论文阅读 || 语义分割系列 —— deeplabv3+ 详解

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deeplab系列

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本文介绍了deeplabv3+网络，它采用encoder - decoder结构，以deeplabv3为encoder，简单模块为decoder。分析了其网络结构、深度可分离卷积、output_stride影响及Modified Aligned Xception。通过在PASCAL VOC 2012等数据集实验，展示了不同骨干网络效果，还对目标边界进行优化，分割效果良好。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf

1 deeplabv3+ 概述

deeplabv3的缺点：

预测的feature map 直接双线性上采样16倍，到期望的尺寸，这样会细节信息不够

deeplabv3+的特点：

使用了【encoder-decoder】（高层特征提供语义，decoder逐步回复边界信息）：提升了分割效果的同时，关注了边界的信息
encoder结构中：采用了【Xception】做为 DCNN、使用【ASPP】，并将【深度可分离卷积（depthwise deparable conv）】应用在了ASPP 和 encoder 模块中，使网络更快。
decoder结构：采用一个简单的模块，用于回复目标边界细节

deeplabv3+的贡献：

提出了新的 encoder-decoder 结构，采用 deeplabv3 作为 encoder 模块，以及一个简单有效的decoder模块
在网络结构中，可以通过空洞卷积任意控制 encoder 模块特征图的分辨率，并充分考虑的速度和精度，这是现有的 encoder-decoder模块没有的
采用了 Xception模块用于分割任务，并将深度可分离卷积（depthwise separable convolution）应用到ASPP 和 decoder 模块中
模型获得了很高的分割精度，并详细分析了模型设计原则和模型变体
开源了代码和模型

deeplabv3+的效果：

在PASCAL VOC 2012 和 Cityscaps 数据集上获得 89.0% 和 82.1% 的分割效果，没有添加任何的后处理。

结构的进化： deeplabv3 + encoder-decoder --> deeplabv3+

2 deeplabv3+

2.1 网络结构

encoder：
使用 deeplabv3 作为编码器。网络中的空洞卷积提取特征，获取多尺度的上下文信息，同时替代了下采样，使输出的 feature map 的 output_stride=16。
ASPP 模块使用了多个平行的空洞卷积，配合了图像级特征（即全局平均池化）

decoder
【 $F_a$ 】：encoder 输出的特征图的output_stride=16，经过双线性上采样4倍得到 $F_a$ 。 $F_a$ 的output_stride=4
【 $F_b$ 】：取 encoder 的中间层（具有相同分辨率，output_stride=4），
经过 1x1 卷积降通道（原因：要和 $F_a$ 保持相同的 channels，保持相同占比，利于模型学习），此时输出的特征图记为 $F_b$ 。
【 $F_a+F_b$ 】：将 $F_a$ 和 $F_b$ 做 concat，在经过一个 3x3 卷积细化 feature，最终再双线性上采样4倍得到预测的结果

output_stride=16，是精度和速度的最好的平衡；当output_stride=8 时，需要付出额外的计算代价。

对于网络结构内容，要了解如下：

1 深度可分离卷积
2 output_stride的影响
3 修改后的 Xception

2.2 深度可分离卷积

深度可分离卷积，极大的降低了计算的复杂度。【depthwise separable conv】 = 【depthwise conv】+【point conv】
空洞分离卷积【Atrous separable conv】=【depthwise conv】+【atrous conv】

【depthwise conv】是在每个通道上独自的进行空间卷积
【pointwise conv】是利用 1x1 卷积核对【depthwise conv】进行组合，从而得到特征
【atrous conv】空洞卷积

2.3 output_stride的影响

这里的 output_stride 表示为输入图与输出图的比值。对于图像分类任务，通常 output_stride=32；对于语义分割，可以采用output_stride=16 or 8 提密集特征图，以及要修改最后的一个或者两个模块的滑动值（比如stride从2修改为1。当output_stride=8时，最后两个模块的空洞值分别为rate=2,4）。

DeeplabV3 使用空洞卷积提取任意分辨率的特征。Deeplabv3 采用 ASPP 模块，可以通过设置不同的 rate 来提取不同尺寸的卷积特征，以及采用 image-level feature；将Deeplabv3 最后一层的特征图作为本文的 encoder 的输出（包含256通道的特征图），并包含丰富的语义特征。

2.4 Modified Aligned Xception

DCNN模块的发展：【Xception 】–> 【Aligned Xception】 --> 【Modifiled Aligned Xception】

1 Xception 模型已经在图像分类上取得了快速的计算
2 MSRA提出的改进版本的Aligned Xception 在目标检测中实现了快速计算
3 这里，基于Aligned Xception 进行了修改得到了 Modifiled Aligned Xception。改进内容为：
使用相同 Xception，保持 Xception的 entry flow network 的结构，为了更快的计算和提高内存效率
使用 Depthwise separable conv 来替换所有的 max-pooling 操作
在每个 3x3 depthwise conv 后，添加BN

deeplabv3 中的DCNN 使用的是 ResNet-101的特征提取网络
deeplabv3+ 中的DCNN使用的是 Modified Aligned Xception

