Saliency maps for Computer Vision tasks implemented fro
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Computer vision relies on artificial intelligence and machine learning to analyze digital images or videos by identifying and pinpointing objects, faces, and other visual elements within them. A significant challenge in computer vision tasks lies in automatically producing meaningful representations of what an image depicts, which can then be effectively employed in applications such as object recognition, autonomous driving, and surveillance systems. Saliency maps serve as a crucial indicator for navigating through complex visual scenes, enabling machines to comprehend where human attention is directed. Although their significance is undeniable, efforts to create automatic methods for generating saliency maps based on existing algorithms and techniques remain limited.
In this article, we will explore how to develop saliency map generation algorithms from scratch using Python. Our focus will be on creating saliency maps for three common computer vision tasks: object detection, human pose estimation, and salient object segmentation. Alongside, we will provide detailed insights into each algorithm's implementation process, including their mathematical formulations, to offer a comprehensive understanding of their underlying mechanisms. Additionally, we will examine practical challenges and emerging issues related to saliency mapping, such as data annotation, evaluation metrics, parameter optimization, computational efficiency, and model adaptability across datasets. Through these discussions, readers will gain the knowledge and confidence needed to design and implement custom saliency mapping solutions effectively.
This article requires an understanding of fundamental concepts in computer vision, particularly convolutional neural networks (CNNs) and their role in object detection and salient object segmentation tasks. It also demands familiarity with Python programming and deep learning frameworks such as TensorFlow and PyTorch. Importantly, prior experience in developing saliency map generation systems is unnecessary. The code examples provided can be adapted and customized to meet specific needs. In summary, this article aims to provide a comprehensive guide for implementing saliency map generation systems from scratch using Python.
2.相关知识背景
2.1.图像处理基础
2.1.1.图像的表示方法
计算机视觉任务主要涉及对图像进行处理、分析和理解等操作。对于彩色图像而言，其像素点通常由红绿蓝(RGB)三种颜色组成，每个像素点的强度则可表示为一个灰度值或亮度值，这取决于所使用的显示设备类型。不同显示设备对亮度的接受范围也存在差异，例如LCD显示器的亮度范围为100～2000cd/m²，而摄像头显示器的亮度范围则可达0～10,000cd/m²。此外，图像还受到噪声、光照条件和曝光时间等因素的影响。因此，在图像的表示中，常规方法是将图像存储为矩阵形式，但通过采用其他方式，可以有效提升图像质量。
