【目标检测】目标检测遇上知识图谱：Object detection meets knowledge graphs论文解读与复现

zstar

发布于 2023-04-18 10:40:56

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发布于 2023-04-18 10:40:56

文章被收录于专栏：往期博文

前言

常规的目标检测往往是根据图像的特征来捕捉出目标信息，那么是否有办法加入一些先验信息来提升目标检测的精准度？

一种可行的思路是在目标检测的输出加入目标之间的关联信息，从而对目标进行干涉。

2017年8月，新加波管理大学的Yuan Fang等人发表了一篇文章《Object Detection Meets Knowledge Graphs》，就按照这个思路做了一些工作。

论文地址：https://www.ijcai.org/proceedings/2017/0230.pdf

文章写得非常通俗易懂，因此本文进行思路解读和代码复现。

工作架构

这篇文章作者提出的是一个通用的知识引入架构，因此对于任何目标检测模型都可以适用。

知识引入的流程图如下图所示：

原论文作者采用的是Faster R-CNN算法进行检测，正常检测输出结果会是一个P矩阵(即图中的Existing model output)，这里的列表示总共的目标数，行表示类别。

图中的这个矩阵意义是：第一个检测目标属于类别1的置信度为0.6，属于类别2的置信度为0.4；第二个检测目标属于类别1的置信度为0.2，属于类别2的置信度为0.8；

在这个输出结果基础上，从先验知识(Knowledge)中提取出类别之间的语义一致性(semantic consistency)，从而对输出结果进行干涉，得到最终的输出结果(Knowledge-aware output)。

语义一致性提取

那么这套架构的关键就是如何提取语义一致性，这一点作者给出了两种思路。

思路一：基于频率的知识(Frequency-based knowledge)

基于频率应该是最容易想到的知识关联方式，比如两个目标同时出现的频率高(比如键盘和鼠标经常一起出现)，那么检测出其中一个目标时，自然可以考虑增加另一个目标的置信度。

因此，作者提出了一个对阵矩阵S，作为目标类别之间的语义一致性矩阵，计算公式如下：

n(l,l’)：类别l和类别l‘一起出现的次数
n(l)：类别l出现的次数
n(l’)：类别l’出现的次数
N：所有类别出现的总次数

思路二：基于知识图谱的知识(Graph-based knowledge)

思路一的方式比较直观，不过存在的缺陷是无法表征两个没有同时出现过的类别之间的关系。比如，车和游艇没有在一个场景中同时出现，但不能“粗暴”的认为这两者毫无关联吧，肯定需要一个微弱的权值来表示两者之间的关系。

因此，作者想到了用知识图谱的方式来提取语义一致性。

首先，通过对一些公开的大型知识图谱进行过滤，提取出需要检测的类别信息和关系。

之后，通过重启随机游走算法(random walk with restart)来得到该关系图的收敛状态。重启随机游走算法是经典的随机游走算法的一个变种，相当于在随机游走算法的基础上，添加了一个重启概率，触发重启后会回到原点。

收敛之后，会得到一个R矩阵，这个矩阵表征了当算子处于某个状态类别时，向另一状态类别转移的概率。由于语义一致性矩阵是对称矩阵，因此作者采用了一个状态相乘再开方的操作。

干涉检测输出

有了语义一致性矩阵S之后，就可以对输出结果进行干涉。论文中，对于如何进行干涉并没有说明。通过后面阅读源码可知，干涉的思路主要是选取某目标类别最邻近的5个类别，然后对其一致性矩阵数值求和得到关联性特征向量。再将该向量和原始检测结果进行加权相加。

核心代码：

num = torch.sum(torch.mm(S_highest, torch.transpose(p_hat_temp[box_nearest[b]], 0, 1)), 1)
denom = torch.sum(S_highest, dim=1) * bk
p_hat[b] = (1 - epsilon) * torch.squeeze(torch.div(num, denom)) + epsilon * p

这里的epsilon代表权重，复现时取0.75，表示75%保留原始结果，25%进行知识干涉。

后面一部分就是损失函数以及网络更新部分了。下面是损失函数的计算公式，相当于将知识嵌入的结果纳入到网络的更新之中。

实验结果

作者在Coco和VOC数据集上进行了实验，下表是coco的实验结果：

FRCNN：原始检测网络输出结果
KF-500：通过思路一来获得一致性矩阵，选择500张训练集图片
KF-All：通过思路一来获得一致性矩阵，选择所有训练集图片
KG-CNet：通过思路二来获得一致性矩阵

从表中数据可知，该思路的改进对检测输出的mAP并没有起到提升作用，不过有效提升了召回率。相当于降低了网络的误检率。

结果可视化

最后是结果的可视化，作者选取了一幅图来演示：左图是直接检测结果，右图是添加知识图谱之后的检测结果。

紫框表示模型的检测输出，红框表示实际的标签。

由图可知，原始的FRCNN没有检测出键盘(keyboard)，添加知识图谱后，通过鼠标、笔记本等目标的关联信息，成功将键盘检测出来。

实验复现

原论文发布时间较早，使用Caffe框架进行实验，目前已无法找到。后面有人使用Pytorch对其进行复现。代码地址：https://github.com/tue-mps/rescience-ijcai2017-230

复现结论

复现作者提到：

对于所描述的任何一种方法，作者的主张都无法得到证实。结果要么显示以 mAP 降低为代价的召回率增加，要么显示 mAP 保持不变，召回率没有改善。三种不同的骨干模型在重新优化后表现出相似的行为，结论是知识感知的重新优化对目标检测算法没有好处。

不清楚是否是超参数的影响，总之论文的效果无法实现。

代码运行

该代码写得比较清晰，并且作者提供了处理好的数据集和语义一致性矩阵。下载好之后，放置路径如下即可：

之后修改Utils/testing.py里面这三行内容，我测试的时候遇到的小bug：

# 原始
# boxes_temp = prediction[1][0]['boxes']
# labels_temp = prediction[1][0]['labels']
# scores_temp = prediction[1][0]['scores']
# 修改为
boxes_temp = prediction[0]['boxes']
labels_temp = prediction[0]['labels']
scores_temp = prediction[0]['scores']

最后运行Results/results_coco.py即可进行单轮测试。