2025-1-23-食品检测
- 写出具体任务：输入输出，对问题要比较明确。
- 面临挑战
- 当前领域的经典方法，和最新方法benchmark
- 给出自己的技术路线
检测vs识别vs分割
| 检测（Detection） | 识别（Recognition） | 分割（Segmentation） | |
|---|---|---|---|
| 定义 | 检测主要是确定目标物体是否存在于给定的场景（如图像、视频、传感器数据等）中，并大致定位其位置。例如，在一张交通场景的图像中，目标检测任务是找出图像中是否有汽车、行人、交通标志等物体，并确定它们在图像中的位置，通常用边界框（bounding box）来表示位置信息。 | 识别是在检测的基础上，对目标物体进行分类或确认其身份。它侧重于确定目标物体属于哪一个特定的类别。例如，在已经检测到图像中有车辆后，识别任务是判断这辆车是轿车、SUV、卡车还是公共汽车等具体车型；如果是人脸检测后，识别就是确定这个人是谁。 | 分割是将图像、视频或其他数据划分为不同的区域，这些区域通常对应着不同的物体或者物体的不同部分。与检测不同，分割不是简单地用边界框定位物体，而是要精确地划分出物体的轮廓。例如，在医学图像分割中，将人体器官（如肝脏、肾脏等）从CT图像中精确地分割出来，每个像素都被标记为属于某个器官或者背景。 |
| 应用场景 | 安防监控领域，通过摄像头拍摄的视频进行目标检测，可以及时发现可疑人员或物体的出现。例如，在机场候机大厅的监控系统中，检测是否有无人看管的行李等异常情况。 工业检测中，检测产品表面是否有缺陷。比如在电子芯片生产过程中，检测芯片表面是否有划痕、杂质等缺陷，只需要确定缺陷是否存在以及大概位置，后续可能会进一步分析缺陷的类型等。 | 门禁系统中，对人脸进行识别，判断进门的人员是否是授权用户。当摄像头检测到人脸后，通过人脸识别算法与预先存储的人脸数据库进行比对，识别出这个人的身份，决定是否允许其进入。 文档处理中，识别文字的内容和字体。例如，将扫描的纸质文档中的文字进行识别，确定每个字符是什么字，属于哪种字体，然后将其转换为可编辑的电子文本格式。 | 医学影像领域，对肿瘤的分割非常重要。通过对MRI或CT等医学影像进行分割，可以精确地确定肿瘤的大小、形状和位置，帮助医生更好地诊断病情和制定治疗方案。 自动驾驶领域，对道路场景进行分割，区分出道路、车辆、行人、交通标志等不同的部分。这样汽车的智能系统可以更准确地了解周围环境，例如判断车辆是否偏离车道，或者识别出前方的行人等。 |
| 输出结果 | 检测的输出通常是一系列的边界框坐标（对于图像和视频数据），每个边界框对应一个检测到的目标物体，同时可能会有一个置信度分数，表示检测结果的可靠性。例如，一个目标检测算法检测到一张图像中有汽车，输出的可能是一个包含汽车的矩形边界框的左上角和右下角坐标，以及一个表示这个检测是汽车的概率值（如0.9，表示有90%的置信度认为这个边界框内的物体是汽车）。 | 识别的输出通常是一个类别标签或者身份标识。比如对于图像中的汽车识别，输出可能是“轿车”这个类别名称；对于人脸识别，输出可能是人名或者对应的身份编号等。同时，可能也会有一个置信度分数来衡量识别结果的准确性。 | 分割的输出是一个标记图，其中每个像素都被分配了一个标签，表示它属于哪个物体或区域。例如，在一张分割后的图像中，代表天空的像素可能被标记为1，代表草地的像素可能被标记为2，代表建筑物的像素可能被标记为3等。这种像素级别的标注提供了比检测更精细的物体信息。 |
一、具体任务
输入
图像数据：包含分格餐盘及盘中食物的彩色图像。
图像包括不同形状材质的凹凸餐盘（如方形/圆形分格餐盘、不锈钢/塑料分格餐盘等）、各类食物（包括混合食物、液体及半流质食物等）、不同的光线反射（强光、弱光、光斑等）以及餐盘表面存在污渍和残渣的情况。
输出
边界框(x,y,w,h)+类别标签(class)+置信度(convenience)
- 边界框信息：针对每个检测到的食物(不以餐盘格为边界框)，输出其在图像中的二维边界框坐标，通常以（x,y,w,h）的形式表示。
- 类别标签：明确每个边界框对应的类别，如餐盘、具体食物类别（如米饭、青菜、红烧肉等）。
- 置信度分数：为每个检测结果提供一个置信度分数，用于衡量模型对该检测结果的确定程度，分数范围通常在 0 - 1 之间，越接近 1 表示置信度越高。
二、面临挑战
（一）复杂的餐盘形状
- 餐盘的凹凸结构会导致食物轮廓被遮挡或变形，使得准确确定食物边界框变得困难。例如，深凹槽可能会隐藏部分食物，凸起边缘可能使食物边缘看起来不完整。
- 餐盘边界的不规则性和复杂形状容易干扰目标检测，传统方法容易将餐盘边缘误判为食物边界，导致边界框定位不准确。
（二）食物混合问题
- 当食物混合在一起，如拼盘菜或食物堆叠时，食物之间的界限模糊，这给准确区分不同食物类别并分别绘制边界框带来挑战。
- 混合食物的特征相互交织，使得模型难以准确提取每个食物的独特特征，从而影响分类和检测的准确性。
（三）光线及环境因素
- 光线在餐盘表面的反射可能导致图像曝光过度或产生光斑，这会使图像部分区域的像素值异常，干扰模型对食物和餐盘特征的提取。
