DeepLab系列之V3

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2. DeepLab系列之V2
3. DeepLab系列之V3

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• 论文地址：DeepLabv3: Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
• 论文代码： github-Tensorflow

概述

1. DCNNs中语义分割存在三个挑战：

• 连续下采用和重复池化，导致最后特征图分辨率低
• 图像中存在多尺度的物体
  注：当前版本没有使用CFR

2. 作者把解决多尺度物体问题的方法分成四类：

   
   

• 把输入图片缩放成不同尺度，经过同一个网络，最终融合多尺度下的物体信息
• 使用编解码结构，在decoder时融合encoder网络不同阶段的特征
• 在原网络最后层增加额外的context模块，比如DenseCRF，或者串联几个不同感受野的卷积模块
• 在原网络最后层添加并行结构—空间金字塔池化，获取不同尺度的物体信息

3. 作者的处理方案：

• 使用空洞卷积，防止分辨率过低情况
• 串联不同膨胀率的空洞卷积或者并行不同膨胀率的空洞卷积（v2的ASPP），来获取更多上下文信息

4. 优势

• 当时在PASCAL VOC 2012 test上效果最好，并且没有使用DenseCRF

5. 本文主要工作

• 探索更深结构下的空洞卷积探索（串行结构）
• 优化atrous spatial pyramid pooling—ASPP（并行结构）

膨胀卷积

v1、v2中已详细说明，略....

更深结构下的空洞卷积

1. 串联结构
   把resnet最后一个block，下图中的Block4拷贝几份串联起来：

   
   
   

   每个block的最后一个卷积stride都为2（除了最后一个block），连续的下采样保证获取更大范围的特征，但是这样不利于语义分割。
   使用不同膨胀率的空洞卷积保证了分辨率和大的感受野，如上图b所示。

2. multi-grid
   作者考虑了multi-grid方法，即每个block中的三个卷积有各自unit rate，例如Multi Grid = (1, 2, 4)，block的dilate rate=2，则block中每个卷积的实际膨胀率=2* (1, 2, 4)=(2,4,8)

优化Atrous Spatial Pyramid Pooling

作者通过实验发现，膨胀率越大，卷积核中的有效权重越少，当膨胀率足够大时，只有卷积核最中间的权重有效，即退化成了1x1卷积核，并不能获取到全局的context信息。3x3的卷积核中有效权重与膨胀率的对应如下：

为了解决这个问题，作者在最后一个特征上使用了全局平均池化（global everage pooling）（包含1x1卷积核，输出256个通道，正则化，通过bilinear上采样还原到对应尺度）
修改后的ASPP结构如下：

所有的分支都包含256个通道和正则化，最终concat到一起，1x1卷积将通道数为256。

实验

1. 训练策略

• Learning rate policy：
  poly，学习率下降方式如下：

  
  
• Crop size：
  513，保证更大的膨胀率有效
• Batch normalization：
  先在增强数据集上output stride = 16（输入图像与输出特征大小的比例），batch size=16，BN参数衰减为0.9997，训练30k个iter。
  之后在官方PASCAL VOC 2012的trainval集上冻结BN参数， output stride = 8，batch size=8，训练30k个iter。
• Upsampling logits：
  v1、v2中都是下采样的真值来计算loss，这里上采样最后的输出结果。
• Data augmentation：
  输入图片随机缩放（0.5-2.0），随机左右翻转

2. 串行结构下的结果

• block串联个数不同，在resnet50和resnet101下的mIOU：

  
  

• ResNet-101，output stride = 16下不同multi-grid的mIOU：

  
  

• 消融实验：

  
  

3. ASPP结构下的结果

• output stride = 16，不同multi-grid和膨胀率的结果：

  
  

• 消融实验：

  
  

经验track

1. 如何在MS COCO上预训练？
   从trainval_minus_minival挑选包含PASCAL分类并且目标区域像素个数大于1000的图片，大概有60k的图片用于训练，除了PASCAL分类区域，其它都看成背景。从上述实验结果中发现提升了3个百分点。
2. 对于有些类准确率比较低，怎么办？
   针对包含namely bicycle、chair、table、potted- plant、and sofa分类的图片，在训练集中增加它们比列。通过BN策略和这里的策略，达到85.7%IOU，再次提升3个百分点。
3. Cityscapes上的小策略：
   cropsize 769 iters 90k

• output stride = 16时：77.23%
• output stride = 8时：77.82%
• 多尺度输入（0.75,1,1.25）：79.30%
• 事先在trainval coarse上预训练，scales = {0.75, 1, 1.25, 1.5, 1.75, 2} ，output stride = 4，output stride = 8，最终结果：81.3%