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  • 先声明这篇只是快速的复习用, 用词比较自我加随性,多见谅 代码解说的地方很多参考了这个...v1: 多用了一个卷积学习出偏移offset的值, 相较于原先标准的卷积在感受野上有多更多分布的采样点, 原来标准的卷积不...

    先声明这篇只是快速的复习用, 用词比较自我加随性,多见谅
    代码解说的地方很多参考了这个连结

    首先DCN有两个版本, 大家都知道的v1就是单纯的加了offset偏移, 另一个v2就是从v1的基础上再加上了modulation, 也就是对学习对所有位置的权重

    DCN v1 作用

    • v1: 多用了一个卷积学习出偏移offset的值, 相较于原先标准的卷积在感受野上有多更多分布的采样点, 原来标准的卷积不就是一个矩形的样子? 这样能学的特征非常的受到限制, 所以可变卷积就tm的问世了

    在这里插入图片描述

    公式

    标准卷积(方便对照)
    在这里插入图片描述

    DCNv1
    在这里插入图片描述

    • p表示为特征图上每一个点
    • y(p0)就表示 output feature map
    • w 表示权重, 就是conv kernel 上的每一个值
    • ΔPn\Delta P_n表示经由Conv学习到的偏值
    • x 包含了输入特征图上的原采样点加上了学习到的偏值, 然后经过线性插值的过程

    看最上边那张图, 经过conv_offset(就是最上图那个绿色的卷积)这个卷积学习出来的通道数为2N, 为什么是2, 因为学习出来的偏移有两个direction的, 一个为x, 一个为y, 一个通道负责一个方向, 那么N是表示采样点的个数, 比如用conv3x3去学习出offset, 那么就有2x3x3个点

    这边记得从conv_offset学习出来的偏值通常会是float, 因为坐标需要整形
    所以需要用一个bilinear interpolation来对学习出来的offset进行预处理

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    以下公式为线性插值方法
    在这里插入图片描述

    • G(q,p)G(q, p) 就是bilinear interpolation function
    • 这里的p就是(p0+pn+Δpn)(p_0 + p_n + \Delta p_n)

    接下来讲一下代码的实现思路
    参考 代码

    init的部分把相关信息配置好
    p_conv就是用来学习offset的,这里仔细看outchannel的参数定义为2kernelsizekernelsize, 就是前面说到的2x3x3

    m_conv就是DCNv2用来学习所以采样点的权重的
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    然后看到执行过程
    看到经过了p_conv 得到offset, 如果有经过m_conv则会用一个sigmoid压缩成[0, 1]之间

    在这里插入图片描述
    这边看到用了一个 forward中用了_get_p 函数, 里面又用到了_get_p_0, 所以tm的两个都要看才行

    先tm的看_get_p_n 函数, 主要是计算出所有卷积核的中心坐标, 为啥可以刚好计算出卷积核的中心坐标??
    看下图, 假设一个input fmap(5x7), conv为3x3, 则输出的outmap为2x3, 则输出map上的每一个元素值就刚好等于卷积核中心的”位置(坐标)“了,
    在这里插入图片描述
    继续接着看代码, 用torch.meshgrid函数计算出卷积核上的九个坐标, 也就是(-1, 1)~…(1, 1)等9个, 最后噼里啪啦得到p_n 形状是(1, 2N, 1, 1), 这里的2N就是前面说到2N

    再来看到_get_p_0 这个函数, 用来获取卷积核中心的坐标就是他妈的公式上的p0
    传入的是output map的h跟w

    最后看到_get_p, 这个函数求出来的就是 p0+pn+Δpnp0 + pn + \Delta p_n
    再来复习一下p0就是卷积核中心点
    pn就是周围的点, 如果是(-1, 1), 那最终就是
    0 + (-1, 1)+ offset了

    最后因为取出来的offset是float, 需要用bilinear interpolation进行插值转换成整数, 坐标毕竟是整数
    线性插值法请参考博客 博客
    以下是截取参考链接的

    根据线性插值理论我们需要获取4个整数坐标,所以在获取所有可变卷积核的坐标p后,通过floor()获取不超过本身的最大整数,也就是左上角坐标q_lt,同时为了防止偏移量过大移出feature map的范围通过torch.clamp对卷积核坐标做了限制。接下来只要通过左上角坐标就可以推出左下角(q_lb),右上角(q_rt),右下角(q_rb)坐标。
    获取4个点的坐标后根据上图公式可以计算出像素值前面的系数(即 [公式] 这部分),代码中这4个系数分别为g_lt,g_rb,g_lb,g_rt。现在只获取了坐标值,我们最终木的是获取相应坐标上的值,这里我们通过self._get_x_q()获取相应值。如下

    _get_x_q 可以从求出的四个坐标求出相应的值
    在这里插入图片描述

    接下来就自己看个明白或者看一开始的参考链接了
    不然我也只是照抄而已, 老实说实际算法也没必要完全理解, 知道怎么用就行
    这篇纯属记录一下这个算法思路

    写些打加~~~

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  • Deformable Convolutional Networks(可变形卷积DCN)理解 1、why???DCN 视觉识别中的一个关键挑战是如何在目标尺度、姿态、视点以及部件变形中适应几何变化或建模几何变换。说白了就是:传统的卷积采用固定尺寸...

