CN113822277B - 基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法及*** - Google Patents
基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明提供一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法及***，根据广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图后；先根据左上角点和右下角点组成的预测框分析预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将该预测框划分为有效预测框，否则将该预测框换分为无效预测框；然后，通过一个RoIAlign层分别分析组成有效预测和无效预测框的左上角点与右下角点之间的匹配值，并根据匹配值构建损失函数，以对识别结果进行优化；最后，将优化后匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。
Description
技术领域
本发明涉及违规图片检测技术领域，具体而言，涉及一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法及***。
背景技术
目前的违规内容审核，往往采用人工审核的形式，审核人员对内容信息逐条进行分析判断，不管是效率还是准确性都难以得到保证。在技术不断成熟的今天，自然语言处理、图像识别、声纹识别等人工智能技术已在一些领域得到了运用。人工智能技术的引入，可以彻底改变传统的内容审核形式，实现对互联网内容信息的实时审核。无论是审核效率还是审核精度，都将得到极大提升。目前基于深度学习的违规图片检测方法主要是通过图片中每一个左上角和右下角的角点预测一个偏移值，如果一个左上角的偏移值与一个右下角的偏移值相近，将这两个点匹配为一个box，这样的做法会导致角点匹配的出现混乱，特别是两个相似物体离得比较近的时候，经常会将不属于同一个目标的左上角和右下角角点匹配在一起，因此，需要提供一种方案以便于在提高检测效率的同时提高违规图片检测结果的准确性。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法及***，用以实现提高检测效率的同时提高违规图片检测结果的准确性的技术效果。
第一方面，本发明提供了一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法，包括：
S1.获取广告图片并根据所述广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图；
S2.根据所述左上角点和所述右下角点组成预测框并分析所述预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框；
S3.通过一个RoIAlign层分析组成有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，同时分析组成无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；
S4.根据所述第一匹配值构建第一损失函数，并根据所述第二匹配值构建第二损失函数；
第一损失函数为L act ：
式中，N表示有效预测框的数量，p 1 表示各个有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，b 1表示有效预测框，b gt 表示真实目标框，c表示将有效预测框和真实目标框包围起来的最小方框的对角线长度，Dist表示欧式距离加权函数，CE表示交叉熵函数，bbox cls 表示所有预测框所包含的目标的类别，bbox gt cls 表示真实目标框所包含目标的类别；
第二损失函数为L deact ：
上式中，M表示无效预测框的数量，p 2 表示各个无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；Dist表示欧式距离加权函数，LIA表示无效预测框的中心点与真实目标框的中心点的连线落在之所述预设范围内的长度，b 2表示无效预测框，b gt 表示真实目标框；
S5.根据所述第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化；
S6.将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。
第二方面，本发明提供了一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测***，包括：
获取模块，用于获取广告图片并根据所述广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图；
第一分析模块，用于根据所述左上角点和所述右下角点组成预测框并分析所述预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框；
第二分析模块，用于通过一个RoIAlign层分析组成有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，同时分析组成无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；根据所述第一匹配值构建第一损失函数，并根据所述第二匹配值构建第二损失函数；
第一损失函数为L act ：
式中，N表示有效预测框的数量，p 1 表示各个有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，b 1表示有效预测框，b gt 表示真实目标框，c表示将有效预测框和真实目标框包围起来的最小方框的对角线长度，Dist表示欧式距离加权函数，CE表示交叉熵函数，bbox cls 表示所有预测框所包含的目标的类别，bbox gt cls 表示真实目标框所包含目标的类别；
第二损失函数为L deact ：
上式中，M表示无效预测框的数量，p 2 表示各个无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；Dist表示欧式距离加权函数，LIA表示无效预测框的中心点与真实目标框的中心点的连线落在之所述预设范围内的长度，b 2表示无效预测框，b gt 表示真实目标框；
优化模块，用于根据所述第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化；
输出模块，用于将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。
本发明能够实现的有益效果是：本发明提供的违规广告图片检测方法在一般的Anchor-Free目标检测基础上进行了改进和优化。在获取待检目标的预测框后，先分析预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内，若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框；然后通过一个RoIAlign层分析有效预测框和无线预测框的左上角点与右下角点之间的匹配值，并根据该匹配值构建损失函数以对有效预测框和无线预测框的识别结果进行优化；最后将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出，在提高检测效率的同时提高违规图片检测结果的准确性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测***的拓扑结构示意图。
