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重磅干货，第一时间送达
在本文中，我们描述了我们如何使用卷积神经网络 (CNN) 来估计花卉图像中关键点的位置，并且在 3D 模型上渲染这些图像上茎和花的位置等关键点。
为了能够与真实花束的照片对比，所创建的图像必须尽可能逼真。这是通过使用从多个角度拍摄的真实花朵照片并将它们渲染在 3D 模型上来实现的。对于每一朵新花，他们都会从 7 个不同的角度拍摄照片。在照相亭中，花朵由电机自动旋转。相比之下，图片的后期处理还没有完全自动化。目前数据库中有数千种鲜花，每天都会添加新的鲜花。将此乘以角度数，将获得大量要手动处理的图片。后处理步骤之一是定位 3D 模型所需的图像上的几个关键点，最重要的是茎位和花顶位置。
在数据集中，成千上万的图像已经手动标注了关键点，所以我们有大量的训练数据可以使用。
以上是训练数据集中的一些带注释的花，它从几个不同的角度展示了同一朵花。茎位置为蓝色，花顶部位置为绿色。在一些图片中，茎的起源被花本身隐藏了。在这种情况下，我们需要“有根据的猜测”最有可能在哪里。
因为模型必须输出一个数字而不是一个类，所以我们实际上是在做回归。CNN 以分类任务而闻名，但在回归方面也表现良好。例如，DensePose使用基于 CNN 的方法进行人体姿势估计。
网络从几个标准卷积块开始。这些块由3个卷积层组成，然后是最大池、批量标准化层和退出层。
所述卷积层含有多个滤波器。每个过滤器就像一个模式识别器。下一个卷积块有更多的过滤器，所以它可以在模式中找到模式。
最大池化会降低图像的分辨率。这限制了模型中的参数数量。通常，对于图像分类，我们对某个对象在图像中的位置不感兴趣，只要它在那里即可。在我们的例子中，我们对位置感兴趣。尽管如此，拥有几个最大池化层并不会影响性能。
批量标准化层有助于模型更快地训练（收敛）。在一些深度网络中，没有它们，训练完全失败。
退出层将随机禁用节点，这将防止过度拟合模型。
在卷积块之后，我们将张量展平，使其与密集层兼容。全局最大池化或平均最大池化也将实现平坦张量，但会丢失所有空间信息。扁平化在我们的实验中效果更好，尽管它的（计算）成本是拥有更多模型参数导致更长的训练时间。
在两个带有Relu激活的密集隐藏层之后是输出层，我们想要预测2 个关键点的x和y坐标，所以我们需要在输出层有 4 个节点。图像可以有不同的分辨率，因此我们将坐标缩放到 0 到 1 之间，并在使用前将它们放大。输出层没有激活函数。即使目标变量在 0 和 1 之间，这对我们来说也比使用sigmoid效果更好。作为参考，以下是我们使用的 Python 深度学习库Keras的完整模型摘要：
_________________________________________________________________Layer (type) Output Shape Param # =================================================================conv2d_1 (Conv2D) (None, 126, 126, 64) 2368 _________________________________________________________________conv2d_2 (Conv2D) (None, 124, 124, 64) 36928 _________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D) (None, 122, 122, 64) 36928 _________________________________________________________________max_pooling2d_1 (MaxPooling2 (None, 61, 61, 64) 0 _________________________________________________________________batch_normalization_1 (Batch (None, 61, 61, 64) 256 _________________________________________________________________dropout_1 (Dropout) (None, 61, 61, 64) 0 _________________________________________________________________conv2d_4 (Conv2D) (None, 59, 59, 128) 73856 _________________________________________________________________conv2d_5 (Conv2D) (None, 57, 57, 128) 147584 _________________________________________________________________conv2d_6 (Conv2D) (None, 55, 55, 128) 147584 _________________________________________________________________max_pooling2d_2 (MaxPooling2 (None, 27, 27, 128) 0 _________________________________________________________________batch_normalization_2 (Batch (None, 27, 27, 128) 512 _________________________________________________________________dropout_2 (Dropout) (None, 27, 27, 128) 0 _________________________________________________________________flatten_1 (Flatten) (None, 93312) 0 _________________________________________________________________dense_1 (Dense) (None, 256) 23888128 _________________________________________________________________batch_normalization_3 (Batch (None, 256) 1024 _________________________
________________________________________dropout_3 (Dropout) (None, 256) 0 _________________________________________________________________dense_2 (Dense) (None, 256) 65792 _________________________________________________________________batch_normalization_4 (Batch (None, 256) 1024 _________________________________________________________________dropout_4 (Dropout) (None, 256) 0 _________________________________________________________________dense_3 (Dense) (None, 4) 1028 =================================================================Total params: 24,403,012Trainable params: 24,401,604Non-trainable params: 1,408_________________________________________________________________
你们可能会问：为什么是 3 个卷积层？或者为什么是 2 个卷积块？我们在超参数搜索中将这些数字作为超参数包括在内。连同诸如密集层数、退出层、批量标准化和卷积滤波器数量之类的参数，我们进行了随机搜索以找到超参数的最佳组合。
对于训练，我们使用学习率为的Adam 优化器0.005。当验证损失在几个时期内没有改善时，学习率会自动降低。作为损失函数，我们使用均方误差 (MSE)。因此，大错误比小错误受到的惩罚相对更多。
这些是训练 50 个时期后的损失（误差）图：
大约 8 个 epoch 后，验证损失变得高于训练损失。直到训练结束，验证损失仍然减少，因此我们没有看到模型严重过度拟合的迹象。测试集上的最终损失 (MSE) 为0.0064. MSE 的解释可能非常不直观。
MAE 是——这意味着预测平均降低 1.7%
白色圆圈包含目标关键点，实心圆圈包含我们的预测。在大多数情况下，它们非常接近（重叠）。
我们有一些改进的想法，但我们还没有时间实施：
目前，单个模型正在估计两个关键点。为每个关键点训练一个特定的模型可能会更好。这还有一个额外的好处，可以稍后添加新的关键点，而无需重新训练完整的模型。
另一个想法是考虑照片的角度。例如，将其添加为密集层的输入，可能会争辩说，角度会改变任务的性质，因此提供此信息可能有助于网络。按照这种思路，为每个角度训练一个单独的网络也可能是有益的。
通过这项研究，我们证明了使用 CNN 检测花卉图像中的关键点的可行性。所使用的方法也可能适用于其他领域的后处理任务，例如产品摄影。
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