反卷积与语义分割

《Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation》阅读笔记

FCN

首先论文对比《Fully convolutional networks for semantic segmentation》提到的FCN：



基于CNN的语义分割算法致力于解决原始图片每个像素的标签（pixel-wise labeling）问题。将用于分类问题的CNN改为FCN（fully convolutional network），将从分类网络中获取的粗粒度的标签图（label map，这里应该指的是高层输出），经过一个简单的反卷积，之所以说简单，是因为这个反卷积操作只是对标签图进行双线性插值，恢复到原始图片大小。由于标签图大小只有16×16，需要将其“反卷积”来生成与原始图片大小相同的分割结果图，显然会造成细节丢失。

网络结构

网络分为两个部分：卷积网络和反卷积网络。卷积网络负责特征提取，将输入图片转化为多维的特征向量；而反卷积网络则根据特征提取图片中对象的形状（shape）。最终网络的输出为一个与输入图片相同尺寸的矩阵，表示每个像素属于某一个预定类的概率。

卷积网络采用VGG 16-layer net，去除最后一个分类层，共有13个卷积层（全连接视为特殊的卷积层，卷积核大小与输入相同）。反卷积网络为镜像操作：unpooing, deconvolution, 以及 rectification。

反卷积效果

同卷积网络一样，反卷积网络同样有层次结构，低层输出只能表示出对象的大致形状，而高层的输出则包含了更多的细节。



(a)为输入图片，(b)(d)(f)(h)(j)依次为第1,2,3,4,5层反卷积层输出，剩下的为unpooling层输出。

可以看到，随着反卷积网络的传播，重构的对象结构由粗到精。低层倾向于捕捉粗粒度，大概的信息（e.g. location, shape and region），高层捕捉到的信息则更加具体。

可以这样总结：unpooling操作通过跟踪激活值的位置信息，对上层反卷积结果进行了一次放大，得到一个稀疏的图片。而deconvlution则类似于双线性插值，有选择地“填充”放大后的稀疏的结果图。