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分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析

内容导读

互联网集市收集整理的这篇技术教程文章主要介绍了分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析，小编现在分享给大家，供广大互联网技能从业者学习和参考。文章包含5762字，纯文字阅读大概需要9分钟。

内容图文

前言

之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf

背景

语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界信息丢失。DeepLab V3设计的ASPP模块较好的解决了第一个问题，而这里要介绍的DeepLabv3+则主要是为了解决第2个问题的。
我们知道从DeepLabV1系列引入空洞卷积开始，我们就一直在解决第2个问题呀，为什么现在还有问题呢？
我们考虑一下前面的代码解析推文的DeepLab系列网络的代码实现，地址如下：https://mp.weixin.qq.com/s/0dS0Isj2oCo_CF7p4riSCA 。对于DeepLabV3，如果Backbone为ResNet101，Stride=16将造成后面9层的特征图变大，后面9层的计算量变为原来的4倍大。而如果采用Stride=8，则后面78层的计算量都会变得很大。这就造成了DeepLabV3如果应用在大分辨率图像时非常耗时。所以为了改善这个缺点，DeepLabV3+来了。

算法原理

DeepLabV3+主要有两个创新点。

编解码器

为了解决上面提到的DeepLabV3在分辨率图像的耗时过多的问题，DeepLabV3+在DeepLabV3的基础上加入了编码器。具体操作见论文中的下图：

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析 - 文章图片
其中，(a)代表SPP结构，其中的8x是直接双线性插值操作，不用参与训练。(b)是编解码器，融集合了高层和低层信息。©是DeepLabv3+采取的结构。

我们来看一下DeepLabV3+的完整网络结构来更好的理解这点：

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析 - 文章图片
对于编码器部分，实际上就是DeepLabV3网络。首先选一个低层级的feature用1 * 1的卷积进行通道压缩（原本为256通道，或者512通道），目的是减少低层级的比重。论文认为编码器得到的feature具有更丰富的信息，所以编码器的feature应该有更高的比重。 这样做有利于训练。
对于解码器部分，直接将编码器的输出上采样4倍，使其分辨率和低层级的feature一致。举个例子，如果采用resnet conv2 输出的feature，则这里要 ×4上采样。将两种feature连接后，再进行一次 3 × 3的卷积（细化作用），然后再次上采样就得到了像素级的预测。

实验结果表明，这种结构在Stride=16时有很高的精度速度又很快。stride=8相对来说只获得了一点点精度的提升，但增加了很多的计算量。

更改主干网络

论文受到近期MSRA组在Xception上改进工作可变形卷积(Deformable-ConvNets)启发，Deformable-ConvNets对Xception做了改进，能够进一步提升模型学习能力，新的结构如下：

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析 - 文章图片
最终，论文使用了如下的改进：

更深的Xception结构，不同的地方在于不修改entry flow network的结构，为了快速计算和有效的使用内存
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

最后将改进后的Xception作为encodet主干网络，替换原本DeepLabv3的ResNet101。

实验

论文使用modified aligned Xception改进后的ResNet-101，在ImageNet-1K上做预训练，通过扩张卷积做密集的特征提取。采用DeepLabv3的训练方式(poly学习策略，crop 513 × 513 )。注意在decoder模块同样包含BN层。

使用1*1卷积少来自低级feature的通道数

上面提到过，为了评估在低级特征使用1*1卷积降维到固定维度的性能，做了如下对比实验：

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析 - 文章图片
实验中取了 Conv2尺度为 [ 3 × 3 , 256 ]的输出，降维后的通道数在32和48之间最佳，最终选择了48。

使用3*3卷积逐步获取分割结果

编解码特征图融合后经过了 3 × 3 卷积，论文探索了这个卷积的不同结构对结果的影响：

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最终，选择了使用两组 3 × 3 卷积。这个表格的最后一项代表实验了如果使用 Conv2和 Conv3同时预测，Conv2上采样2倍后与Conv3结合，再上采样2倍的结果对比，这并没有提升显著的提升性能，考虑到计算资源的限制，论文最终采样简单的decoder方案，即我们看到的DeepLabV+的网络结构图。

