图像标签背后的技术原理及应用场景

jimzyang • 2023-01-02 • 云技术社区 • 270 阅读

导语

图像标签服务在互联网很多行业中有非常广泛的应用。

我们每天使用的手机相册，可以把我们手机里的成千上万张图片分类成宝宝、风景、聚会、合影、建筑等，让我们更方便地找到想要的图片，浏览美好的回忆画面；
信息流新闻APP、短视频APP，可以越用越“懂”我们，推荐我们喜欢看的内容；
一些智能手机或浏览器，只需拍摄一张图片，就可以识别出图片中的植物、动物、商品，进而展示科普信息，或推荐到电商网站进行购买。

以上这些便利的功能，都使用了图像标签。它们背后的AI算法是如何读懂一张图片的呢？图像标签还有哪些应用？希望这篇文章可以回答你的疑问。

图像标签算法简介

通过为图像分配正确合适的标签，将图像的视觉信息转换为语义信息，有助于人们更好地理解与分析图像。图像标签包括了图像单分类和图像多标签分类的问题。图像单分类，即在一组固定的分类标签集合中，对于输入图像从分类标签集合中找出一个与图片内容匹配的分类标签分配给该输入图像。而在现实世界中，一幅图像往往包含丰富的语义信息，如多个目标，场景，行为等，图像多标签分类则旨在为图像分配多个标签以充分表达图像中所包含的具体内容。

基于卷积神经网络的图像分类算法

对于一张图片，人们可以自然地辨认出图片中的主要物体、场景及其相互关系，但这对计算机而言却是一个困难的工作。计算机眼中的图像是一个数组，数组中的每个数字表示图像中一个特定位置上的像素值，一张1600*900大小的图像就有超过一百万个像素点。计算机需要将这样的数组转化为高层次的语义信息。

得益于深度学习的发展以及大规模图像标注数据集的发布，图像识别的精度得到了大幅提升，神经网络强大的非线性表征能力在图像分类任务上取得了突破性的进展。卷积神经网络CNN是专门设计用于处理具有空间拓扑结构的数据的神经网络，比如图像、视频、声谱图等数据。传统的神经网络的全连接层在处理这些维数较高的数据时，会面临参数众多、训练漫长且难于收敛的问题。而卷积神经网络中的卷积层，可以大幅减少模型的参数，加速训练网络参数的收敛速度。此外，卷积操作与动物视觉中枢的视觉细胞感受野的原理有异曲同工之处，尤其适合用于处理视觉信息。图像分类算法就是基于强大的卷积神经网络设计的。

(图片来源：http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html)

卷积神经网络主要包括卷积层和池化层，卷积层通过用固定大小的滤波器与整个图像进行卷积；池化层则是一种降采样操作，通过取卷积得到的特征图中局部区块的最大值、平均值来达到降采样的目的。网络中还会加入非线性变化的激活函数，加强网络的表达能力。在网络最后通常是若干个全连接层和一个分类器。在图像单分类的任务中，卷积神经网络的输入是图像的三维数组，输出是softmax分类器在分类标签集合上预测的每个标签的概率，分数最高的标签即为该图像的预测类别。在大规模的标注数据集上，计算机学习出的一组模型参数，可以通过一连串的数值运算将输入的图像矩阵转化成一组分类标签的预测分数，从而为输入图像打上了一个标签类别。

针对弱数据的多标签分类算法

图像多标签分类模型的训练则面临了比单分类更多的挑战，尤其是数据的问题。首先，随着多标签分类的标签类别数量增加，标注难度大幅增加：标签定义界定困难、细分类标注需要专业知识、漏标注严重等。其次，拉通整合各种来源的数据集，不可避免的引入了标注不完全和噪声的问题。而这样的弱标注数据尤其加大了多标签分类模型的训练难度。

对于多标签分类模型，我们采用了自研的新型的损失函数，有效缓解了多标签数据中标注不完备以及噪声多的问题。多分类中常用的bce loss在不考虑未知标签的情况下会有梯度过小、难以收敛的问题，新型的损失函数利用标注已知标签的比例来进行归一化，忽略未知标签类别的loss，与标准的bce相比，其值与每个样本的已知的标签类别数量无关，对于每个样本给与同等的权重，可以适应不同样本已知标签类别数量不均衡的情况。在训练过程中，通过该损失函数忽略大部分不完全标注的标签，同时引入部分随机噪声，增强了模型的鲁棒性。

此外，引入课程学习（Curriculum Learning）相关的策略、以及层次预测的方法有效利用了多标签数据中标签的依赖关系、层级关系等，使得多标签分类模型可以对于图片输出高精度、多样化、全面的标签。

除了基于图片整体对图片内容给出描述的图像标签算法，为了更精准识别出图中不占主体位置、但仍具有重要语义信息的内容，图像标签引擎中还包含了物体检测的模块。该模块关注识别图中特定的物体目标，可以同时得到目标的类别信息和位置信息。我们采用了基于MobileNet躯干基础网络、结合SSD+FPN的物体检测模型，可以在保证速度可用性的情况下精准识别图片中出现的物体。

虽然近年来图像标签任务，尤其是ImageNet等分类比赛上的结果趋近饱和，但是现实中的图像任务仍然有很多的困难和挑战，如长尾标注数据获取困难、训练数据与应用场景差异巨大、类别不均衡以及现实场景中负样本形态多变等。针对这些问题，我们除了通过设计更鲁棒的算法，也通过培养高效的标注团队、扩宽数据来源、打通bad case反馈机制等方法，有效地支持了高精度图像标签的实现。