关于R-FCN的理解难点之平移不变性和平移可变性

本文探讨R-FCN中的平移不变性和平移可变性概念。平移不变性确保分类任务的稳定性,而平移可变性在目标检测中至关重要。深度网络可能导致平移可变性降低,影响检测准确性。例如,Faster R-CNN + ResNet-101结构中,ROI层的位置对平移可变性有显著影响,ROI置于conv5前的mAP(76.4%)远高于置于conv5后的(68.9%),强调了平移可变性对提高目标检测性能的关键作用。

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理解难点1:平移不变性和平移可变性
  作者在论文中提到了两个概念,平移不变性(translation invariance)和平移可变性(translation variance)。平移不变性比较好理解,在用基础的分类结构比如ResNet、Inception给一只猫分类时,无论猫怎么扭曲、平移,最终识别出来的都是猫,输入怎么变形输出都不变这就是平移不变性,网络的层次越深这个特性会越明显。平移可变性则是针对目标检测的,一只猫从图片左侧移到了右侧,检测出的猫的坐标会发生变化就称为平移可变性。当卷积网络变深后最后一层卷积输出的feature map变小,物体在输入上的小偏移,经过N多层pooling后在最后的小feature map上会感知不到,这就是为什么原文会说网络变深平移可变性变差。
  再来看个Faster R-CNN + ResNet-101结构的例子。如果在Faster R-CNN中没有ROI层,直接对整个feature map进行分类和位置的回归,由于ResNet的结构较深,平移可变性较差,检测出来的坐标会极度不准确。如果在ResNet中间(图1 conv4与conv5间)加个ROI层结果就不一样了,ROI层提取出的proposal中,有的对应前景label,有的对应背景label,proposal位置的偏移就有可能造成label分类(前景和背景分类)的不同。偏移后原来的前景很有可能变成了背景,原来的背景很有可能变成了前景,换句话说分类loss对proposal的位置是敏感的,这种情况ROI层给深层网络带来了平移可变性。如果把ROI加到ResNet的最后一层(图1 conv5后)结果又是怎样呢?conv5的第一个卷积stride是2,造成conv5输出的feature map更小,这时proposal的一个小偏移在conv5输出上很有可能都感知不到,即proposal对应的label没有改变,所以conv5后虽然有ROI也对平移可变性没有什么帮助,识别出来的位置准确度会很差。

### FCN(全卷积网络)概述 #### 1. CNN与FCN的区别 传统的卷积神经网络(CNN)通常用于图像分类任务,在其架构末端会加入全连接层来减少特征图的空间维度并最终输出类别概率。然而,这种结构不适用于需要保持空间分辨率的任务,比如语义分割。 相比之下,全卷积网络(Fully Convolutional Network, FCN)[^1]完全由卷积层构成,移除了所有的全连接层。这使得FCN能够处理任意大小的输入图片,并且可以逐像素地预测标签,非常适合于像语义分割这样的密集型预测任务。 #### 2. 上采样方法 为了恢复被下采样的低分辨率特征映射至原始尺寸,以便进行精确的位置定位,FCN采用了多种上采样技术: - **双线性插值**:这是一种简单的重采样方式,它基于周围四个已知点计算新位置处的颜色值或灰度级。 - **反卷积(Deconvolution)**:也称为转置卷积操作,通过学习参数矩阵来进行放大特征图的操作,从而增加细节信息。 - **反池化(Unpooling)**:记录最大池化的索引位置,在重建过程中利用这些标记复制相应的高激活单元。 #### 3. 实现流程 在构建一个完整的FCN模型时,主要分为以下几个阶段: - **编码器部分**:使用预训练好的VGG或其他深层CNN作为骨干网提取多尺度特征表示; - **解码器部分**:结合上述提到的不同类型的上采样机制逐步还原特征图的空间维数; - **跳跃连接(Skip Connection)**:将浅层更细粒度的信息传递给深层较粗略但更具抽象性的表达形式,有助于提高边界区域的准确性。 #### 4. 模型特点 - 支持端到端的学习模式,可以直接优化整个网络而无需额外设计复杂的损失函数; - 可以接受可变大小的输入图像,灵活性强; - 利用了跳过链接(skiplinks),增强了局部全局上下文之间的联系,提高了性能表现。 #### 5. 应用场景 由于具备强大的空间不变性良好的泛化能力,FCN广泛应用于医学影像分析、自动驾驶车辆感知系统等领域内的目标检测与识别工作当中。特别是对于那些要求精准定位的小物体而言,该算法展现出了独特的优势[^3]。 ```python import torch.nn as nn class FCN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=21): super().__init__() self.encoder = ... # Backbone like VGG or ResNet self.decoder = nn.Sequential( nn.ConvTranspose2d(...), # Deconv layer to upsample features ... ) self.classifier = nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=num_classes, kernel_size=1) def forward(self, x): encoded_features = self.encoder(x) decoded_features = self.decoder(encoded_features) output = self.classifier(decoded_features) return output ```
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