图标：10-违规广告图片检测***；100-获取模块；200-第一分析模块；300-第二分析模块；400-优化模块；600-输出模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行描述。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
请参看图1，图1为本发明实施例提供的一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法的流程示意图。
经申请人研究发现，目前基于深度学习的违规图片检测方法主要是通过图片中每一个左上角和右下角的角点预测一个偏移值，如果一个左上角的偏移值与一个右下角的偏移值相近，将这两个点匹配为一个box。但是，通过这种方式会导致角点匹配的出现混乱，特别是两个相似物体离得比较近的时候，经常会将不属于同一个目标的左上角和右下角角点匹配在一起。因此，本发明实施例提供了一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法，其具体内容如下所述。
S1.获取广告图片并根据所述广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图。
在一种实施方式中，上述过程S1可以按照以下过程实施：
S11. 从视频帧中提取广告图片。
示例性地，可以通过使用OpenCV等图形图像处理框架，将广告视频进行读取，并采用OpenCV框架中的视频处理接口API，将视频进行逐帧的拆分，将广告视频流逐一拆分并保存为一张张数字图片，为之后的网络训练和测试提供图片数据集。
S12. 通过Hourglass网络对提取的广告图片进行特征提取。
示例性地，Hourglass网络可以选择采用104层的网络结构。Hourglass网络首先将通过一系列卷积和最大池化层对输入特征进行下采样，然后通过一系列上采样层和卷积层将下采样特征恢复到原始尺寸。由于细节可能在最大池化层中丢失，因此网络中添加了跳层来为网络优化细节特征，Hourglass网络同时在一个统一的结构中捕获全局以及局部特征，为之后的角点预测提供了充足的特征信息和细节。
S13. 使用CornerNet网络中的Corner Pooling层对S12中提取到的特征进行处理，预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图。
示例性地，Corner Pooling层被嵌入到一个残差网络中作为所述残差网络的第一层，然后通过一个卷积层进行分析得到所述热力图，同时通过一个卷积层进行分析得到热力图的偏移值，并根据所述偏移值对所述热力图进行修正微调。
需要说明的是，上述Corner Pooling层也可以嵌入其他类型的网络中，例如VGG19，ResNeXt，EfficientNet等比较经典的特征提取网络，都可以在提取特征后，利用CornerPooling层的特性，将提取的特征进行进一步处理，得到想要的目标标定框的左上角点与右下角点的热力图。
S2.根据所述左上角点和所述右下角点组成预测框并分析所述预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框。
在一种实施方式中，上述的预设范围可以为一个长方形区域；该长方形区域以真实目标框的中心点为中心，同时该长方形区域的长和宽为真实目标框对应长和宽的μ倍，且0<μ<1。
假设在S1当中，生成的左上角点为(tlx,tly)，右下角点为(brx,bry)。则预测框可以表示为bbox=(tlx,tly,brx,bry)，其中心点坐标为：
同时，定义真实目标框的坐标为：
中心点坐标为：
围绕每一个真实目标框的中心点，设置的预设范围为：
其中，tlx act ，tly act ，brx act ，bry act 的定义如下：
上式中，μ为预测框的长度（宽度）与真实目标框对应的长度（宽度）的比值。
S3.通过一个RoIAlign层分析组成有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，同时分析组成无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值。
S4.根据所述第一匹配值构建第一损失函数，并根据所述第二匹配值构建第二损失函数。
在一种实施方式中，S4中的第一损失函数为L act ：
式中，N表示有效预测框的数量，p 1 表示各个有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，b 1表示有效预测框，b gt 表示真实目标框，c表示将有效预测框和真实目标框包围起来的最小方框的对角线长度，Dist表示欧式距离加权函数，CE表示交叉熵函数，bbox cls 表示所有预测框所包含的目标的类别，bbox gt cls 表示真实目标框所包含目标的类别。
通过上述方式，可以进一步根据所有预测框所包含的类别和真实目标框所包含目标的类别对有效预测框识别的准确性进行优化，使得有效预测框的准确性更高。
S4中的第二损失函数为L deact ：
上式中，M表示无效预测框的数量，p 2 表示各个无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；Dist表示欧式距离加权函数，LIA表示无效预测框的中心点与真实目标框的中心点的连线落在之所述预设范围内的长度，b 2表示无效预测框，b gt 表示真实目标框。
S5.根据所述第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化。
在获取到上述的第一损失函数和第二损失函数以后，就可以根据第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化，从而提高预测框分类的准确性。
S6.将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。
在一种实施方式中，可以设置一个阈值α（0<α<1），当组成有效预测框的左上角点和右下角点之间的匹配度P>α时，保留这个有效预测框，反之舍弃，最终将剩下的所有有效预测框作为最终的结果进行输出。
请参看图2，图2为本发明实施例提供的一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测***的拓扑结构示意图。
在一种实施方式中，本发明实施例还提供了一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测***10，该违规广告图片检测***10应用了上述的违规广告图片检测方法，具体包括：
获取模块100，用于获取广告图片并根据所述广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图；
第一分析模块200，用于根据所述左上角点和所述右下角点组成预测框并分析所述预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框；
第二分析模块300，用于通过一个RoIAlign层分析组成有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，同时分析组成无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；所述第二分析模块还用于根据所述第一匹配值构建第一损失函数，并根据所述第二匹配值构建第二损失函数；第一损失函数为L act ：
