CN114937199A - 一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法与*** - Google Patents
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Abstract
本发明属于图形分类识别相关技术领域,本发明提出了一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法与***,在深度网络结构中引入了新的互补特征学习模块和特征细节增强模块;在互补特征学习模块中,利用图像随机擦除机制和分类一致性约束,迫使网络尽可能学习与传统特征互补的信息;在特征细节增强模块中,首先引入判别性特征细节学习模块,通过对比已有特征和学到的重建特征来获取特征细节信息,然后融合特征细节和所学的互补特征,最后引入卷积块注意力模块来进一步提升融合特征的判别能力,提升了分类的效果。
Description
技术领域
本发明属于图形分类识别相关技术领域,尤其涉及一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法与***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
垃圾分类受到国家和社会越来越多的关注,人们每天产生大量的生活垃圾,仅仅依靠人力难以有效处理海量的垃圾,从而造成资源的浪费和环境的污染。
近年来,人工智能技术被广泛应用到分类任务中。深度学习是人工智能领域的核心技术,其具有强大的特征学习能力,已在现有的分类任务中取得了重大突破。
然而,生活中产生的垃圾多种多样,且放置姿势多变,使得垃圾分类较为复杂。对于同一大类的垃圾,其垃圾实体可能会存在遮挡、折叠变形、扭曲等破坏性因素,使得现有模型难以获取充分的判别性信息对垃圾进行准确分类,影响了垃圾分类的精度。
发明内容
为克服上述现有技术的不足,本发明提供了一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法与***,在深度网络结构中引入了新的互补特征学习模块和特征细节增强模块。在互补特征学习模块中,利用图像随机擦除机制和分类一致性约束,迫使网络尽可能学习与传统特征互补的信息。在特征细节增强模块中,首先引入判别性特征细节学习模块,通过对比已有特征和学到的重建特征来获取特征细节信息,然后融合特征细节和所学的互补特征,最后引入卷积块注意力模块来进一步提升融合特征的判别能力。
为实现上述目的,本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案:一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,包括以下步骤:
将获取的垃圾图像数据集进行预处理分为测试集和训练集;
将训练集中的原始垃圾图像输入至基网络进行特征提取,将提取的特征输入至互补特征学习模块得到输入擦除图像,将输入擦除图像输入至基网络进行再训练;
将原始垃圾图像和输入擦除图像分别输入至再训练后基网络的特征提取模块获得浅层特征的特征图和输入擦除特征图;根据浅层特征的特征图得到特征细节图,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图;
将所述互补特征图输入至再训练后基网络的高级语义特征学习模块获得高级语义信息特征图,将获得的高级语义信息特征图输入至卷积块注意力模型进行进一步学习后输入至分类模块,然后对网络模型进行迭代训练,得到训练好的分类模型;
将所述测试集的图像输入至所述分类模型中,得到垃圾分类结果。
进一步的,所述基网络采用resnet50,原始垃圾图像输入至基网络中首先经过卷积层后再使用激活函数增加非线性,然后进入池化层,来进行特征提取。
进一步的,还包括基网络的预训练,具体为:
将训练集中预处理后的图像输入至基网络中获得第一特征图,计算所述第一特征图对应的预测类别,将预测类型与真实标签类别进行交叉熵损失计算,根据交叉熵损失约束反向传播训练基网络,直至损失稳定,得到预训练好的基网络。
进一步的,所述输入擦除图像具体获得方式为:
将基于预训练的基网络获得的第一特征图进行归一化处理得到特征图,采用
阈值T选择出传统特征和传统特征所在的区域,采用掩码的方式将特征图中传统特征随
