目标检测算法

常见目标检测算法有SSD、Yolo以及Faster-RCNN等（实际上这是我用过的几种），之间的区别可以上网搜到，我之前的博客也有提到过，各有优劣。三种算法模型训练需要的素材格式基本相同：

• 二维图像文件；
• 对应二维图像中人工标注出的感兴趣目标信息，包括目标坐标/大小、目标类型，一般用（left,top,width,height,class）来表示；

模型训练的过程就是将上述素材数据喂给神经网络，反复优化，最后得到效果相对比较好的模型，然后模型就可以上线做推理了。各种目标检测算法模型最终推理输出来的结果也基本一样，对于给定的二维输入图像，输出该图像中检测到的目标信息，包括目标坐标/大小、目标类型以及该目标的可信度，一般用一个list表示，list中每个元素格式为（left，top，width，height，class，score）。Score代表模型认为该目标的可信度，可以通过该值过滤部分检测结果。

 

图像素材标注

通过这个PPT我们知道，深度学习模型训练的过程就是不断地调整参数，使用预先标注的具体素材数据不停地去拟合通用场景，最后能够准确预测非素材集中的输入。模型训练需要大量素材标注作为基础，就目标检测而言，素材标注的过程就是人工用工具在图像中标出感兴趣的目标，并生成标签数据。

图像素材标注工具有很多，很多人在用的是labelimg，主要用于目标检测素材标注：

如上图，对于每张图片，人工标出图片中感兴趣的目标，比如图像中的人、汽车、卡车等等。保存后，每张图片对应生成一个txt文件，该txt文件中记录人工标注的结果：

如上图，该图片一共标出9个目标，2个Person、3个Car，4个Truck，每个目标对应一行，第一列表示类型ID（从0开始）。模型训练时，将图片和标注数据同时喂进神经网络，不断调整参数，到达效果最优。

 

素材标注质量如何影响模型的准确性？

图像素材标注时，需要人工标出目标的大小/位置，用一个矩形方框表示，并给出目标类型，模型训练时会根据标注的素材来调整参数。人工标注有时会出一些问题，比如目标矩形框位置不对（框子太大、太小、位置偏了），或者目标类型标错，本来是一个人，人工给它标成了汽车。这些标注时的问题都会影响最终模型训练的效果，仔细想一下，你不断告诉神经网络人是车、而车是人，最后神经网络都分不清了。正常情况下，人工标注的方框大小、位置应该合适，矩形方框刚好将目标包围住，如果框子太大、或者太小、甚至位置偏移了，都会影响神经网络对矩形方框中真实内容的判断。

如果仅仅追求素材的数量而不顾素材标注的质量，即使数量再多，也没有效果，实践证明，模型效果反而越来越差。

 

图像素材标注重点

目标检测用到的素材，在标注过程中需要注意以下几点：

1. 标注方框大小合适

所谓大小合适，即矩形方框应该刚好将目标包围住，之间的间隙不能太大，也不能太小。太大太小的话，最后模型在推理时，也会出现目标框得不准的情况，或者在视频图像检测中，出现前后帧目标抖动严重，不能锁定。同时在标注的时候，一定要保证矩形方框包含了目标的轮廓信息，因为轮廓信息对于模型训练来讲很重要，它可以区分不同类型的目标。下图标注的矩形方框太小：

2. 标注方框位置合适

原因跟上一条类似，下图虽然矩形方框大小合适，但是明显位置偏太远了：

3. 需要丰富多视角的素材

这个其实跟素材的准备有关，我们不能只标几种视角的素材图片。在道路监控应用场景中，素材应该涵盖各种摄像机视角，正前方、正后方、左侧前方、右侧前方、左侧后方、右侧后方以及俯视视角等等。每种视角的素材都应该被标注，这样训练出来的模型才有更大的通用性。

4. 目标被遮挡也要标注

不能只标注图像中完整的目标，被遮挡的目标，只要人眼能看清是啥的都应该被标注，并且矩形框只需要包含看得见的部分即可。这样做的原因跟上一条类似，提高模型的通用性，实际应用场景中，很多目标被遮挡，模型仍然需要将其检测出来，所以我们需要标注类似的素材。下图道路拥堵，一些车身被遮挡，但是明显可以分辨出是什么目标：

5. 小目标也不能漏掉

虽然不同的算法对小目标的检测效果不同，比如Yolo对小目标检测效果比较好，但是前提是我们需要准备小目标的素材标注。一张图片素材中，近处的大目标需要标注，远处人眼看得清的小目标同样需要标注。原理跟上一条类似：只要人眼能分清是啥的小目标，都应该标出来。下图远处的小目标可以认出是小汽车：

6. 人眼分不清是啥的不要标

很多时候，由于素材图片本身的原因、或者目标被遮挡大部分、或者远处目标实在太远，人眼无法分辨是什么，虽然知道是一个目标，但是不知道它到底是汽车Car还是客车Bus甚至是人，这种时候不要标注。否则会给神经网络带来误导。下图被遮挡部分太多，可以忽略不用标注：

 

如何保证素材标注的质量

上面说了这么多，其实要保证素材标注质量的有效方式有两条：

1. 不要光追求速度

给做素材标注的团队强调，虽然有数量上的指标，但是指标不能定得太高，如果定得太高，大家都为了完成数量任务，自然会忽略了质量。最后标注质量肯定上不去，类型出错、方框位置忽大忽小，必然需要大量返工。

2. 专人做素材审核

专门找一小撮人做素材审核，主要负责素材标注后的验证，看看类型是否出错，方框的位置、大小是否错得离谱等等。千万不要小看这项工作，它的作用跟code review一样，容易被忽视，其实它提高效率不是一星半点。