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一文读懂迁移学习和ASPP如何使自动驾驶汽车的目标检测更加智能

作者： 张哲刚
2025-03-14 08:00
译者 | 张哲刚审校 | 重楼自动驾驶汽车是不能犯错误的，忽视一个红绿灯或一个行人都可能意味着灾难。 但城市环境是动态的，在这样的环境中目标检测是一个大难题。 我使用空洞空间卷积池化金字塔（ASPP）和迁移学习来优化自动驾驶汽车的目标检测，结果如何呢？

译者 | 张哲刚

审校 | 重楼

自动驾驶汽车是不能犯错误的，忽视一个红绿灯或一个行人都可能意味着灾难。但城市环境是动态的，在这样的环境中目标检测是一个大难题。

一文读懂迁移学习和ASPP如何使自动驾驶汽车的目标检测更加智能

我使用空洞空间卷积池化金字塔（ASPP）和迁移学习来优化自动驾驶汽车的目标检测，结果如何呢？结果是这个模型能够在多个尺度下很好地检测到目标，即使在光线不太好的情形下，实时运行的效果也非常好。

下面叙述一下我的实施过程。

一文读懂迁移学习和ASPP如何使自动驾驶汽车的目标检测更加智能

面临问题：户外目标检测

自动驾驶汽车依靠卷积神经网络（CNNs）来检测目标物体，但现实世界中有很多干扰因素，例如：

  • 交通灯大小比例是变化的——距离远时较小，距离近时较大。
  • 车道标记会随着角度而变形。
  • 会有遮挡的情形——可能会看不到停放的汽车后面的行人。
  • 照明条件的差异——可能会有阴影、眩光或夜间驾驶情形。

传统的卷积神经网络（CNNs）难以进行多尺度目标检测，如果从零开始训练则需要很长时间。这时候空洞空间卷积池化金字塔（ASPP）和迁移学习就有了用武之地。

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ASPP：以不同的比例来检测捕获目标

CNNs适用于大小固定的目标，但现实世界中目标物体的大小和距离大都是各不相同的。 空洞空间卷积池化金字塔（ASPP）通过使用膨胀卷积，来检测和捕获目标多个尺度的特征，从而解决了这个问题。

ASPP 的工作原理

ASPP使用多个具有不同膨胀率的卷积滤波器来提取不同分辨率的特征，涵盖了小型目标、大型目标以及介于两者之间的所有目标物体。

下面讲讲我是如何在PyTorch中实现ASPP的，将组归一化和注意力机制相结合，在复杂的应用环境中也能够表现出强大的性能：

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import torch 
import torch.nn as nn 
import torch.nn.functional as F 

class ASPP(nn.Module): 
""" 
A more advanced ASPP with optional attention and group normalization. 
""" 
def__init__(self,in_channels,out_channels,dilation_rates=(6,12,18), groups=8): 
super(ASPP,self).__init__() self.aspp_branches = nn.ModuleList() 

#1x1 Conv branch 
self.aspp_branches.append( 
nn.Sequential( 
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False), 
nn.GroupNorm(groups, out_channels), nn.ReLU(inplace=True) ) 
)
) 
For rate in dilation_rates: 
self.aspp_branches.append(
 nn.Sequential( 
nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1, padding=rate,dilatinotallow=rate,bias=False), nn.GroupNorm(groups,out_channels), nn.ReLU(inplace=True) 
) 
) 

#Global average pooling branch 
self.global_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) 
self.global_conv = nn.Sequential(
  nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, bias=False),
  nn.GroupNorm(groups, out_channels), 
nn.ReLU(inplace=True) 
) 

#Attention mechanism to refine the concatenated features self.attention = nn.Sequential( 
nn.Conv2d(out_channels*(len(dilation_rates)+2),
out_channels, kernel_size =1, bias=False), 
nn.Sigmoid() 
)

self.project=nn.Sequential( 
nn.Conv2d(out_channels*(len(dilation_rates)+2), out_channels, kernel_size=1, bias=False), 
nn.GroupNorm(groups, out_channels), 
nn.ReLU(inplace=True) 
) 
def  forward(self, x):
cat_feats = [ ] 
for branch in self.aspp_branches: 
cat_feats.append(branch(x)) 
g_feat = self.global_pool(x) 
g_feat = self.global_conv(g_feat) 
g_feat = F.interpolate(g_feat,size=x.shape[2:],
mode='bilinear', align_corners=False) 
cat_feats.append(g_feat) 

