【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

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前言

在计算机视觉任务中，对象可能以各种尺度出现，因此解决多尺度问题至关重要。常用的解决方法主要有两类：

数据级别的多尺度

• 多尺度训练：在训练时随机将图像缩放到不同分辨率，迫使网络学习到尺度不变的特征。
• 多尺度测试：在推理时构建图像金字塔，分别进行检测后融合结果（例如使用非极大值抑制，NMS）。

模型架构上的多尺度表示

• 特征金字塔网络（FPN）：FPN 从浅层到深层构建多个尺度的特征图。浅层特征保留高分辨率信息，有助于检测小目标；深层特征具有强语义信息，利于大目标检测。
• 其它方法还包括：利用 atrous/dilated 卷积、U-Net 结构等实现上下文信息的融合。

下面结合代码示例，说明如何使用 FPN 实现多尺度特征融合。

FPN 代码示例（PyTorch）

以下代码展示了一个简单的 FPN 模块。假设我们从 Backbone 网络中得到三个不同尺度的特征图（例如 C3、C4、C5），FPN 会通过横向连接和上采样操作将它们融合，生成一组语义丰富且分辨率各异的特征图。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class FPN(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels_list, out_channels):
        """
        Args:
            in_channels_list: Backbone各阶段输出的通道数列表，例如 [256, 512, 1024]
            out_channels: FPN 输出特征图的通道数，通常固定为256
        """
        super(FPN, self).__init__()
        # 横向连接，将各阶段特征映射到统一维度
        self.lateral_convs = nn.ModuleList()
        # 输出卷积，整合上采样后的特征
        self.output_convs = nn.ModuleList()
        for in_channels in in_channels_list:
            lateral_conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1)
            output_conv = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1)
            self.lateral_convs.append(lateral_conv)
            self.output_convs.append(output_conv)
    
    def forward(self, inputs):
        """
        Args:
            inputs: 一个包含不同尺度特征图的列表，例如 [C3, C4, C5]
                    假设尺寸依次递减，C5 是最深层（最低分辨率）。
        Returns:
            outputs: 融合后的 FPN 特征图列表，尺寸从高到低排列
        """
        # 1. 计算横向特征
        lateral_features = [l_conv(x) for l_conv, x in zip(self.lateral_convs, inputs)]
        # 2. 自顶向下的特征融合
        out_features = []
        x = lateral_features[-1]
        out_features.append(self.output_convs[-1](x))
        for i in range(len(lateral_features) - 2, -1, -1):
            # 将上一层的特征上采样到当前特征的尺寸
            x = lateral_features[i] + F.interpolate(x, size=lateral_features[i].shape[-2:], mode="nearest")
            out_features.insert(0, self.output_convs[i](x))
        return out_features

# 示例：使用 FPN 模块
if __name__ == "__main__":
    # 模拟来自 Backbone 的三个特征图
    C3 = torch.randn(1, 256, 64, 64)   # 高分辨率
    C4 = torch.randn(1, 512, 32, 32)   # 中等分辨率
    C5 = torch.randn(1, 1024, 16, 16)  # 低分辨率
    fpn = FPN(in_channels_list=[256, 512, 1024], out_channels=256)
    pyramid_features = fpn([C3, C4, C5])
    for i, feat in enumerate(pyramid_features):
        print(f"FPN Level {i+3}: shape = {feat.shape}")

说明

• 横向卷积：将各尺度特征图映射到相同的通道数（如 256），便于后续融合。
• 自顶向下融合：从最深层（低分辨率）开始，逐层上采样并与浅层特征相加，从而融合高语义与高分辨率的信息。
• 输出：得到的 FPN 特征图可直接用于检测、分割等任务，在多尺度问题上表现优异。

其他多尺度处理方法

除了 FPN 以外，常见的多尺度技术还包括：

• 多尺度训练/测试：通过随机改变输入图像尺寸进行数据增强；在测试时构建图像金字塔并融合预测结果。
• Dilated Convolution（空洞卷积）：通过调整卷积核的空洞率扩大感受野，同时保持分辨率。

例如，多尺度测试的伪代码如下：

def multi_scale_inference(model, image, scales):
    all_detections = []
    for scale in scales:
        resized_img = resize_image(image, scale)  # 假设有一个 resize_image 函数
        detections = model(resized_img)
        # 将检测结果映射回原图坐标
        detections = map_back(detections, scale)
        all_detections.extend(detections)
    final_detections = non_max_suppression(all_detections, threshold=0.5)
    return final_detections

总结

• 计算机视觉中为了解决多尺度问题，常用的方法包括数据级的多尺度训练与测试以及网络架构上构建多尺度特征（如 FPN、空洞卷积等）。
• 上面的代码示例展示了如何使用 FPN 来融合不同尺度的特征图，这种方法已广泛应用于目标检测、语义分割和图像分类任务中。
• 通过多尺度特征融合，模型能够更好地捕捉不同尺寸目标的信息，从而提高整体性能。