机丢失一半信息,得到擦除特征图,将擦除特征图与输入的原始垃圾图像作逐元素相乘得
到擦除后的输入擦除图像。
进一步的,根据浅层特征的特征图得到特征细节图具体方法为:将获得的浅层特征的特征图先经过两层卷积层,然后输入至两层反卷积中浅层特征图进行重建,将重建后的特征图与浅层特征图进行作差得到特征细节图。
进一步的,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图,具体为:
将输入擦除特征图与特征细节图先级联融合后再进行一次RELU激活、一次归一化与一层卷积池化后得到互补特征图。
进一步的,所述卷积块注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块。
进一步的,在分类模型训练采用交叉熵损失,所述交叉熵损失函数为:
本发明的第二个方面提供一种基于判别性特征增强的垃圾分类***,包括:
获取模块:将获取的垃圾图像数据集进行预处理分为测试集和训练集;
训练模块:将训练集中的原始垃圾图像输入至基网络进行特征提取,将提取的特征输入至互补特征学习模块得到输入擦除图像,将输入擦除图像输入至基网络进行再训练;
特征提取模块:将原始垃圾图像和输入擦除图像分别输入至再训练后基网络的特征提取模块获得浅层特征的特征图和输入擦除特征图;
特征细节增强模块:根据浅层特征的特征图得到特征细节图,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图;
高级语义特征学习模块:将所述互补特征图输入至再训练后基网络的高级语义特征学习模块获得高级语义信息特征图;
卷积块注意力模块:将获得的高级语义信息特征图输入至卷积块注意力模型进行进一步学习后输入至分类模块;
分类模块:然后对网络模型进行迭代训练,得到训练好的分类模型,将所述测试集的图像输入至所述分类模型中,得到垃圾的分类结果。
以上一个或多个技术方案存在以下有益效果:
本发明通过引入互补特征学习模块与特征细节增强模块实现对垃圾分类更有判别性特征细节的学习。在已习得传统特征的基础上,经过互补特征学习模块的约束,关注到了图像的不同区域进一步获取更多有益于垃圾分类的特征。在特征细节学习模块的帮助下,特征细节增强模块通过对细节信息的增强,网络更有效的学习判别性特征里的不易发现的细节信息,提升了分类的效果。
本发明可嫁接应用于任何网络模型中,实用性和使用性相较于原来普通的网络模型有较大的提高。
附图说明
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。
图1为本发明中实施例一中垃圾分类的流程图;
图2是本发明实施例一中垃圾分类模型框架示意图。
具体实施方式
应该指出,以下详细说明都是示例性的,旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
本发明的整体构思:
本发明在传统的基网络基础上,引入互补特征学习模块和特征细节增强模块。其中互补特征学习模块使用图像随机擦除的方法,将基网络可以学习到的判别性特征即传统特征在输入图像对应的区域上随机擦除一部分,破坏基本判别性特征,将擦除后的输入图像即输入擦除图再次输入基网络中,在分类损失的约束下,迫使网络尽可能学习其他的判别性特征完成对互补性特征的学习。
此外,将原始输入数据以及输入擦除图经过基网络的前两层得到特征图与
输入擦除特征图并实现对浅层特征的提取,后经过特征细节增强模块学习特征图中的
细节信息,然后将具有细节信息的特征细节图与输入擦除特征图进行融合,既实现
对擦除特征图中丢失部分特征的弥补又实现对擦除特征图中特征细节的增强,最终在卷积
块注意力模块的约束下,网络从空间与通道维度下进一步学习判别性特征的细节信息,可
进一步提升垃圾图像分类的精度。
实施例一
如图1-图2所示,本实施例公开了一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,包括:
步骤1:将获取的垃圾图像数据集进行预处理分为测试集和训练集;
步骤2:将训练集中的原始垃圾图像输入至基网络进行特征提取,将提取的特征输入至互补特征学习模块得到输入擦除图像,将输入擦除图像输入至基网络进行再训练;
步骤3:将原始垃圾图像和输入擦除图像分别输入至再训练后基网络的特征提取模块获得浅层特征的特征图和输入擦除特征图;根据浅层特征的特征图得到特征细节图,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图;