#Concatenate along channels
 x_cat = torch.cat(cat_feats, dim=1)
#channel-wise attention 
att_map = self.attention(x_cat) 
x_cat = x_cat * att_map 
out = self.project(x_cat)
 return out

实现原理：

  • 不同的感受野可以使模型一次性检测到小型目标（例如远处的红绿灯）和大型目标（例如公共汽车）。
  • 全局平均池化分支衍生的全局上下文有助于消除对目标的误判断。
  • 轻量级注意力着重于信息量最大的通道，从而提高复杂纷乱场景下的检测准确性。

成果：

  • 不同规格尺度的目标均可以检测得到（不再漏掉较小的红绿灯）。
  • 平均精确度（mAP）提高14%。
  • 更好地处理了遮挡问题，部分隐藏的目标也能够检测到。

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迁移学习：站在巨人的肩膀之上

当预先训练的模型已经存在时，从零开始训练一个目标检测模型并不是一个理想选择。这时候，我们可以利用迁移学习来微调一个已经理解目标的模型。

我使用了 DETR（Detection Transformer），这是Facebook AI基于Transformer的对象检测模型。它能够学习上下文，比如，它不仅可以识别到一个停车标志，还能理解这是道路场景组成的一部分。

下面是我在自动驾驶数据集上微调DETR的操作：

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import torch 
import torch.nn as nn 
from transformers import DetrConfig, DetrForObjectDetection 

class CustomBackbone(nn.Module): 
def __init__(self,in_channels=3,hidden_dim=256): super(CustomBackbone, self).__init__() 
# Example: basic conv layers + ASPP 
self.initial_conv= nn.Sequential( 
nn.Conv2d(in_channels, 64, kernel_sizestride=2, padding=3,bias=False), 
nn.BatchNorm2d(64), 
nn.ReLU(inplace=True), 
nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2, padding=1) 
) 
self.aspp=ASPP(in_channels=64,out_channels=hidden_dim) 

def forward(self, x): 
x = self.initial_conv(x) 
x = self.aspp(x) 
return x 

Class DETRWithASPP(nn.Module): 
def __init__(self, num_classes=91): 
super(DETRWithASPP, self).__init__() 
self.backbone = CustomBackbone()

config=DetrConfig.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50") 
config.num_labels = num_classes 
self.detr=DetrForObjectDetection.from_pretrained("facebook/detr-resnet-50",config=config) 

self.detr.model.backbone.body = nn.Identity() 
def forward(self, images, pixel_masks=None): 
features = self.backbone(images) 

feature_dict = { 
"0": features 
} 
outputs=self.detr.model(inputs_embeds=None, pixel_values=None,pixel_mask=pixel_masks,  
features=feature_dict,output_attentions=False) return outputs

model = DETRWithASPP(num_classes=10) 
images = torch.randn(2, 3, 512, 512) 
outputs = model(images)

成果：

  • 训练时间缩短了80%。
  • 改善了夜间和大雾天气时的实际性能。
  • 训练时需要相对较少的标记数据。

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使用合成图像来增强数据

自动驾驶汽车需要海量的数据集，但现实世界中的标记数据却很有限。那怎么办呢？解决方法是使用生成对抗网络（GAN）生成合成数据。

我使用GAN创建了虽是虚拟但非常逼真的车道标记和交通场景，以扩展数据集。

下面是一个简单的GAN，用于生成车道标记：

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import torch 
import torch.nn as nn 
Import torch.nn.functional as F 

class LaneMarkingGenerator(nn.Module): 
""" 
A DCGAN-style generator designed for producing synthetic lane or road-like images. 
Input is a latent vector (noise), and the output is a (1 x 64 x 64) grayscale image. You can adjust channels, resolution, and layers to match your target data. 
""" 
def __init__(self, z_dim=100, feature_maps=64): 
super(LaneMarkingGenerator, self).__init__()
self.net = nn.Sequential( 
#Z latent vector of shape (z_dim, 1, 1)
nn.utils.spectral_norm(nn.ConvTranspose2d(z_dim, feature_maps * 8, 4, 1, 0, bias=False)),
 nn.BatchNorm2d(feature_maps * 8), 
nn.ReLU(True), 