在图像处理中，人们广泛采用分辨率、色彩空间、像素位数等指标来表征图像的特性。其中，不同的分辨率对应着不同的图像分辨率，通常使用DPI（每英寸点数）作为衡量标准。色彩空间种类繁多，其中RGB色彩模型是最为基础的颜色模型，主要用于显示器的显示。HSV颜色模型则更适合于计算机的图像处理。YUV颜色模型不仅是JPEG图像压缩标准的基础，同时也是视频领域中应用广泛的颜色空间。
图像的像素位数反映了每个像素点的精度水平。在单通道图像中，通常使用的像素位数为8位或16位，而多通道图像的像素位数可能达到或超过16位。例如，通过红绿蓝三原色的组合，可以得到16,777,216种不同的颜色，而使用10位像素位数时，颜色数量则为1,048,576种。通过调节像素位数，可以有效控制图像的质量表现。
在图像的存储、传输和显示过程中，图像压缩技术得到了广泛应用。无损压缩技术通过将原始图像的像素信息进行编码，生成的码流大小不会超过原始图像的像素数据量。相比之下，有损压缩技术则会增加码流大小，以保留额外的压缩信息。由于有损压缩需要额外的空间来存储这些压缩信息，因此其压缩率通常较低，但编码效率较高。目前广泛使用的图像压缩格式包括JPEG、PNG、GIF和BMP等。
2.1.2.边缘检测
边缘检测被视为计算机视觉中的一个关键任务。该技术能够在不去除目标特征的情况下自动识别物体的轮廓。边缘检测的主要手段包括Canny算子、基于梯度的方法、拉普拉斯算子以及Hough变换等。尽管每种方法都有其优缺点，但它们都可以有效地提取图像的边缘信息。
Canny算子
Canny算子由J.C.anny在其1986年的研究中提出，其核心思想是通过在原图上设置两个不同的阈值来识别图像中的边缘。具体而言，低于第一个阈值的像素点被视为边缘，而高于第二个阈值的像素点则被视为起始点。随后，根据这两个阈值之间的连线关系，系统能够判断哪些点之间属于边缘。整个边缘检测过程如图所示。
Canny算子的具体实现可以参考OpenCV的官方文档。
基于梯度的方法
基于梯度的方法分为几种：
- 谷歌机器人眼睛的角点检测法：利用梯度的方法可以获取图像上的物体的边界，但由于角点在边缘处表现为明显的弥散点，因此使用一个高斯滤波器和边缘梯度方向算子来消除噪声，并用小波分析将局部曲线分解为波段并进一步减少误差。
- Roberts 方向性边缘检测：这个方法采用边缘方向的梯度和水平方向的梯度计算边缘。
- Prewitt 方向性边缘检测：Prewitt 方向性边缘检测使用的是梯度核来计算水平和垂直方向的边缘。
- Sobel 方向性边缘检测：Sobel 方向性边缘检测使用的是两个方向的梯度，分别计算水平和垂直方向的边缘。
拉普拉斯算子
拉普拉斯算子是一种图像分割算子，它将一幅图像视为一个二维函数，根据函数的值和变化的方向来进行分割。
Hough变换
Hough变换是一种多边形识别技术，它基于直线的交叉点来识别图像中的形状。具体来说，该方法通过将图像中的每个点投射到极坐标系中，记录其在直线投射上的对应位置。最后，通过统计相似位置的投射点数量和直线方程，可以识别出图像中的所有多边形形状。
2.2.卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络模型（Convolutional Neural Network，CNN）是近年来在深度学习领域备受关注的重要算法。该模型通过在输入图像上应用不同频率的卷积核来提取图像特征并结合池化层对特征进行汇总，从而有效降低过拟合现象。主流的卷积神经网络架构主要包括AlexNet、VGGNet、ResNet和DenseNet等。
2.2.1.AlexNet
AlexNet在深度学习领域标志着一个重要的里程碑，开创性地提出了采用两块GPU并行训练的技术方案。其网络架构包含多种关键组件，包括卷积层、最大池化层、归一化层以及全连接层。借助ReLU激活函数和Dropout正则化技术，有效缓解了模型的过拟合问题。该模型在2012年ImageNet大规模视觉挑战赛中取得了优异成绩，成功树立了计算机视觉领域的标杆。
2.2.2.VGGNet
VGGNet是2014年ImageNet竞赛中的获胜者，其设计理念强调重复使用基本单元，从而使其能够有效地学习输入图像的空间特征和纹理特征，同时降低了参数数量，提升了性能水平。该网络包含五个卷积层和三个全连接层，并使用步长为2的3×3最大池化层。如图所示，该网络的详细配置如下。
2.2.3.ResNet
ResNet是深度残差网络（Residual Neural Networks，RNN）的起源于，它是广泛应用于现代深度学习领域的核心模型之一。其核心优势在于通过引入跳跃连接（skip connections）来缓解梯度消失或爆炸的问题，这一现象主要发生在网络深度增加时。该网络参考了残差网络（ResNet）的思路，但引入了瓶颈模块（bottleneck module）以减少网络复杂度，避免退化为恒等映射。它的网络配置如下图所示：
2.2.4.DenseNet
DenseNet是一种更为复杂的网络结构，基于ResNet，DenseNet增加了连接结构，其核心思想在于，每一层的输出并非直接传递，而是将当前层的输出与从前层输入按通道级联，从而使得每一层能够获取全部信息，而非仅限于上一层的部分信息。它的网络架构如图所示。
2.3.目标检测
在计算机视觉领域，目标检测被视为一个具有重要地位的任务。其主要目标是识别、定位、跟踪目标对象，并提供关于目标对象的相关信息。主要采用滑动窗口、区域生长算法、回归方法等技术。
2.3.1.滑动窗口
滑动窗口是一种高效可靠的图像目标检测技术。该技术通过将待检测的图像划分为大小一致的多个子区域，对每个子区域执行目标检测。在滑动窗口算法中，每次迭代时，滑动窗口会向右或向下移动固定距离，逐步缩小检测框的尺寸。经过完整检测后，将所有检测框进行整合，得到完整的检测结果。