Backbone为ResNet101

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Backbone为Xception

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这里可以看到使用深度卷积分离层可以显著降低计算的消耗。
与其他先进模型在VOC2012的测试集上的对比。

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析 - 文章图片
在目标边界上的提升，使用trimap实验模型在分割边界上的准确度，计算边界周围扩展频带内的mIou，结果如下：
分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析 - 文章图片
与双线性上采样相比，decoder有明显的提上，trimap越小效果与明显， Fig5 右图可视化了结果。

结论

论文提出的DeepLabv3+是encoder-decoder架构，其中encoder架构采用Deeplabv3，decoder采用一个简单却有效的模块用于恢复目标边界细节。并可使用空洞卷积在指定计算资源下控制feature的分辨率。论文探索了Xception和深度分离卷积在模型上的使用，进一步提高模型的速度和性能。模型在VOC2012上获得了SOAT。Google出品，必出精品，这网络真的牛。

代码实现

结合以下网络结构看如下代码就很容易了。


from __future__ import absolute_import, print_function

from collections import OrderedDict

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

from .deeplabv3 import _ASPP
from .resnet import _ConvBnReLU, _ResLayer, _Stem


class DeepLabV3Plus(nn.Module):
    """
    DeepLab v3+: Dilated ResNet with multi-grid + improved ASPP + decoder
    """

    def __init__(self, n_classes, n_blocks, atrous_rates, multi_grids, output_stride):
        super(DeepLabV3Plus, self).__init__()

        # Stride and dilation
        if output_stride == 8:
            s = [1, 2, 1, 1]
            d = [1, 1, 2, 4]
        elif output_stride == 16:
            s = [1, 2, 2, 1]
            d = [1, 1, 1, 2]

        # Encoder
        ch = [64 * 2 ** p for p in range(6)]
        self.layer1 = _Stem(ch[0])
        self.layer2 = _ResLayer(n_blocks[0], ch[0], ch[2], s[0], d[0])
        self.layer3 = _ResLayer(n_blocks[1], ch[2], ch[3], s[1], d[1])
        self.layer4 = _ResLayer(n_blocks[2], ch[3], ch[4], s[2], d[2])
        self.layer5 = _ResLayer(n_blocks[3], ch[4], ch[5], s[3], d[3], multi_grids)
        self.aspp = _ASPP(ch[5], 256, atrous_rates)
        concat_ch = 256 * (len(atrous_rates) + 2)
        self.add_module("fc1", _ConvBnReLU(concat_ch, 256, 1, 1, 0, 1))

        # Decoder
        self.reduce = _ConvBnReLU(256, 48, 1, 1, 0, 1)
        self.fc2 = nn.Sequential(
            OrderedDict(
                [
                    ("conv1", _ConvBnReLU(304, 256, 3, 1, 1, 1)),
                    ("conv2", _ConvBnReLU(256, 256, 3, 1, 1, 1)),
                    ("conv3", nn.Conv2d(256, n_classes, kernel_size=1)),
                ]
            )
        )

    def forward(self, x):
        h = self.layer1(x)
        h = self.layer2(h)
        h_ = self.reduce(h)
        h = self.layer3(h)
        h = self.layer4(h)
        h = self.layer5(h)
        h = self.aspp(h)
        h = self.fc1(h)
        h = F.interpolate(h, size=h_.shape[2:], mode="bilinear", align_corners=False)
        h = torch.cat((h, h_), dim=1)
        h = self.fc2(h)
        h = F.interpolate(h, size=x.shape[2:], mode="bilinear", align_corners=False)
        return h


if __name__ == "__main__":
    model = DeepLabV3Plus(
        n_classes=21,
        n_blocks=[3, 4, 23, 3],
        atrous_rates=[6, 12, 18],
        multi_grids=[1, 2, 4],
        output_stride=16,
    )
    model.eval()
    image = torch.randn(1, 3, 513, 513)

    print(model)
    print("input:", image.shape)
print("output:", model(image).shape)

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内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析全部内容，希望文章能够帮你解决分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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