- 不同的拍摄角度会使餐盘和食物出现透视畸变，导致目标的形状和尺寸在图像中发生变化，增加了模型学习和识别的难度。
- 光线不足或不均匀会使图像对比度降低，边界不清晰，影响模型对目标的检测和定位。
（四）特殊场景需求
- 液体及半流质食品在凹凸餐盘中容易流动，其形状不固定，难以确定稳定的边界框，并且它们的外观特征与固体食物有较大差异，对模型的适应性提出了挑战。
- 餐盘表面的污渍及残渣容易与食物混淆，模型可能将其误判为食物，从而影响检测的准确性。
三、当前领域的经典方法和最新方法 benchmark
（一）经典方法
- 滑动窗口 + 手工特征 + 分类器：通过在图像上滑动固定大小或不同大小的窗口，提取窗口内图像的手工特征，如 SIFT（尺度不变特征变换）、HOG（方向梯度直方图）等。然后将这些特征输入到分类器（如 SVM - 支持向量机）中进行分类，判断窗口内是否包含目标（餐盘或食物）。在凹凸餐盘识别中，该方法计算量大，对复杂形状和多样场景的适应性较差，难以准确检测和分类。
- 基于深度学习的两阶段目标检测模型 - Faster R - CNN：第一阶段通过区域提议网络（RPN）生成可能包含目标的候选区域，第二阶段对候选区域进行分类和边界框回归。在凹凸餐盘检测中，RPN 能够生成大量候选区域，但对于复杂的餐盘和食物形状，候选区域的质量和准确性有待提高，且模型计算复杂，检测速度较慢。
（二）最新方法
- 单阶段目标检测模型 - YOLO 系列（如 YOLOv5、YOLOv7）：将目标检测视为一个回归问题，直接在图像上预测边界框的位置和类别概率，检测速度快。在凹凸餐盘识别任务中，通过优化网络结构和训练策略，对不同形状的餐盘和食物有一定的适应性，但在处理复杂场景（如严重的光线干扰、高度混合的食物）时，检测精度仍有提升空间。
- 基于 Transformer 的目标检测模型 - DETR（Detection Transformer）：引入 Transformer 架构，通过自注意力机制对全局图像信息进行建模，无需生成大量候选区域，简化了检测流程。在凹凸餐盘检测中，对复杂场景和目标的上下文理解有一定优势，但模型训练时间长，对硬件要求高。
（三）benchmark 对比指标
通常使用平均精度均值（mAP）、准确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 值以及检测速度（FPS - Frames Per Second）等指标来对比不同方法的性能。在凹凸餐盘识别任务中，mAP 能综合反映模型在不同类别和不同置信度下的检测精度；准确率衡量正确检测的比例；召回率表示实际目标被检测到的比例；F1 值是准确率和召回率的调和平均数，能更全面地评估模型性能；检测速度则影响模型在实际应用中的实时性。
四、技术路线
（一）数据预处理
- 图像增强：对输入图像进行多种增强操作，包括旋转（±30° 范围内随机旋转）、缩放（0.8 - 1.2 倍随机缩放）、翻转（水平和垂直翻转）、亮度和对比度调整（随机调整亮度和对比度在一定范围内）。通过这些操作增加数据的多样性，提高模型的鲁棒性。
- 图像归一化：将图像的像素值归一化到 [0, 1] 或 [-1, 1] 范围内，使不同图像的数据分布一致，有助于模型的训练和收敛。
（二）模型选择与改进
- 选择 YOLOv7 作为基础模型，因为其在检测速度和精度上有较好的平衡，且具有灵活的网络结构可进行改进。
- 改进网络结构：
- 在骨干网络中增加注意力模块，如 CBAM（Convolutional Block Attention Module），使模型更加关注凹凸餐盘和食物的关键特征，增强对复杂形状和场景的特征提取能力。
- 针对液体及半流质食物难以检测的问题，在特征金字塔网络（FPN）中增加特定的特征融合层，融合不同尺度下对液体和半流质食物敏感的特征，提高对这类特殊食物的检测能力。
（三）训练策略
- 多尺度训练：在训练过程中，随机调整输入图像的大小，使模型适应不同分辨率下的目标检测，进一步提高模型的泛化能力。
- 损失函数优化：除了标准的分类损失（交叉熵损失）和回归损失（CIoU Loss - 完整交并比损失）外，针对餐盘和食物检测的特点，增加一个边界框约束损失。该损失用于约束边界框的形状和位置，使其更符合餐盘和食物的实际情况，减少误检和漏检。
- 训练数据扩充：收集更多不同场景、不同类型的凹凸餐盘和食物图像，同时人工合成一些包含特殊情况（如极端光线条件、复杂食物混合）的图像，增加训练数据的多样性和复杂性。
（四）模型评估与优化
- 定期评估：在训练过程中，每隔一定的训练轮数，使用验证集对模型进行评估，监控 mAP、准确率、召回率等指标的变化。
- 模型优化：根据评估结果，调整模型的超参数，如学习率、权重衰减等。如果发现模型在某些特定场景（如光线反射严重的场景）下性能较差，可以针对性地增加这类场景的数据进行重新训练，或者调整模型结构和损失函数，以提高模型在这些场景下的性能。
- 集成学习：训练多个不同初始化参数的模型，然后采用投票或加权平均的方式对这些模型的检测结果进行融合，进一步提高检测的准确性和稳定性。