2.3.2.区域生长算法
该算法被归类为一种目标检测技术。该算法的核心理念在于首先将整幅图像设为初始候选区域，随后通过分类器对候选区域进行目标对象的识别评估。若识别结果为阳性，该区域将被保留；若为阴性，算法将在该区域周围生成新的候选区域，并重复上述步骤，最终确保所有潜在的目标均被检测到。
2.3.3.回归方法
回归方法是另一种目标检测方法，它通过回归网络预测的特征对图像的多个区域进行分类和定位。通常能提供更为精确的定位结果。
2.4.深度学习
在计算机视觉领域，深度学习被视为一项关键研究方向，它赋予了计算机识别和表示图像特征的能力。深度学习主要包含端到端学习、迁移学习、半监督学习以及强化学习等四个主要类别。
2.4.1.端到端学习
端到端学习，即通过训练一个完整的神经网络架构来实现目标，该架构包含卷积神经网络、循环神经网络以及判别器网络等多种模块，从头开始进行模型训练。在预处理原始图像后，网络依次经过多个卷积层和池化层的深度学习处理，随后通过全连接层进行特征提取，并利用softmax分类器进行最终的分类识别，从而输出目标检测结果。
2.4.2.迁移学习
知识迁移技术，即基于现有任务模型的微调学习，无需对网络进行从零开始的重新训练。其核心理念在于利用经过充分训练后的模型权重作为初始权重设置，仅对顶层结构进行微调优化以提升模型性能。该方法主要包含以下几种具体实现方式：对抗训练、域适应以及特征共享等。
2.4.3.半监督学习
半监督学习，其定义为其中部分样本具有标签信息，其余样本未标注，能够有效利用大量未标注样本以辅助网络学习标签。其主要方法包括基于密度的聚类、在特定约束条件下进行采样以及生成式模型等。
2.4.4.增强学习
通过强化学习，帮助智能体获取更丰富的知识，从而提升策略的有效性。其主要技术涵盖对抗训练、蒙特卡洛树搜索以及Q-learning等方法。
2.5.Human Pose Estimation
人体姿态估计问题旨在估计人体的骨骼结构及其关键点位置，是计算机视觉领域的重要研究方向。该技术在智能视频监控、人机交互以及虚拟现实等场景中发挥着重要作用。具体而言，其主要方法包括特征点检测、人体姿态估计以及三维重建等技术。
2.5.1.特征点检测
在人体姿态估计过程中，特征点检测被视为第一步。该技术不仅能够快速识别人体的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，还为后续姿态估计奠定了基础。在实际应用中，SIFT、SURF、FAST等算法被广泛采用，其中Harris角点检测也是一种经典的方法。
2.5.2.人体姿态估计
基于特征点检测技术，人体姿态估计通过推导出人体姿态的空间位置信息来实现。主流的人体姿态估计方法包括DPM和CRF。
2.5.3.三维重建
三维重建即通过计算获得人体真实三维模型。主要采用最近邻插值法、最小牛顿法、共轭梯度法等技术。
3.原理与原型
本节将概述目标检测、图像分类、深度学习、Human Pose Estimation以及CNN等核心技术。我们将围绕这些核心技术展开讨论，重点在于开发自动生成"显著性"技术的方法。
3.1.图像分类
图像分类是自动进行图像分类的任务，它可分为静态类型和动态类型。静态类型的特点是训练数据和测试数据是固定的，而动态类型则是随着时间的推移而不断变化的。对于静态类型，可以应用经典的分类方法，例如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、KNN和决策树等。而对于动态类型，可以通过特定方法收集大量样本数据，并持续进行训练，以实现模型的持久化。
3.2.目标检测
目标检测旨在识别并定位图像中出现的不同目标实例。基于分类与回归的分析方法，目标检测技术可被划分为两大类：一类是基于模板匹配的分析方法，另一类是基于区域生长的分析方法。
3.2.1.基于模板匹配的方法
主要采用模板匹配技术，是一种高效可靠的图像分析方法。该方法通过将待检测图像分割为多个小模板，并逐一与原图像进行比对，从而实现最佳匹配区域的定位。通过在匹配阶段增加一定的搜索区间，可以显著提高匹配的精确度。该方法具有快速且具有强鲁棒性的特点，但精确度相对较低。
3.2.2.基于区域生长的方法
该方法属于基于回归的区域生长技术。其核心理念是将图像划分为若干区域，并通过分类器判断候选区域是否为目标区域。若为目标区域，则予以保留；否则，扩大该区域的范围，直至识别出所有目标区域。为提升检测效率，可采用若干策略来缩减计算开销，具体包括但不限于：限定搜索区域、滑动窗口技术以及多线程处理等。
3.3.深度学习
深度学习是指基于深度神经网络模型实现图像分类和目标检测任务，并显著提升了视觉感知性能。深度学习主要包含端到端学习、迁移学习、半监督学习和增强学习等大类。
3.3.1.端到端学习
end-to-end learning refers to training a comprehensive neural network, incorporating convolutional, recurrent, and discriminator networks, starting from the beginning. After preprocessing the original images, the network undergoes several convolutional and pooling layers, followed by fully connected layers and a softmax classifier, ultimately producing the target detection output. Given the large dataset, end-to-end learning may take longer to train, with accuracy not necessarily being high.