#(feature_maps * 8) x 4 x 4
nn.utils.spectral_norm(nn.ConvTranspose2d(feature_maps * 8, feature_maps * 4, 4, 2, 1, bias=False)), nn.BatchNorm2d(feature_maps * 4), 
nn.ReLU(True),

#(feature_maps * 4) x 8 x 8
nn.utils.spectral_norm(nn.ConvTranspose2d(feature_maps * 4, feature_maps * 2, 4, 2, 1, bias=False)), 
nn.BatchNorm2d(feature_maps * 2),
nn.ReLU(True), 
#(feature_maps * 2) x 16 x 16
nn.utils.spectral_norm(nn.ConvTranspose2d(feature_maps * 2, feature_maps, 4, 2, 1, bias=False)),
nn.BatchNorm2d(feature_maps),
 nn.ReLU(True), 

#(feature_maps) x 32 x 32
nn.utils.spectral_norm(nn.ConvTranspose2d(feature_maps, 1, 4, 2, 1, bias=False)), nn.Tanh()
) 

def forward(self, z): 
return self.net(z)


class LaneMarkingDiscriminator(nn.Module):
 """ 
A DCGAN-style discriminator. It takes a (1 x 64 x 64) image and attempts to classify whether it's real or generated (fake). 
""" 
def __init__(self, feature_maps=64):
super(LaneMarkingDiscriminator, self).__init__()
self.net = nn.Sequential(
 #1x 64 x 64 
nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(1, feature_maps, 4, 2, 1, bias=False)), nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),

 #(feature_maps) x 32 x 32
 nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(feature_maps,
feature_maps * 2, 4, 2, 1, bias=False)),
 nn.BatchNorm2d(feature_maps * 2),
 nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), 

#(feature_maps * 2) x 16 x 16
 nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(feature_maps * 2, feature_maps * 4, 4, 2, 1, bias=False)),
 nn.BatchNorm2d(feature_maps * 4), 
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True),


#(feature_maps * 4) x 8 x 8
  nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(feature_maps * 4, feature_maps * 8, 4, 2, 1, bias=False)),
nn.BatchNorm2d(feature_maps * 8),
nn.LeakyReLU(0.2, inplace=True), 

#(feature_maps * 8) x 4 x 4
nn.utils.spectral_norm(nn.Conv2d(feature_maps * 8, 1, 4, 1, 0, bias=False)), 

) 

def forward(self, x): 
return self.net(x).view(-1)

成果：

  • 不需要手动标记，数据集增加了5倍 。
  • 经过训练的模型对于边缘场景的处理更加稳健。
  • 数据集偏差得以减少（训练样本更加多样化）。

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最终成果：目标检测得以更加智能、更加快速

通过结合 ASPP、迁移学习和合成数据，我为自动驾驶汽车构建了一个更精确而又可扩展的目标检测系统。最终主要成果如下：

  • 目标检测速度：110 毫秒/帧
  • 较小目标检测（红绿灯）：+14%mAP
  • 遮挡处理：更强大的遮挡物检测功能
  • 训练时间：缩短至6小时
  • 所需训练数据：50%可以由GANs合成

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下一步：如何让它变得更出色

  • 添加实时跟踪功能，随时跟踪检测到的目标。
  • 使用更先进的Transformers（如OWL-ViT）进行零样本目标检测。
  • 进一步优化推理速度，以便更好地在嵌入式硬件上部署。

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结论

ASPP、Transformers和数据合并这三项组合算得上是自主目标检测的三面手，它们能够把以往那些反应迟钝、容易出现盲点的模型进化为快速而敏锐的系统，从而可以在一个街区之外就能观测到红绿灯。通过采用膨胀卷积来实现多尺度目标检测，利用迁移学习来进行快速微调，还能够使用GAN生成的数据来填补每一个空白。这样，我们能够将推理时间缩短接近一半，并节省大量的训练时间。这是一个巨大的飞跃，使得自动驾驶汽车可以像我们人类一样观察这个世界，并且更快、更精确。哪怕是在最混乱无序的街道上，有朝一日也定能够信心十足地飞驰。

译者介绍

张哲刚，51CTO社区编辑，系统运维工程师，国内较早一批硬件评测及互联网从业者，曾入职阿里巴巴。

原文标题：How I Made Object Detection Smarter for Self-Driving Cars With Transfer Learning & ASPP，作者：Vineeth Reddy Vatti

相关标签：
自动驾驶 ASPP CNNs

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