新一代零样本无训练目标检测

news2024/12/25 8:51:45

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⏰️创作时间：2024年12月2日21点02分

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检测作为计算机视觉领域的一项重要任务，旨在从图像中准确地识别并定位出感兴趣的目标。近年来，随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法取得了显著的进展。本文将带您回顾目标检测技术的发展历程，从早期的二阶段算法，到YOLO系列，再到如今的Grounding Dino。

二阶段目标检测算法

R-CNN（Regions with CNN features）
R-CNN是第一个将深度学习应用于目标检测的算法，于2014年由Girshick等人提出。R-CNN采用选择性搜索算法提取候选区域，然后利用卷积神经网络（CNN）提取特征，最后通过支持向量机（SVM）进行分类。
Fast R-CNN
为了解决R-CNN速度慢、重复计算的问题，Girshick于2015年提出了Fast R-CNN。Fast R-CNN采用ROI（Region of Interest）Pooling层，实现了候选区域的共享特征提取，大大提高了检测速度。
Faster R-CNN
2015年，Ren等人在Fast R-CNN的基础上提出了Faster R-CNN。Faster R-CNN引入了区域建议网络（RPN），实现了候选区域的端到端训练，进一步提高了检测速度和准确性。

YOLO系列

YOLO（You Only Look Once）模型是一种流行的实时目标检测算法，它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，通过单个卷积神经网络（CNN）同时预测多个边界框和类别概率，实现了端到端的快速检测，极大地提高了检测速度，同时保持了较高的准确性，使其在视频监控、自动驾驶等实时应用场景中具有广泛的应用价值。

Grounding Dino

Grounding Dino模型是一种创新的视觉目标检测方法，它结合了自然语言处理和计算机视觉的技术，通过使用Transformer架构来实现对图像中目标的定位和描述。

第一段：模型架构 Grounding Dino模型的核心是一个基于Transformer的编码器-解码器结构。编码器用于提取图像的特征，而解码器则负责将自然语言查询与图像特征进行匹配，生成目标的定位信息。这种架构允许模型理解图像内容与文本描述之间的关联，从而无需传统的边界框标注，直接通过文本指令来定位图像中的目标。

第二段：工作原理在执行目标检测时，Grounding Dino模型接收一个图像和一个相关的文本查询作为输入。模型首先使用编码器提取图像的深层特征，然后解码器将这些特征与文本查询中的单词进行交互，通过注意力机制找出与查询最相关的图像区域。最终，模型输出一个定位热图，指示查询文本所指目标在图像中的位置。

第三段：优势与应用 Grounding Dino模型的优势在于其无需精确的边界框标注，降低了数据准备的成本，并且能够处理细粒度的目标检测任务。此外，由于其基于文本的查询机制，模型在处理复杂场景和具有描述性需求的应用中表现出色。这使得Grounding Dino在图像检索、交互式视觉问答系统等领域具有广泛的应用潜力。

演示效果

TEXT_PROMPT = “chair . person . dog . cat .”

Grounding DINO

Model Overall (总体架构)

输入：
Input Text: 输入文本，例如“cat . person . mouse .”或“A cat sets on a table.”
Input Image: 输入图像。
Text and Image Backbone Networks (文本和图像主干网络)

Text Backbone: 提取文本特征。
Image Backbone: 提取图像特征。
Feature Enhancer (特征增强器)

接收原始的文本特征和图像特征，并对其进行增强处理。
Cross-Modality Decoder (跨模态解码器)

Language-guide Query Selection: 根据语言信息选择查询。
Cross-Modality Queries: 生成跨模态查询。
Model Outputs (模型输出)

包括对比损失（Contrastive loss）和定位损失（Localization loss）。

Feature Enhancer (特征增强器)

功能模块：
Text-to-image Cross-Attention: 利用文本特征对图像特征进行增强。
Image-to-text Cross-Attention: 利用图像特征对文本特征进行增强。
Self-Attention Mechanism: 对文本和图像特征进行自注意力处理。
Feed Forward Network (FFN): 对增强后的特征进行进一步处理。
流程：
文本特征和图像特征分别经过各自的主干网络得到初步表示。
这些初步表示被送入特征增强器中。
特征增强器首先通过文本到图像的跨注意力机制增强图像特征，然后通过图像到文本的跨注意力机制增强文本特征。
增强后的特征再经过自注意力机制进一步优化。
最后，通过前馈神经网络（FFN）对特征进行最终处理。

A Decoder Layer (解码器层)

功能模块：
Cross-Modality Attention: 更新跨模态查询。
Self-Attention Mechanism: 对文本和图像特征进行自注意力处理。
Feed Forward Network (FFN): 对处理后的特征进行进一步处理。
流程：
跨模态查询通过跨模态注意力机制进行更新。
更新后的查询与文本和图像特征一起进入解码器层。
解码器层首先对文本和图像特征进行自注意力处理。
然后，通过前馈神经网络（FFN）对特征进行进一步处理。

Grounding DINO使用代码

预测多个类别

from groundingdino.util.inference import load_model, load_image, predict, annotate
import cv2

model = load_model("groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py", "groundingdino/weights/groundingdino_swint_ogc.pth")
IMAGE_PATH = ".asset/cat_dog.jpeg"
TEXT_PROMPT = "chair . person . dog . cat ."
BOX_TRESHOLD = 0.35
TEXT_TRESHOLD = 0.25

image_source, image = load_image(IMAGE_PATH)

boxes, logits, phrases = predict(
    model=model,
    image=image,
    caption=TEXT_PROMPT,
    box_threshold=BOX_TRESHOLD,
    text_threshold=TEXT_TRESHOLD,
    device="cuda"
)
annotated_frame = annotate(image_source=image_source, boxes=boxes, logits=logits, phrases=phrases)
cv2.imwrite("annotated_image.jpg", annotated_frame)

模型训练

将model.eval()改成model.train()

修改代码67，68行

微调训练框架

from groundingdino.util.inference import load_model, load_image, predict, annotate
import cv2
model = load_model("groundingdino/config/GroundingDINO_SwinT_OGC.py", "groundingdino/weights/groundingdino_swint_ogc.pth")
"""
for epoch in range(epoches):
    # 加载符合模型数据集标准的数据：每一次输入是一个列表，每一项是一个字典
    for data in train_dataloader: 
        IMAGE_PATH=data['image_path']
        image_source, image = load_image(IMAGE_PATH)
        boxes, logits, phrases = predict(
            model=model,
            image=image,
            caption=TEXT_PROMPT,
            box_threshold=BOX_TRESHOLD,
            text_threshold=TEXT_TRESHOLD,
            device="cuda"
        )
        loss=loss_function(output,data['real_predict'])
        optimiezer.zero_gard()
        loss.backward()
        optimiezer.step()
"""