3.3.2.迁移学习
知识迁移技术，即基于现有任务模型的微调学习，无需对网络进行从零开始的重新训练。其核心理念在于利用现有模型训练获得的权重参数作为初始值，仅对模型的顶层结构进行微调优化，以提升模型的整体性能。具体方法包括对抗训练技术、域适应方法以及特征共享机制等。
3.3.3.半监督学习
半监督学习是一种混合监督学习方法，其中部分样本具有标签信息，其余样本未标注，需要充分利用未标注数据以提升模型性能。主要采用基于密度分布的聚类方法、在约束条件下进行采样以及生成对抗网络等技术。
3.3.4.增强学习
强化学习，旨在帮助智能体获取更丰富的知识，从而提升策略的有效性。其主要技术涵盖对抗训练、蒙特卡洛树搜索（MCTS）以及Q-learning算法等。
3.4.Human Pose Estimation
Human Pose Estimation refers to the process of determining a person's skeleton and key points based on their posture, serving as a crucial task in computer vision. The primary approaches include feature point detection, posture estimation, and 3D reconstruction.
3.4.1.特征点检测
特征点检测是人体姿态估计的主要步骤之一。该技术能够迅速识别人体的关键特征点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。在特征点检测领域，SIFT、SURF、FAST、Harris角点检测等方法被广泛采用，包括SIFT、SURF、FAST、Harris角点检测等方法。
3.4.2.人体姿态估计
人体姿态估计是基于特征点检测技术推导出人体的位置和姿态信息，主流的用于人体姿态估计的技术包括DPM和CRF。
3.4.3.三维重建
三维重建是指推导出人体真实三维模型的过程。它主要采用最近邻插值法、最小牛顿法、共轭梯度法等方法。
3.5.CNN
卷积神经网络模型（CNN）在深度学习领域中，近年来发展迅速，已成为图像处理和计算机视觉任务中的核心算法。该模型通过应用不同频率的卷积核进行卷积操作，能够有效提取图像的特征信息，并结合池化层进行特征的分层聚合，从而有效抑制过拟合现象的发生。在实际应用中，主流的卷积神经网络架构包括AlexNet、VGGNet、ResNet和DenseNet等。
4.方法
本文旨在遵循一系列算法步骤并配合数学公式，对saliency mapping的生成过程进行深入阐述。具体而言，我们首先介绍什么是显著性图。
4.1.Saliency Maps
Saliency Maps，亦称显著性图，是基于人类视觉系统对环境进行观察并识别其特征的技术。该方法能够有效识别、解析并追踪对象的显著性特征。
显著性图特指图像中具有视觉注意力焦点的区域，这些区域通常具有显著的视觉特征。显著性图能够量化评估目标或景物在视觉感知中的重要程度，从而为图像分析、理解以及控制系统的行为提供科学依据。基于当前研究领域的主流方法，Saliency Map的生成算法主要包括基于梯度的优化方法、基于BackPropagation算法的梯度反传算法、基于Guided Backpropagation的梯度引导方法、基于Occlusion操作的遮挡感知算法以及基于Grad-CAM的梯度可视化方法等。下面我们将详细阐述这些算法的理论基础及其具体实现步骤。
4.2.Based on Gradient Methods
4.2.1.Gradient
梯度是空间导数的模长，在图像处理领域，图像的导数即图像的空间变化率，其反映了图像像素值在空间维度上的变化程度。基于此，我们可以通过计算图像在特定位置的梯度，来识别哪些像素值对整体图像变化具有最大影响。
在CNN模型中，输入一张图片后，会得到一个输出向量。通过计算输出向量的梯度，可以量化每个像素对最终输出结果的影响程度。假设输入图像为I(x,y)，输出特征图O_c，其中c=1,…,C。对于特定像素点(x,y)，其梯度计算公式如下：
grad = ∇ O / ∇ I(x, y) = [∂O / ∂fx(x, y), ∂O / ∂fy(x, y)]
在本段中，f(x, y)为某一特征映射函数，相当于对应于第k个输出值。通过链式法则，我们可以得到输出值对各个输入变量的偏导数。
4.2.2.Guided Gradients
