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综述|基于深度学习方式的场景分类算法

3D视觉工坊 | 1261 2021-02-21 08:08 0 0 0
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作者丨黄浴@知乎
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/351351953
编辑丨3D视觉工坊
arXiv2021年1月26日上传的综述论文：“Deep Learning for Scene Classification: A Survey”。
景物分类是计算机视觉中历史悠久的课题，大规模的数据集出现以及具有强大特征表征能力深度学习的复兴，给这个领域带来了巨大的进步。该综述包括了技术挑战、基准数据集、景物分类法和量化性能等方面的总结。（注：现在关心这个题目的确实不多了）
景物分类的应用很广，包括基于内容检索、机器人导航、视频监控、AR和灾难检测等。其技术核心是景物表征，这也是深度学习的强处。不过，这个问题的挑战性在于巨大的类内变化、语义的多义和计算效率。
回顾一下历史，如下可以看到这20年的发展：
下图是一些开源数据集的例子：室内/室外
数据集比较表：除了RGB图像，还有RGB-D。
一个通用的深度学习方法流程图如下：类似于图像分类
几个典型CNN模型做景物分类的示意图：
Global Average Pooling (GAP) layer + Class Activation Mapping(CAM)
Dictionary Learning CNN (DL-CNN)
Contextual features in Appearance (CFA) based on LSTM
spatial unstructured layer
基于CNN的表征方法，如图列出5个典型的架构图：沙漏作为主干网络
a）HLSTM 是一种基于CNN特征的全局方法，可从整个图像中提取深度特征。空间LSTM用于对图像区域的空间布局2D特性建模。此外，通过多个LSTM层捕获跨尺度的上下文依存关系。
（b）SFV，一种基于空间不变特征的方法，采集密集补丁，提取局部特征。SFV的重点是加入自然的参数化模式，将语义空间转换为自然的参数空间。
（c）WELDON，一种基于语义特征的方法，从top evidence（红色）和负样本（黄色）中提取深度特征。在WSP方案中，有使用max-层和min-层分别选择正例和负例的做法。
（d）FTOTLM 是一种典型的多层特征方法，从每个残差模块中提取深度特征。
（e）Scale-specific network，一种基于多视图特征的结构，场景为中心的CNN从粗版提取深层特征，而目标为中心的CNN从精细补丁提取特征。这两种类型的深层特征相互补充。
改进景物表征的策略分为4种：encoding strategy, attention strategy, contextual strategy 和 regularization strategy。
编码策略如下图的Fisher向量编码：
注意机制的策略如图：
上下文策略如图：
最后正则化策略：稀疏、结构化、有监督和其他方法等。
针对RGB-D数据的景物分类，会有深度有关的特征学习方法和多模式融合方法。
性能比较，如下表：
最后提出一些今后的工作方向：
·网络框架
·丰富的景物数据集
·标注数据依赖性降低 （半监督、无监督、自监督）
·少样本学习
·鲁棒性 （对抗学习）
·实时性
·非平衡 （长尾效应）
·连续学习
·多标注的学习
·新传感器数据：视频、点云等
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