DeepLab系列之V3+

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3. DeepLab系列之V3
4. DeepLab系列之V3+

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• 论文地址：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
  
• 论文代码： [github-Tensorflow]
  (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab)

概述

在语义分割任务中，spatial pyramid pooling module（SPP）可以捕获更多尺度信息，encoder-decoder结构可以更好恢复物体的边缘信息。

作者主要工作：

1. 原DeepLabv3当作encoder，添加decoder得到新的模型（DeepLabv3+）。
   如下图所示，作者把spatial pyramid pooling module和Encoder-Decoder融合成一体：
   
2. 把Xception和Depthwise separable convolution应用到Atrous Spatial Pyramid Pooling和decoder中。

膨胀卷积

v1、v2中已详细说明，略....

深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）

depthwise separable convolution=depthwise convolution+pointwise convolution

• depthwise convolution是在每个通道上独自的进行空间卷积
• pointwise convolution是利用1x1卷积核组合前面depthwise convolution得到的特征
• tensorflow支持atrous版的depthwise convolution
  如下图所示：
  
  为什么说要用它呢？
  因为它能够保持性能的同时大大减少计算量，举个例子：
  假若输入2通道的特征，输出3通道特征，卷积核大小为3x3
  正常版卷积：
  参数量=2x(3x3)x3=54
  深度可分离卷积：
  参数量=2x3x3+1x1x3=21
注意：第一部分为depthwise convolution（2x3x3）,第二部分为
  pointwise convolution（1x1x3）

网络整体结构

1. Encoder
   Encoder就是原来的DeepLabv3，注意点有2点：

• 输入尺寸与输出尺寸比（output stride = 16），最后一个stage的膨胀率rate为2
• Atrous Spatial Pyramid Pooling module（ASPP）有四个不同的rate，额外一个全局平均池化

2. Decoder
   明显看到先把encoder的结果上采样4倍，然后与resnet中下采样前的Conv2特征concat一起，再进行3x3的卷积，最后上采样4倍得到最终结果
   需要注意点：

• 融合低层次信息前，先进行1x1的卷积，目的是降通道（例如有512个通道，而encoder结果只有256个通道）

主干网络

作者在MSRA基础上作了些修改:

• 更深的Xception结构，并不修改entry flow network结构
• 所有的max pooling结构被stride=2的深度可分离卷积代替

• 每个3x3的depthwise convolution都跟BN和Relu
  改进后的结构如下：

  
  

实验

1. decoder结构上的探索

• 训练时上采样输出结果比下采样真值提升1.2%

• 低层次信息通道数多少个比较合适（1x1卷积的通道数）

  
  

• 哪个底层的细节信息较好&3x3的卷积如何构成

  
  
• 作者验证了U-Net和SegNet类似的解码结构在此网络上并没有多少提升

2. Backbone为Resnet101的结果

   
   

3. Backbone为Xception的结果

   
   

4. 在Cityscapes数据集上