“弄假成真”:基于对抗学习的数据增广方法

原创: 刘勇,曾仙芳 科技导报

近年来,深度学习在计算机视觉许多领域取得突破性进展。2017年7月23日,计算机视觉领域顶级会议——计算机视觉与模式识别国际会议(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR)公布了2017年会议最佳论文,其中一篇是苹果公司Shrivastava团队的论文《Learning from simulated and unsupervised images through adversarial training》,这篇文章引起了领域内学者的广泛关注。该文尝试解决训练大型深度网络需要大量标签数据的问题。研究表明,通过对抗训练的方式提高仿真图片的真实性,从而深度网络可以从无标签仿真图片中学习知识,提高真实场景下的识别能力。

仿真图像无监督学习

深度学习在计算机视觉领域取得巨大成功,它利用大量标签数据对深度网络进行监督训练,而标注大规模数据集非常昂贵和耗时。研究者希望借助现有计算机仿真技术帮助解决此问题,现有的计算机仿真技术利用计算机图形学原理,可以模拟物体的整体结构特征,而对物体局部细节的模拟不够逼真。直接利用仿真图片训练深度网络,得到视觉模型会过拟和不逼真的仿真图像细节,降低了在真实场景下的识别能力。为了能更好地从这些仿真图片中学到知识,研究者利用真实图片对抗训练提高仿真图片的逼真性。

研究者在论文中设计了一个提高仿真图片真实性的结构——SimGAN,其核心思想是采用对抗训练,利用深度网络提高仿真图片的真实性(图1)。SimGAN用仿真器(simulator)生成仿真图片,仿真图片作为输入图片输入精炼网络(refiner),精炼网络是一种特殊设计的深度网络,其通过对抗训练可以改善输入图片的局部细节,输出更为逼真的仿真图片(图2)。

图 1 SimGAN:生成高真实度的仿真图片

图 2 SimGAN流程

精炼网络的训练有2个损失项来约束:(1)对抗损失项,通过引入额外的判别网络(discriminator)对比真实图片和仿真图片,对生成图片的真实性进行评判,约束精炼网络的输出图片具有更真实的细节;(2)重构损失项,通过对比精炼网络的输出图片和输入图片,计算精炼网络的重构误差,约束精炼网络的输出图片,保持原有图片的结构信息。

以MPIIGaze数据集的眼球图片为例,训练眼球图片的精炼网络过程中,对抗损失项使精炼网络的输出图片更真实化,例如,在眼角的位置呈现阴影,眼球的纹理更细致等,而重构损失项就是确保精炼网络的输出图片还是眼球图片,例如,存在瞳孔、眉毛等结构。对于NYU数据集中的手部姿态图片来说,由于传感器的限制,真实的图片数据存在空洞和边缘不平整的现象,而计算机仿真图片边缘均是十分光滑,和真实图片存在差异。论文中实验结果如图3、图4所示。

图 3 眼球图片精炼网络的输出和仿真图片的比较

图 4 手势深度图片精炼网络的输出和仿真图片的比较

从视觉感知上来看,精炼网络确实提高了输入图片的真实感,在眼球精炼示例中,仿真图片中的瞳孔与虹膜有比较清楚的轮廓边界,而真实场景下的眼球图片由于像素、光照等原因,不会呈现如此清楚的轮廓边界。在手势深度图精炼示例中,仿真图片中手掌的边缘总是平整而光滑的,但实际通过传感器采集的图片,由于传感器数据存在噪声的原因,在手掌的边缘会存在不光滑和空洞的现象。

研究者还设计了2个结果评估实验,定量分析精炼网络输出后的图片对训练深度神经网络的作用。眼球图片精炼的结果分析实验有4组不同数据,分别是:第1组,仿真图片数据;第2组,仿真图片数据,数据量为第1组的4倍;第3组,精炼网络输出的图片数据;第4组,精炼网络输出的图片数据,数据量为第3组的4倍。

手势深度图片精炼实验采用NYU数据集,手势深度图片精炼的结果分析实验有5组不同的数据,分别是:第1组,仿真图片数据;第2组,仿真图片数据,数据量是第1组数据的3倍;第3组,精炼网络输出的图片数据;第4组,精炼网络输出的图片数据,数据量为第3组的3倍;第5组,真实手势图片。

实验结果的横轴是误差的阈值,纵轴是深度网络的准确率,从实验结果可以看出,用精炼网络的输出图片训练深度网络,其测试结果要优于用原始仿真图片训练深度网络的测试结果;此外,由于仿真图片的获取是十分容易的,研究者还测试了大量数据对训练深度网络的增益,在手势深度图片实验中,采用3倍于真实图片的精炼后仿真图片训练深度网络,其效果优于直接用真实图片训练深度网络(图5)。

图 5 眼球及手势深度图的实验结果

结果分析与评价

实验结果表明,利用现有的计算机图形学技术,可以合成大规模多样化的仿真图像,但是仿真图像的逼真性不够,直接用来训练深度网络,得到的结果会过拟合仿真图像的细节,在真实场景下应用效果并不理想。通过对抗训练的方式,提高仿真图片的逼真性,使得仿真图片逼近真实图片的水平,用精炼后的图片来训练深度网络,可以得到比较好的效果。甚至由于仿真图片的易获取性,采用大量精炼后的仿真图片训练深度网络,效果优于采用真实图片训练的深度网络,例如,论文中手势深度图片的定量分析实验。

论文提出的方法对利用仿真图片训练深度网络提供了一定启发,利用计算机可以高效地产生丰富多样的仿真图片,在产生图片的同时,仿真图片自带精确的标签,将仿真图片和对抗训练相结合是辅助深度网络训练的重要手段,也将是今后研究的热点。

论文提出的方法也存在一定局限性,对抗训练的提出受博弈论中零和博弈的启发,约束生成网络和判别网络不断博弈,使生成网络的输出逼进真实图片的分布,由于同时交替训练2个深度网络,对抗训练的训练过程不太稳定,而且容易出现模型崩溃的问题(模式崩溃是指生成的图片塌缩至某几个样本上)。此外,利用计算机生成仿真图片来辅助训练深度网络,需要在仿真系统里对物体建模,使其在某些场景下不太适用,例如,城市范围内的建筑物识别,如果采用仿真图片来辅助训练,需要对城市内各个建筑建立仿真模型,其工作量是巨大的,此方法便不太适用。

展 望

《Learning from simulated and unsupervised images through adversarial training》一文利用对抗训练的方法从无标记的仿真图片中学习知识,提出的精炼网络结合判别器提高了仿真图片的逼真性,同时保留了物体的结构信息。将仿真图片和对抗训练相结合辅助深度网络训练是今后的研究热点,下一步研究重点可能在以下3个方面。

1)探寻更有效的生成模型,使生成的图片更加多样化,训练的过程更加稳定,生成的图片真实度更高。

2)尝试生成更为复杂的场景,同一场景中包含多个物体。

3)尝试仿真系统和对抗训练更有效的结合方式,例如,用仿真物体的视频代替图片来辅助深度网络的训练。

参考文献(略)

作者简介:刘勇,浙江大学智能系统与控制研究所,教授,研究方向为机器学习、机器人视觉;曾仙芳(共同第1作者),浙江大学智能系统与控制研究所,博士研究生,研究方向为计算机视觉。

注:本文发表于《科技导报》2018 年第17 期,敬请关注。

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  • 原文链接:https://kuaibao.qq.com/s/20181129B01S3Y00?refer=cp_1026
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