3 实验

使用 ImageNet-1K 上预训练的ResNet-101 和 Modified Aligned Xception，通过空洞卷积提取稠密特征图
使用的数据集为 PASCAL VOC 2012，包含20个前景目标类和一个背景类
使用 ploy 学习策略，初始学习率为 0.007，crop size=513x513（训练图片裁剪）。
output_stride=16，随机裁剪翻转数据增强

3.1 解码器的设计

对于 f 个滤波器，kernel大小为 kxk 的卷积操作记为【k*k, f】

【encoder】
用Deeplabv3 作为 encoder，基于ResNet-101 的Deeplabv3 是在输出结果上继续双线性上采样16倍得到的预测结果，这在PASCAL VOC 2012 验证集上达到了 77.21%.
【decoder】
在此基础上，Deeplabv3+ 提出了改进的decoder模块，最终选择了：
采用最简单的解码模型，Deeplabv3 最终的特征图和conv2的特征图进行concat，然后经过2组 [3*3,256]
的卷积。

使用 1*1 卷积来减少low feature 的通道数
1*1 卷积示意图：

为了评估 1*1卷积在 decoder阶段的影响，在encoder中取了 conv2 尺寸 [3x3,256]作为 encoder的一个输出，从下表中可以看到减少通道数在 48 到 32 之间性能最佳。最终采用 [1*1,48]

使用 3*3卷积逐步获取分割的结果
3*3卷积示意图

(1) 发现使用2组 [3*3，256] 的滤波器比使用 1组、3组更有效；
(2) 将滤波器的个数 256 改为 128，或将卷积核大小从 3*3改为 1*1 都会降低性能

在 decoder 阶段使用那部分的 low-leve feature map
在 conv2 和 conv3 串联起来作为特征图，conv2 上采样2倍后，与 conv3结合，再上采样2倍，效果没有提升。

3.2 ResNet-101 as Network BackBone

用 ResNet作为 Deeplabv3的 encoder模型，进行了实验：

Baseline：下表中的第一组。都没有使用 decoder，测试了不同的output_stride，多尺度输入，左右翻转
Adding decoder：下表中的第二组。采用decoder，平均多增加了20B 的计算消耗，性能从【77.21%/ 78.85%】到【78.51% / 79.35%】
Coarser Feature maps：下表中的第三组。粗糙的特征图，测试了使用output_stride=32，使用decoder，计算两只有74.2B，这样计算速度更快。但相对于 output_stride=16 准确率下降了 1-1.5% 左右

结论：
在 training 或 evaluation时，使用output_stride=16 or 8
使用多尺度 MS 计算量增加一个数量级，使用左右翻转计算量翻倍

3.3 Xception as Network BackBone

预训练：Xception 网络使用 ImageNet-1K 进行预训练，配置如下：

选项配置
优化器 Nesterov momentum optimizer，momentum=0.9
学习率初始学习率 0.05， 2个 epoch 衰减 0.94
weight_decay 4.0 e-5
硬件同步使用50GPUs
batch size 32*50 (每个GPU取32个图片)
Image size 299*299

从上表中可以看出 Modified Xception 性能更好一些。以 Modified Xception 作为 Deeplabv3+ 作为 Deeplabv3+ 的encoder模型，进行了试验：

Baseline：不使用decoder。当 train-output_stride = eval-output_stride = 16 时，使用 Modified Xception 比 ResNet-101 性能提升了 2%；使用 output_stride=8、MS、Flip 性能都有所提升。
Adding decoder：添加了decoder，当 eval-output_stride=16时，比没有decoder 时提升了8%
Using depthwise separable conv：在ASPP 和 decoder 中使用深度分离卷积。计算量下降了30-40%
pretraining on COCO：在 MS-COCO 数据集上训练，性能提升了 2%
pretraining in JFT：在 ImageNet-K 和 JFT-300M 上预训练，性能提升 0.8%-1%

与其他先进模型在VOC12 的测试集上对比：

质量评估：下图是预测可视化的结果，模型在没有任何后处理的情况下分割效果很好。但第三行出现的情况分割不好：(1) 沙发和椅子；(2) 严重遮挡的物体；(3) 视野罕见的物体上分割效果不是很好

选项	配置
优化器	Nesterov momentum optimizer，momentum=0.9
学习率	初始学习率 0.05， 2个 epoch 衰减 0.94
weight_decay	4.0 e-5
硬件	同步使用50GPUs
batch size	32*50 (每个GPU取32个图片)
Image size	299*299