步骤4:将所述互补特征图输入至再训练后基网络的高级语义特征学习模块获得高级语义信息特征图,将获得的高级语义信息特征图输入至卷积块注意力模型进行进一步学习后输入至分类模块,然后对网络模型进行迭代训练,得到训练好的分类模型;
步骤5:将所述测试集的图像输入至所述分类模型中,得到垃圾的分类结果。
在本实施例中,在所述步骤1中,数据集为通过传感器拍摄到的细粒度垃圾图像,且原始数据样本中可能存在图像尺寸不一致的情况,不利于深度网络模型进行学***翻转,随机将每个文件夹内的数据均匀分成10份,组合为10个训练集和10个测试集。
在本实施例中,基网络可以采用resnet-50。
在步骤2之前还包括度基网络的预训练,具体为:将经过基网络获得的第一特征
图,使用归一化指数函数计算其不同预测类别的得分,不同预测类别中得分最大值所对应
类别为预测类别,将预测类别与真实标签类别进行交叉熵损失计算,根据交
叉熵损失约束网络反向传播训练网络直至损失稳定,得到预训练好的基网络。
其中,叉熵损失计算公式为:
归一化公式为:
其中,W、H分别为特征图的宽和高,Fmax为特征值中最大的值、Fmin为特征值中最小的值。
将擦除特征图与输入图像作逐元素相乘得到擦除后的输入擦除
图像,将擦除图像作为基网络再训练的输入,初始训练中训练参数作为卷积神经网
络再训练的初始参数,通过对输入擦除图像的再学习,促进基网络对判别性特征细节的进
一步学习。
在本实施例中,特征提取模块指的是经过再训练后基网络的前两个阶段。
将获得的浅层特征的特征图输入到包括判别性特征细节学习模块的特征细节
增强模块中,首先在判别性特征细节学习模块中,先经过两层卷积层,实现对
特征图的特征再提取;然后将结果输入到两层反卷积中,实现对特征图的重建。
在本实施例中,高级语义特征学习阶段指的是再训练后的基网络第3-5阶段。
其中,卷积块注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块从通道和空间维度上约束网络对判别性特征的细节信息进一步学习。
在本实施例中,通道注意力模块:将输入的特征图,分别经过基于宽和高的全局最大池化和全局平均池化,然后分别经过多层感知机,多层感知层的顺序包含卷积、relu激活函数,卷积操作。将多层感知机输出的特征进行基于逐元素的加和操作,再经过sigmoid激活操作,生成最终的通道注意力特征图,将该通道注意力特征图和输入的特征图做逐元素乘法操作,生成空间注意力模块需要的输入特征。
空间注意力模块:将通道注意力模块输出的特征图作为空间注意力模块的输入特征图。首先做一个基于通道的全局最大池化和全局平均池化,然后将这2个结果基于通道做拼接操作。然后经过一个卷积操作,降维为1个通道;再经过sigmoid激活函数生成空间注意力特征;最后将该空间注意力特征和该模块的输入特征做乘法,得到最终生成的特征。
然后由卷积块注意力模块得到的特征图输入至分类模块中获得网络对各类别的概率预测结果,分类模块由两层全连接层与一层softmax层组成。
根据计算网络模型的损失,不断进行网络的训练,使得损失呈现下降趋势,直到训练轮次达到设定值或者损失呈现平稳趋势,保存其最小损失值得到训练好的分类模型。
在所述步骤5中,将测试集中的图像数据输入至训练好的分类模型中进行预测得到对比得分,然后计算得分最大值所对应类别为预测结果,输出预测结果。
实施例二
本实施例的目的是提供一种基于判别性特征增强的垃圾分类***,包括:
获取模块:将获取的垃圾图像数据集进行预处理分为测试集和训练集;
训练模块:将训练集中的原始垃圾图像输入至基网络进行特征提取,将提取的特征输入至互补特征学习模块得到输入擦除图像,将输入擦除图像输入至基网络进行再训练;
特征提取模块:将原始垃圾图像和输入擦除图像分别输入至再训练后基网络的特征提取模块获得浅层特征的特征图和输入擦除特征图;
特征细节增强模块:根据浅层特征的特征图得到特征细节图,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图;
高级语义特征学习模块:将所述互补特征图输入至再训练后基网络的高级语义特征学习模块获得高级语义信息特征图;
卷积块注意力模块:将获得的高级语义信息特征图输入至卷积块注意力模型进行进一步学习后输入至分类模块;