式中，N表示有效预测框的数量，p 1 表示各个有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，b 1表示有效预测框，b gt 表示真实目标框，c表示将有效预测框和真实目标框包围起来的最小方框的对角线长度，Dist表示欧式距离加权函数，CE表示交叉熵函数，bbox cls 表示所有预测框所包含的目标的类别，bbox gt cls 表示真实目标框所包含目标的类别；
第二损失函数为L deact ：
上式中，M表示无效预测框的数量，p 2 表示各个无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；Dist表示欧式距离加权函数，LIA表示无效预测框的中心点与真实目标框的中心点的连线落在之所述预设范围内的长度，b 2表示无效预测框，b gt 表示真实目标框；
优化模块400，用于根据所述第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化；
输出模块500，用于将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。
综上所述，本发明实施例提供一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法及***，包括：获取广告图片并根据所述广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图；根据所述左上角点和所述右下角点组成预测框并分析所述预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框；通过一个RoIAlign层分析组成有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，同时分析组成无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；根据所述第一匹配值构建第一损失函数，并根据所述第二匹配值构建第二损失函数；根据所述第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化；将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。通过上述方式，在提高检测效率的同时提高违规图片检测结果的准确性。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (5)
1.一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法，其特征在于，包括：
S1.获取广告图片并根据所述广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图；
S2.根据所述左上角点和所述右下角点组成预测框并分析所述预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框；
S3.通过一个RoIAlign层分析组成有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，同时分析组成无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；
S4.根据所述第一匹配值构建第一损失函数，并根据所述第二匹配值构建第二损失函数；第一损失函数为L act ：
式中，N表示有效预测框的数量，p 1 表示各个有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，b 1表示有效预测框，b gt 表示真实目标框，c表示将有效预测框和真实目标框包围起来的最小方框的对角线长度，Dist表示欧式距离加权函数，CE表示交叉熵函数，bbox cls 表示所有预测框所包含的目标的类别，bbox gt cls 表示真实目标框所包含目标的类别；
第二损失函数为L deact ：
上式中，M表示无效预测框的数量，p 2 表示各个无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；Dist表示欧式距离加权函数，LIA表示无效预测框的中心点与真实目标框的中心点的连线落在之所述预设范围内的长度，b 2表示无效预测框，b gt 表示真实目标框；
S5.根据所述第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化；
S6.将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法，其特征在于，所述S1的实现过程包括：
S11. 从视频帧中提取广告图片；
S12. 通过Hourglass网络对提取的广告图片进行特征提取；
S13. 使用CornerNet网络中的Corner Pooling层对S12中提取到的特征进行处理，预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图。
3.根据权利要求2所述的基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法，其特征在于，所述S13中的Corner Pooling层被嵌入到一个残差网络中作为所述残差网络的第一层，然后通过一个卷积层进行分析得到所述热力图，同时通过一个卷积层进行分析得到热力图的偏移值，并根据所述偏移值对所述热力图进行修正微调。
4.根据权利要求1所述的基于深度学习目标检测的违规广告图片检测方法，其特征在于，所述预设范围为一个长方形区域；所述长方形区域以真实目标框的中心点为中心，所述长方形区域的长和宽为所述真实目标框对应长和宽的u倍，且0<μ<1。
5.一种基于深度学习目标检测的违规广告图片检测***，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取广告图片并根据所述广告图片预测出待检目标标定框的左上角点与右下角点的热力图；
第一分析模块，用于根据所述左上角点和所述右下角点组成预测框并分析所述预测框的中心点是否在真实目标框的中心点附近的预设范围内；若所述预测框的中心点在真实目标框的中心点附近的预设范围内，则将所述预测框划分为有效预测框，否则将所述预测框换分为无效预测框；
第二分析模块，用于通过一个RoIAlign层分析组成有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，同时分析组成无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；所述第二分析模块还用于根据所述第一匹配值构建第一损失函数，并根据所述第二匹配值构建第二损失函数；第一损失函数为L act ：
式中，N表示有效预测框的数量，p 1 表示各个有效预测框的左上角点与右下角点之间的第一匹配值，b 1表示有效预测框，b gt 表示真实目标框，c表示将有效预测框和真实目标框包围起来的最小方框的对角线长度，Dist表示欧式距离加权函数，CE表示交叉熵函数，bbox cls 表示所有预测框所包含的目标的类别，bbox gt cls 表示真实目标框所包含目标的类别；
第二损失函数为L deact ：
上式中，M表示无效预测框的数量，p 2 表示各个无效预测框的左上角点与右下角点之间的第二匹配值；Dist表示欧式距离加权函数，LIA表示无效预测框的中心点与真实目标框的中心点的连线落在之所述预设范围内的长度，b 2表示无效预测框，b gt 表示真实目标框；
优化模块，用于根据所述第一损失函数对有效预测框的识别结果进行优化，同时根据第二损失函数对无效预测框的识别结果进行优化；
输出模块，用于将优化后第一匹配值大于设定阈值的有效预测框作为输出结果输出。
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