Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

Learning Deconvolution Network for Semantic Segmentation

摘要

1. 提出新的语义分割算法：深度反卷积网络；
2. 在VGG-16卷积层上学习网络；
3. 反卷积组成：deconvolution and unpooling layers，识别逐像素的类别标签和预测的分割mask；
4. 将object proposal（edge box）送入训练后的网络，然后整幅图像是这些proposal的分割结果的组合,这样就可以解决物体太大或者太小所带来的分割问题；
5. 这种算法缓和了基于全卷积网络的现存的方法，通过整合 deep deconvolution network and proposal-wise prediction
6. 我们的算法能识别精细的结构和handles

引言

CNN被广泛的应用在各种视觉识别问题，例如图像分类，物体检测，语义分割，视觉追踪，动作识别。现在开始应用在结构预测问题，例如语义分割，人体姿态估计等等。

开始基于CNN解决语义分割逐像素分类的问题，将现存的用于分类的CNN结构转换成FCN。通过分类图像中的局部区域，获得粗糙的label map，然后执行反卷积，（双线性插值），for pixel-level labeling。CRF进行后处理。FCN的最大优势：输入整张图像，获得较快，准确的推理。

FCN缺点：

*   第一，感受野为固定大小；物体大于或小于感受野会被 fragmented or mislabeled，大物体，分割不连续；小物体被忽视，分类为背景。下图所示，虽然FCN【19】加入skip architecturer,但是不是根本的解决方案，根本问题--详细的边界和语义；
![这里写图片描述](http://img.blog.csdn.net/20170321220407519?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvd2dmNTg0NTIwMTMxNA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/SouthEast)

*   第二，输入反卷积层的label map太粗糙，反卷积过程太简单，使得物体的细节信息丢失或被平滑；由于缺少深度的反卷积网络，很难精确重建物体边界这种高度非线性结构。但是CRF解决这个问题；                                                  为了克服这个问题，我们用了一个完全不同的策略进行语义分割，主要贡献如下：
*     首次提出用深度反卷积-----反卷积，unpooling,ReLU层
*     训练好network，应用在单个object proposal，to 获得instance-wise segmentions,再将这些单个的分割结果combined for最终的语义分割；解决了原始的FCN存在的物体尺度问题，能够识别细小的结构；
*    获得最好的结果

2.相关工作

【27】提出反卷积网络，并提出unpooling operation 通过存储池化位置来解决最大池化带来的挑战；

3.系统结构



3.1

训练网络包含：卷积网络，反卷积网络

卷积网络：将输入图像转换成多维度特征表示；

反卷积：产生物体分割的shape generator;

网络输出：概率图，和输入图像大小相同，每个像素属于预定义类别的概率；

卷积层： VGG-16（去除分类层），13个卷几层，Relu, pooling , 在end出增加2个fc to impose 特定类别的映射。

反卷积：是卷积层的镜像，unpooling，反卷积，Relu



3.2 反卷积网络

3.2.1 Unpooling

在卷积网络中，池化作用：通过在一个感受野提取代表性的激活值，来过滤激活噪音；

池化优点：在上层保留鲁棒的激活值，有利于分类；

pooling缺点：缺少空间信息，不利于精确定位；

解决办法：反卷积层加入unpooling layers—-与pooling操作相反，重建原始大小；

Unpooling：首先subpooling的时候记住max pooling layer选择的最大值的location，然后在Unpooling层还原回原location，其它像素应该是用0代替，得到sparse的map：

3.2.2反卷积

通过类似于卷积的操作，使unpooing稀疏的输出变得密集with 多个可学习的滤波器；

*   卷积和反卷积区别：卷积：输入多个---输出一个

反卷积：输入1个---输出多个； 输出：扩大，密集的activation map。

* crop扩大的activation map的边界===unpooling layers的输出大小
*   层级的反卷积作用：扑捉不同level的形状信息。
* lower layer：扑捉物体总体的形状；

higher layers:编码了特定类别的细节信息；

* 反卷积作用：可以利用形状信息。

3.2.3反卷积网络的分析





unpooling 和反卷积层的roles:

unpoling:扑捉example-specific 结构，

反卷积：扑捉class-specific shape.激活值和目标类别相近的，得到增强。噪音激活值得到抑制。



3.3系统综述

* 我们的算法，提出语义分割as instance-wise 分割问题。即sub-image,可能包含物体的子图像，称为instance。

输入：instance
输出：产生pixel-wise prediction

* instance-wise 分割  VS  image-level prediction 有优势：

instance-wise ：能处理不同尺度大小的物体：识别细节信息；减少搜索空间，减少训练的复杂度减少存储需       求；
image-level prediction：固定大小感受野，不能解决上述问题；

4.训练

特点：deep，包含大量参数，训练数据集也很少

4.1Batch Normalization

众所周知，由于internal-covariate-shift 问题，优化一个深度神经网络很难；由于每层参数随训练迭代更新，输入分布也在变化。由于分布变化，通过层间的传播分布变化变大。

减少internal-covariate-shift 问题措施：

执行batch normalization—-把每层的输入分布规范为标准的高斯分布； a batch normalization layer被添加到每个卷积和反卷积层的输出；有利于局部优化；

4.2 两阶段训练

*  先用easy examples train
* 再用更具挑战性的examples fine-tune

构造第一阶段的训练样本：用ground-truth标注crop object instances ,使得物体位于裁剪的bbox的中心。通过减少物体位置和大小的变化，可以减少语义分割搜索空间，减少训练样本的数量；

第二阶段构造挑战性样本：

5.infernce

步骤：

*       提取候选区域
*       每个候选区域投入网络训练语义分割maps;
*       整合所有候选区域的 分割map，产生整个图像的分割；