Guided Gradients方法是一种基于反向传播的生成机制，其核心在于通过引入一个特定的mask来优化梯度的传播。与传统反向传播算法不同，该方法在更新参数的过程中，均遵循损失函数最小化的优化原则，但在梯度更新阶段，通过引入一个特定的mask来引导梯度的传播方向，从而实现更精确的特征映射。
Mask具有与输入图像相同的尺寸，其中黑色区域（mask值为零）对应输入图像不可见部分，而白色区域（mask值非零）对应可见部分。类似于Guided Backpropagation，Guided Gradients通过mask引导梯度的传播，以确保预测结果的准确性。
4.2.3.BackPropagation Algorithm
backpropagation，亦称反向传播算法，是深度学习领域中被广泛采用的一种重要方法。该算法通过计算损失函数对各层参数的梯度，并利用梯度下降方法更新参数，以最小化损失函数。
在BackPropagation算法中，每次迭代后，会调整参数并传递到前面的层。对于每一层的参数，其梯度值反映该参数对损失函数的贡献程度。对于每一个参数，如果前面各层的梯度值较小，那么该参数的梯度值会降低；反之，如果前面各层的梯度值较大，那么该参数的梯度值会提高。由此可见，我们可以通过反向传播算法，计算出每一层参数的梯度值。
在BackPropagation算法运行过程中，每一次参数更新仅限于该层参数的一部分，因此最终生成的图像表现为该层多个通道的组合。为了整合各层的图像信息，我们可以采用平均池化层（Average Pooling Layer）或全连接层（Fully Connected Layer）进行处理。通过池化层或全连接层的处理，可以有效获得输入图像整体的显著性图。
4.2.4.Activation Maximization
Activation Maximization是另一种基于梯度的指导方法。它基于预训练好的CNN模型，对输入图像进行预测，获得输出结果的置信度。随后，选择置信度最高的区域，并对该区域的梯度进行最大化调整。经过若干次迭代，最终生成整张图像的显著性图。
在效果上，两者具有相似性。然而，相比之下，Guided Gradients算法仅针对图像中的可观察区域生成显著性图，而Activation Maximization则作用于整个图像。值得注意的是，Guided Gradients算法生成的显著性图通常更为清晰，这得益于其仅关注可观察区域的特性。
4.2.5.Guided Anchoring
该算法属于基于反向传播算法的Saliency Map生成方法的一种。其核心理念在于通过一个anchor box来识别关键对象，并对其及其周边区域进行强化训练。
在每一个像素点(x, y)的位置上，该像素点的贡献将被评估，其依据是该像素点与锚框中心的欧氏距离。
通过经验法或神经网络进行锚框定位优化，能够显著提升定位精度。经验法基于经验估计锚框位置，而神经网络则通过深度学习网络输出确定锚框位置。
在显著性图的生成效果方面，Guided Anchoring算法表现更为卓越。其生成过程相较于Guided Gradients算法更为全面，因为Guided Anchoring算法能够涵盖图像中的关键区域，而Guided Gradients算法仅局限于可观察区域。
4.3.Based on Occlusion Saliency Map
4.3.1.Occlusion Saliency Map
Occlusion Sensitivity Map，也被称作遮挡敏感性图，一种通过分析模糊图像像素来生成显著性图的技术。
首先，我们将图像划分为若干个patch。随后，我们随机遮挡部分像素点。接着，我们计算每个遮挡后的patch的重要性，以生成遮挡敏感性图。
假设一个像素点位于patch i的位置，如果遮挡该像素点，那么在patch j中，如果该像素点与被遮挡的像素点位于同一感受野内，那么该像素点会受到遮挡的影响。而如果patch k中没有被遮挡的像素点位于同一感受野内，那么该像素点就不会受到遮挡的影响。因此，我们可以根据不同patch中被遮挡的像素点数量来计算其重要性。
该方法计算效率低，难以泛化。
4.4.Based on CAM
4.4.1.Class Activation Mapping
CAMEL算法，CAM，属于一种Saliency Map生成机制。该算法能够生成输入图像中各个类别激活的部分。
在CNN中，生成的特征向量反映了该类别的置信程度。通过该特征向量和各通道的特征响应，可以生成CAM图。生成的CAM图在空间维度上与输入图像一致，其通道数量等于类别数量。
在图像中的每个像素点(x, y)位置，我们能够计算出该像素点对该类别识别的置信度。其置信度被用来作为对应通道卷积特征的加权和，从而生成该类别的预测结果。
Cam算法生成的显著性映射在性能方面优于其他主流算法，其显著性映射能够有效区分不同类别。