コンピュータビジョンの応用13-SSDモデルに基づく都市道路における水認識の応用プロジェクト

皆さんこんにちは、私は Weixue AI です。今日はコンピュータービジョン 13 のアプリケーション、つまり SSD モデルに基づく都市道路水認識アプリケーションプロジェクトを紹介します。今年の台風11号「ハイクイ」の背後にある雲の影響で、福州市の降雨量は歴史的極度を突破し、各地で深刻な水溜まりが発生している。都市道路上の水の蓄積は、交通渋滞、車両事故、都市排水システムの過負荷の主な原因の 1 つです。したがって、都市の道路上の水の蓄積を正確に特定することは、都市の交通管理と公共の安全にとって非常に重要です。SSDモデルに基づいて,本論文は都市道路の水の蓄積を特定する方法を提案した。
浸水した都市部の道路の画像データを大量に収集し、ラベルを付けました。次に、ディープラーニング技術を使用して、これらの画像データを SSD モデルに入力してトレーニングします。損失関数を最適化することにより、道路水認識タスクにおけるモデルの精度が向上します。SSD モデルに基づく都市道路の滞水量特定手法は実用化の可能性を秘めており、都市交通管理や公共の安全に有用な支援を提供できます。
ここに画像の説明を挿入します

1. プロジェクトの背景と意義

都市化の加速に伴い、都市インフラの建設や維持管理における問題はますます顕在化しており、その一つに道路滞留水の問題があります。台風や大雨が増加すると、雨が降り続けることで道路に広範囲に水がたまり、交通に影響を与えるだけでなく、交通事故を引き起こし、場合によっては人命を脅かす可能性があります。したがって、道路の水の滞留の問題をタイムリーかつ効果的に特定し、対処することは非常に重要です。
従来の道路水の特定方法は主に手動検査に依存しており、非効率的であり、問題をリアルタイムで検出して対処することができません。したがって、道路の水の蓄積を特定するための自動化された効率的な方法が必要です。近年、画像認識の分野ではディープラーニングが目覚ましい成果を上げています。特にSSDモデルは、その優れた対象検出・認識能力により、さまざまな画像認識タスクで広く使用されています。
このプロジェクトでは、SSD モデルに基づいて道路水の蓄積を特定する方法を提案します。この手法を道路画像に適用して、道路に溜まった水の効率的かつ正確な特定を実現しました。

2. 学習データの例

モデルをトレーニングするために、滞水がある場合とない場合の両方の道路画像を大量に収集しました。各画像には、画像内の水の蓄積領域を示す注釈が付けられます。

トレーニングデータの例をいくつか示します。

Image1.jpg, "water", 14, 30, 56, 70
Image2.jpg, "water", 35, 50, 66, 90
Image3.jpg, "no_water", 0, 0, 0, 0
...

上記のデータでは、各行が画像を表します。最初の列は画像名、2 列目は画像のラベル (「water」は水があることを意味し、「no_water」は水がないことを意味します)、3 列目から 6 列目は水の境界ボックス座標です。エリア。
ここに画像の説明を挿入します

3. SSDモデルの紹介

SSD モデルは、深層学習のターゲット検出モデルです。他のターゲット検出モデルと比較して、SSD モデルは検出速度が高く、検出効果が優れています。

SSD モデルの主な特徴は、マルチスケールの特徴マップを使用してターゲットを検出し、各特徴マップ上のデフォルトの境界ボックス (デフォルトボックス) の複数のスケールとアスペクト比を使用してターゲットを予測することです。

SSD モデルのトレーニングには主に 2 つの部分が含まれます: 1 つは、デフォルトの境界ボックスの位置を回帰し、実際の境界ボックスとの一致度を調整することで、もう 1 つは、各デフォルトの境界ボックスを分類してターゲットが含まれているかどうかを判断することです。

SSD モデルの原理:
1. 特徴抽出:
SSD モデルは、基本ネットワークとして事前トレーニングされた CNN (通常は VGGNet または ResNet など) を使用します。与えられた入力画像 $x$ 、一連の特徴マップは、この基本ネットワークを通じて取得できます。これらの特徴マップにはさまざまなレベルのセマンティック情報が含まれており、低レベルの特徴マップにはローカルな詳細情報が含まれ、高レベルの特徴マップにはより多くのセマンティック情報とコンテキスト情報が含まれます。
2. マルチスケールの特徴マップ生成:
SSD モデルは、基本ネットワークのさまざまなレベルに畳み込み層を追加して、さまざまなスケールの特徴マップを生成します。これらの追加の畳み込み層は補助畳み込み層と呼ばれます。各補助畳み込み層は一連の特徴マップを生成し、各特徴マップは固定のデフォルトボックスに対応します。異なるレベルの特徴マップには異なる受容野があるため、異なるスケールでターゲットを検出できます。
3. オブジェクトの分類と位置特定:
デフォルトボックスごとに、SSD モデルはオブジェクトのクラス確率と境界ボックスの位置を予測します。具体的には、各デフォルトボックスは、一連の畳み込み層と全結合層を通じて固定次元の特徴表現を取得し、それぞれ分類タスクと回帰タスクに使用されます。分類タスクはソフトマックス関数を使用して各カテゴリの確率を計算し、回帰タスクは境界ボックスの位置とサイズを予測します。
4. 損失関数:
SSD モデルは、マルチタスク損失関数を使用してモデルをトレーニングします。この損失関数は、分類損失と位置推定損失の 2 つの部分で構成されます。分類損失はクロスエントロピー損失関数を使用してターゲットカテゴリの予測誤差を測定し、定位損失は平滑化 L1 損失関数を使用して境界ボックスの位置の予測誤差を測定します。最終的な合計損失は、分類損失と位置特定損失の線形加重合計です。

