AdvErasing [CVPR17]

AdvErasing

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paper: Object Region Mining with Adversarial Erasing: A Simple Classification to Semantic Segmentation Approach

文章发表在2017年的CVPR上，同样的也是基于CAM进行后续处理。
作者考虑到CAM网络是通过训练辨别模型从而得到score map/heat map。所以无可避免主要的激活区域总是在最具辨识度(discriminate)的地方，如果能够解决这个问题，一定能改善CAM的效果。所以这是本文的第一部分工作，AE算法(adversarial erasing)。在此基础上，作者还提出了第二个算法PSL(Prohibitive Segmentation Learning)。

AE

作者为了完成CAM的分类网络(从feature map到点的转换使用平均池化)，使用了强监督下表现良好的DeepLab-CRF-LargeFOV模型(当然，Deeplab也是基于VGG16)。

1. 使用$n$张训练集第一次训练模型至收敛，这样训练图像$I_i(i=1,2,...n)$，输出各个类别的score map/heat map，设置阈值得到图像中存在类别集合$L$的判别区域$R_{i,l}$，$l\in L$。
2. 更新训练集，对于图像$I_i$将识别得到的所有类别$l$的区域$R_{i,l}$擦去，即$I_i=I_i\setminus R_{i,L}$。擦去的方法是将这些区域的像素值设为训练集的平均像素值。
3. 使用更新后的训练集重新训练(第二次)训练模型至收敛，重复2操作。
4. 如法炮制，一直到图像中已经没有显著的属于类别的信息了，作者实验发现(训练-擦除)执行三次的效果最棒。

PLUS~：作者这里得到背景语义图的方式也是基于saliency。

PSL

AE能够得到不错的效果，但是会存在两个问题：

1. 部分像素点位置的归属不确定，即前景和背景的置信度都很低，不知道该归到哪个类。
2. 存在误判，比如识别出不存在于图像中的物体。

PSL是作者提出的在线算法。即随着训练的收敛，输出结果逐渐优化，label也会近一步的优化，从而达到更进一步的监督。
PSL个人认为和MIL-seg中的ILP一模一样…设S是经过AE后得到的识别结果，PSL思路就是将CAM中的类别置信度乘上$S$中对应类别的feature map，在通过$\arg \max$合成最终的语义分割图。
具体做法如下：

1. 设AE输出的各个类别预测结果为$f(I,\theta )$，合成最终的预测结果为$S$，即S=max⁡{f(I;θ)}S=\max\{f(I;\theta)\}S=max{f(I;θ)}。
2. 设$\mathbf{v}$是AE/CAM中对图像中的类别置信度。
3. 设$\hat{S}$是$f(I,\theta )$加工优化在合成的预测结果。即S^=max⁡{[1,v]⊗f(I;θ)}\hat{S}=\max \{[1, \boldsymbol{v}] \otimes f(I ; \theta)\}S^=max{[1,v]⊗f(I;θ)}，即对应背景的fearure map，乘上系数1(因为一张图里肯定有背景，所以背景置信度肯定为1)，对于其他识别出的前景分割图，分别乘上对应的类别置信度。

这样PSL部分的loss为：
$$\underset{\theta }{\min }[\sum _{I\in \mathcal{I}}-\frac{1}{{\sum }_{c\in {\mathcal{O}}^{seg}}\left|S_c\right|}\sum _{c\in \mathcal{O}\mathrm{seg}}\sum _{u\in S_c}\log f_{u,c}(I;\theta )-\frac{1}{{\sum }_{c\in {\mathcal{O}}^{seg}}\left|{\hat{S}}_c\right|}\sum _{c\in {\mathcal{O}}^{seg}}\sum _{u\in {\hat{S}}_c}\log f_{u,c}(I;\theta )]$$
对于上式的理解：
损失函数可以看作两个部分，分别是$S$与$\hat{S}$的损失估计，我们希望$S$中正确预测的各个像素的置信度尽可能的高/趋紧于1，同样的，对于优化后的输出$\hat{S}$，我们也希望对于其预测出的且确实存在该类的置信度也尽可能的高/趋紧于1。
PSL和MIL-seg的ILP的区别：
在MIL-seg中，作者是将ILP作为后场处理，而本文中作者将PSL作为一个损失函数来迭代优化，使得其融入训练中。
疑问：
所以为什么要这样设计同时优化$S$和$\hat{S}$呢？如果优化$S$和$\hat{S}$的交叉熵，使得$S$趋紧于$\hat{S}$好像也不错？毕竟SEC中把CRF的效果也直接让DCNN预测就是通过计算CRF前后的交叉熵来诱导DCNN。
test时：
测试时，作者采用更加严格的约束，对于类别置信度低于一定阈值的直接置为0，就是直接把对应类别的feature map直接删去。

addition

当然AE+PSL之后还使用了CRF进行后场处理。

performance

	VOC12 val	VOC12 test
AE	50.9	-
AE+PSL	54.1	-
AE+PSL++	55.0	55.7

PSL++：PSL训练收敛好后，生成的segmentation mask经过CRF优化后得到了refined segmentation mask，将其作为superivsion在训练一次网络，收敛后得到的输出。