分类模块:然后对网络模型进行迭代训练,得到训练好的分类模型,将所述测试集的图像输入至所述分类模型中,得到垃圾的分类结果。
以上实施例二中涉及的各步骤与方法实施例一相对应,具体实施方式可参见实施例一的相关说明部分。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,其特征在于,包括以下步骤:
将获取的垃圾图像数据集进行预处理分为测试集和训练集;
将训练集中的原始垃圾图像输入至基网络进行特征提取,将提取的特征输入至互补特征学习模块得到输入擦除图像,将输入擦除图像输入至基网络进行再训练;
将原始垃圾图像和输入擦除图像分别输入至再训练后基网络的特征提取模块获得浅层特征的特征图和输入擦除特征图;根据浅层特征的特征图得到特征细节图,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图;
将所述互补特征图输入至再训练后基网络的高级语义特征学习模块获得高级语义信息特征图,将获得的高级语义信息特征图输入至卷积块注意力模型进行进一步学习后输入至分类模块,然后对网络模型进行迭代训练,得到训练好的分类模型;
将所述测试集的图像输入至所述分类模型中,得到垃圾分类结果。
2.如权利要求1所述的一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,其特征在于,所述基网络采用resnet50,原始垃圾图像输入至基网络中首先经过卷积层后再使用激活函数增加非线性,然后进入池化层,来进行特征提取。
3.如权利要求1所述的一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,其特征在于,还包括基网络的预训练,具体为:
将训练集中预处理后的图像输入至基网络中获得第一特征图,计算所述第一特征图对应的预测类别,将预测类型与真实标签类别进行交叉熵损失计算,根据交叉熵损失约束反向传播训练基网络,直至损失稳定,得到预训练好的基网络。
5.如权利要求1所述的一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,其特征在于,根据浅层特征的特征图得到特征细节图具体方法为:将获得的浅层特征的特征图先经过两层卷积层,然后输入至两层反卷积中浅层特征图进行重建,将重建后的特征图与浅层特征图进行作差得到特征细节图。
6.如权利要求1所述的一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,其特征在于,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图,具体为:
将输入擦除特征图与特征细节图先级联融合后再进行一次RELU激活、一次归一化与一层卷积池化后得到互补特征图。
7.如权利要求1所述的一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,其特征在于,所述卷积块注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块。
8.如权利要求1所述的一种基于判别性特征增强的垃圾分类方法,其特征在于,所述分类模块包括两层全连接层与一层softmax层。
10.一种基于判别性特征增强的垃圾分类***,其特征在于,
获取模块:将获取的垃圾图像数据集进行预处理分为测试集和训练集;
训练模块:将训练集中的原始垃圾图像输入至基网络进行特征提取,将提取的特征输入至互补特征学习模块得到输入擦除图像,将输入擦除图像输入至基网络进行再训练;
特征提取模块:将原始垃圾图像和输入擦除图像分别输入至再训练后基网络的特征提取模块获得浅层特征的特征图和输入擦除特征图;
特征细节增强模块:根据浅层特征的特征图得到特征细节图,将特征细节图和输入擦除特征图输入至特征细节增强模块进行特征融合,得到互补特征图;
高级语义特征学习模块:将所述互补特征图输入至再训练后基网络的高级语义特征学习模块获得高级语义信息特征图;
卷积块注意力模块:将获得的高级语义信息特征图输入至卷积块注意力模型进行进一步学习后输入至分类模块;
分类模块:然后对网络模型进行迭代训练,得到训练好的分类模型,将所述测试集的图像输入至所述分类模型中,得到垃圾分类结果。
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