[發(fā)明專利]一種改進(jìn)型RoIAlign區(qū)域特征聚集算法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811270899.3
• 申請(qǐng)日: 2018-10-29
• 公開（公告）號(hào): CN109685064A
• 公開（公告）日: 2019-04-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 梁燕華;武俊峰;謝子殿;李忠勤;姜艷秋;祁紅巖;周裕;崔懷鵬
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 黑龍江科技大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/34
• 分類號(hào): G06K9/34;G06K9/32
• 代理公司: 北京國坤專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11491
• 代理人: 郭偉紅

本發(fā)明公開了一種改進(jìn)型RoIAlign區(qū)域特征聚集算法，本方法包括如下步驟:首先將源圖像和目標(biāo)圖像幾何中心對(duì)齊，對(duì)齊方法采用改進(jìn)型中心點(diǎn)對(duì)齊；而后進(jìn)行雙線性插值計(jì)算，為提高計(jì)算效率和計(jì)算精度，將浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)換成整數(shù)運(yùn)算；本發(fā)明優(yōu)化了RoIAlign區(qū)域特征聚集方法，將源圖像與目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)坐標(biāo)進(jìn)行重合，使得映射過程充分并且均勻的利用了源圖的所有像素，避免了特征圖池化時(shí)造成的區(qū)域信息丟失，使得目標(biāo)圖像插值效果更好，通過將浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)換成整數(shù)運(yùn)算，極大的減小了計(jì)算量，且由于移位運(yùn)算計(jì)算效率遠(yuǎn)高于普通乘除運(yùn)算，從而提高了計(jì)算效率，降低了硬件需求。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于基于區(qū)域特征聚集方式算法領(lǐng)域，尤其涉及一種改進(jìn)型RoIAlign區(qū)域特征聚集算法。

背景技術(shù)

ROI Align是在Mask-RCNN這篇論文里提出的一種區(qū)域特征聚集方式,很好地解決了ROI Pooling操作中兩次量化造成的區(qū)域不匹配(mis-alignment)的問題。實(shí)驗(yàn)顯示，在檢測(cè)測(cè)任務(wù)中將ROI Pooling替換為ROI Align可以提升檢測(cè)模型的準(zhǔn)確性。

但是現(xiàn)有技術(shù)中，當(dāng)對(duì)整個(gè)目標(biāo)圖像向源圖像映射時(shí)，所利用的像素集中在圖像的左上方，右下部分的像素未被利用，而且隨著插值比例的增大，不均勻現(xiàn)象更加明顯，且由于采用浮點(diǎn)運(yùn)算，計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)，對(duì)設(shè)備要求高，因此，亟需一種新型技術(shù)對(duì)RoIAlign區(qū)域特征聚集算法進(jìn)行優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提出一種改進(jìn)型RoIAlign區(qū)域特征聚集算法，盡可能減少插值計(jì)算量，實(shí)現(xiàn)了海洋背景下圖像艦船目標(biāo)的快速分割。本發(fā)明的步驟如下：

S1采用中心點(diǎn)對(duì)齊方法將源圖像和目標(biāo)圖像幾何中心對(duì)齊，假設(shè)源圖像尺寸m×n目標(biāo)圖像大小為a×b則兩幅圖像的寬度與高度比例分別為m/a和n/b，則目標(biāo)圖像中某像素點(diǎn)(dstX，dstY)可以通過插值比例映射回源圖像中相應(yīng)像素位置(srcX，srcY)，改進(jìn)源圖像與目標(biāo)圖像的對(duì)齊方式，將左上角對(duì)齊改進(jìn)為中心點(diǎn)對(duì)齊，此時(shí)計(jì)算公式為下式：

可將公式進(jìn)一步變形為：

公式的后半部分可視為整個(gè)插值運(yùn)算的控制因子，其取值可正可負(fù)，此時(shí)源圖像與目標(biāo)圖像的坐標(biāo)中心為坐標(biāo)系原點(diǎn)，將源圖像與目標(biāo)圖像的中心點(diǎn)坐標(biāo)達(dá)到重合，由于該控制因子的存在，使得映射過程充分并且均勻的利用了源圖的所有像素。

S2進(jìn)行雙線性插值計(jì)算，為提高計(jì)算效率和計(jì)算精度，將浮點(diǎn)運(yùn)算轉(zhuǎn)換成整數(shù)運(yùn)算，計(jì)算方法為首先對(duì)目標(biāo)圖像坐標(biāo)點(diǎn)取整，對(duì)小數(shù)部分按照倍率放大后取整，再對(duì)其進(jìn)行向右的移位運(yùn)算，達(dá)到除以放大倍率的目的，從而得到最終插值結(jié)果。

優(yōu)選的，在S2步驟中，對(duì)目標(biāo)圖像坐標(biāo)點(diǎn)取整，對(duì)小數(shù)部分按照倍率放大后取整的方法如下：

為求得目標(biāo)圖像某像素點(diǎn)(x,y)處的像素值f(x，y)，假設(shè)該點(diǎn)坐標(biāo)為浮點(diǎn)數(shù)(26.15,25.66)，首先對(duì)目標(biāo)圖像坐標(biāo)點(diǎn)取整，對(duì)小數(shù)部分按照倍率放大后取整，如下式：

其中，New_x與New_y為目標(biāo)點(diǎn)浮點(diǎn)坐標(biāo)值的整數(shù)部分，Δx與Δy是浮點(diǎn)數(shù)小數(shù)部分倍率放大后的結(jié)果取整值，inv_x與inv_y表示(1-x)和(1-y)，以上數(shù)據(jù)均利用floor()函數(shù)進(jìn)行向下取整。將這些參數(shù)代入下式：

式中參數(shù)均為整數(shù)，且已知源圖像在(0,0)、(0.1)、(1,0)以及(1,1)處的像素值f(0，0)、f(0，1),f(0，1)、f(1，0)以及f(1，1)均為整數(shù)，得到整數(shù)Integer，再對(duì)其進(jìn)行向右的移位運(yùn)算，移動(dòng)22位，達(dá)到除以放大倍率4194304的目的，得到最終插值結(jié)果。