大規模なラベル付きトレーニングデータを最適化することで、SSD モデルは効果的な特徴表現とオブジェクト検出機能を学習できます。このモデルは、ターゲット検出タスクにおいて優れたパフォーマンスとリアルタイムパフォーマンスを備えています。

SSD モデルの数学的原理の式は次のとおりです。

特徴抽出:
$\text{ {CNN}}(x)$
マルチスケール特徴マップの生成:
$d_k = \text{ {Conv}}_k(f)$
ターゲットの分類と配置:
$p_{i,k} = \text{ { softmax}}(c_{i,k})$
$b_{i,k} = \text{ {デコード}}(d_{i,k})$
構文:
$\lambda_{\text{{ cls}}}L_{\text{ {cls}}} + \lambda_{\text{ {loc}}}L_ { \text{ {loc}}}$

その中で、 $f は$ 特徴マップ、 $d_k$ を表します $k$ 補助畳み込み層の特徴マップ、 $p_{i,k}$ を代表する $i の$ デフォルトボックスのクラス確率、 $b_{i,k}$ を代表する $i 個の$ デフォルトボックスの境界ボックスの位置、 $L_{\text{ {cls}}}$ 分類損失、 $L_{\text{ {loc}}}を表します。$ 測位損失を表します、 $\lambda_{\text{ {cls}}}$ 和 $\lambda_{\text{ {loc}}}$ 損失の重さです。

4. SSDモデルの構築

PyTorch フレームワークでは、SSD モデルを簡単に構築できます。以下は、SSD モデルの構築に使用するコードです。

import torch
from torch import nn
from ssd.modeling import registry
from .backbone import build_backbone
from .box_head import build_box_head

@registry.DETECTORS.register('SSD')
class SSD(nn.Module):
    def __init__(self, cfg):
        super(SSD, self).__init__()
        self.backbone = build_backbone(cfg)
        self.box_head = build_box_head(cfg)

    def forward(self, images, targets=None):
        features = self.backbone(images)
        detections, detector_losses = self.box_head(features, targets)
        if self.training:
            return detector_losses
        return detections

上記のコードでは、まず nn.Module を継承する SSD クラスを定義します。SSD クラスのコンストラクターで、backbone 部分と box_head 部分を構築します。backbone 部分は画像の特徴を抽出するために使用され、box_head 部分は特徴からターゲットを検出するために使用されます。SSDクラスのforward関数では、まずバックボーンを通じて画像の特徴を抽出し、その特徴からbox_headを通じてターゲットを検出します。トレーニングフェーズの場合は検出損失を返し、テストフェーズの場合は検出結果を返します。

5. モデルのトレーニングとテスト

モデルのトレーニングには次の手順が含まれます。

1. トレーニングデータを読み取ります
。 2. 画像をモデルに渡し、検出損失を取得します。
3. オプティマイザーを使用して損失を最適化し、モデルのパラメーターを更新し
ます。 4. モデルのパフォーマンスが満足のいくレベルに達するまで、上記の手順を繰り返します。レベル

モデルのテストには次の手順が含まれます。

1. テストデータを読み取ります
。 2. 画像をモデルに渡し、検出結果を取得します
。 3. 実際の結果と比較し、モデルのパフォーマンス指標を計算します。
4. 上記の手順を繰り返して、すべてのテストデータをテストします。

6. コードの実装

モデルのトレーニングとテストのためのコード実装:

import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
from dataset import WaterDataset
from model import SSD
from loss import SSDLoss

# 读取数据
dataset = WaterDataset('data/train.csv')
data_loader = DataLoader(dataset, batch_size=32, shuffle=True)

# 构建模型
model = SSD()
model = model.to('cuda')

# 定义损失函数和优化器
criterion = SSDLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    for images, targets in data_loader:
        images = images.to('cuda')
        targets = targets.to('cuda')

        # 前向传播
        loss = model(images, targets)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, targets in data_loader:
        images = images.to('cuda')
        targets = targets.to('cuda')

        # 前向传播
        outputs = model(images)

        # 计算准确率
        total += targets.size(0)
        correct += (outputs == targets).sum().item()

    print('Test Accuracy: {}%'.format(100 * correct / total))

7. 結論と今後の課題

本プロジェクトでは、SSDモデルに基づいた道路浸水認識手法を提案し、多数の道路画像を学習させることで、効率的かつ正確な道路浸水認識を実現します。ただし、私たちのアプローチにはいくつかの制限があります。たとえば、私たちの方法は高品質のトレーニングデータに依存しており、これらのデータの取得と注釈は時間がかかり、困難なプロセスです。さらに、私たちの方法は、複雑なシーン（雨の日、夜など）で水の認識を処理する場合にいくつかの困難がある可能性があります。

将来的には、モデルをさらに最適化して、複雑なシナリオで水の蓄積を特定する機能を向上させます。また、モデルの汎化能力を向上させるために、より多くのトレーニングデータを収集してラベルを付けることも計画しています。同時に、水の認識効果を向上させるために、他の深層学習モデルも調査します。