    1、why???DCN

    • 视觉识别中的一个关键挑战是如何在目标尺度、姿态、视点以及部件变形中适应几何变化或建模几何变换。说白了就是:传统的卷积采用固定尺寸的卷积核,不能很好地适应几何形变,于是可以适应几何形变的它来了。

    2、what???DCN

    • 可变形卷积,卷积核的形状是可变的,也就是感受野可以变化,但注意感受野的元素是“不变”的。

    可变性卷积的流程为:

    理解DC实现的关键:发生变形的不是卷积核k,而是输入的FM

    • 1、图1原始FM(大小为h*w),记为U,经过一个普通卷积,卷积填充为same,即输出输入大小不变,对应的输出结果为(h*w*2*k*k),记为V,输出的结果是指原FM中每个像素的偏移量(x偏移与y偏移,因此为2*k*k)。
    图1 原始FM
    图2 像素点偏移量
    • 2、将U中图片的像素索引值与V相加,得到偏移后的position(即在原始图片U中的坐标值),需要将position值限定为图片大小以内。position的大小为(h*w*2*k*k,但position只是一个坐标值,而且还是float类型的,我们需要这些float类型的坐标值获取像素。
      图3 像素点偏移像素值

    • 3、例如:取一个坐标值(a,b),将其转换为四个整数,floor(a),ceil(a),floor(b),ceil(b),将这四个整数进行整合, 得到四对坐标(floor(a),floor(b)), ((floor(a),ceil(b)),((ceil(a),floor(b))((ceil(a),ceil(b))。这四对坐标每个坐标都对应U中的一个像素值,而我们需要得到(a,b)的像素值,这里采用双线性差值的方式计算(一方面得到的像素准确,另一方面可以进行反向传播)。
      在这里插入图片描述

    • 4、在得到position的所有像素后,即得到了一个FM,将这个新FM作为输入数据输入到别的层中,如普通卷积。
      在这里插入图片描述
      代码地址: link.
      https://github.com/kastnerkyle/deform-conv

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  • 由于卷积神经网络(CNN)的卷积核几何结构固定,因此模型几何转换有限。在这项工作中,我们引入了两个新模块来增强CNN的转换建模能力,即可变形卷积和可变形ROI Pooling。两者均基于以下想法:在模块中增加额外的...

    原文链接: link.

    Deformable Convolutional Networks


    动机:
    视觉识别中的一个关键挑战是如何在目标尺度,姿态,视点和部件变形中适应几何变化或建模几何变换。

    现有方法:
    1.增加现有的数据样本来实现,例如通过仿射变换。
    缺点:以昂贵的训练和复杂的模型参数为代价;几何变换被假定是固定并且已知的,阻止了对具有未知几何变换的新任务的泛化能力。

    2.不变特征: SIFT(尺度不变特征变换)和基于滑动窗口的目标检测。
    缺点:复杂的变换可能是困难的或不可行的。

    3.卷积神经网络(CNNs):大量的数据增强,一些简单的手工设计模块(最大池化可以对小的平移有不变性)
    缺点: CNN模块的固定几何结构,缺乏处理几何变换的内部机制。

    在这里插入图片描述
    顶部:两个激活单元在顶部特征图上,在两个不同尺度和形状的物体上。激活来自于3×3滤波器。
    中间:在前面的特征图上的3×3滤波器的采样位置。另外两个激活单元被高亮显示。
    底部:在前面的特征图上两个级别的3×3滤波器的采样位置。突出显示的位置对应于上面突出显示的单元。
    本文方法
    引入了两个新的模块
    在这里插入图片描述
    1.可形变卷积:偏移量通过附加的卷积层从前面的特征图中学习。
    因此,变形以局部的,密集的和自适应的方式受到输入特征的限制
    (c)(d)是(b)的特例,表明可变形卷积泛化到了各种尺度(各向异性)、长宽比和旋转的变换
    2. 可变形的RoI池化: 它为前面的RoI池化的常规bin分区中的每个bin位置添加一个偏移量。类似地,从前面的特征映射和RoI中学习偏移量,使得具有不同形状的目标能够自适应的进行部件定位

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    可变形卷积的流程为:

    1、原始图片batch(大小为bhwc),记为U,经过一个普通卷积,卷积填充为same,即输出输入大小不变,对应的输出结果为(bhw2c),记为V,输出的结果是指原图片batch中每个像素的偏移量(x偏移与y偏移,因此为2c)。
    2、将U中图片的像素索引值与V相加,得到偏移后的position(即在原始图片U中的坐标值),需要将position值限定为图片大小以内。position的大小为(bhw*2c),但position只是一个坐标值,而且还是float类型的,我们需要这些float类型的坐标值获取像素。
    3、例,取一个坐标值(a,b),将其转换为四个整数,floor(a), ceil(a), floor(b), ceil(b),将这四个整数进行整合,得到四对坐标(floor(a),floor(b)), ((floor(a),ceil(b)), ((ceil(a),floor(b)), ((ceil(a),ceil(b))。这四对坐标每个坐标都对应U中的一个像素值,而我们需要得到(a,b)的像素值,这里采用双线性差值的方式计算(一方面得到的像素准确,另一方面可以进行反向传播)。
    4、在得到position的所有像素后,即得到了一个新图片M,将这个新图片M作为输入数据输入到别的层中,如普通卷积。

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    结果
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    其实所谓的learning offset,这个思想在faster RCNN中已经用过了,这个针对每一个像素的receptive field得到一个offset,而faster RCNN是对每一个anchor box得到offset,意思是一样的,就是input大小不一样罢了。为什么会偏移向目标呢,原因参与到训练中,这样的输入可以使得loss变小,因此offset就是往loss变小的方向偏移。这个思想在Mask RCNN中得到了进一步优化,

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  • 因此论文以此为切入点,通过在卷积层中插入offset(可变形卷积)和在ROI Pooling层中插入offset(可变形ROI Pooling)来增强网络的特征提取能力。这个offset的作用是使网络在提取特征时更多的把注意力聚焦到和训练...

    1. 前言

    Deformable Convlolutional Networks是ICCV 2017一篇用在检测任务上的论文,它的出发点是在图像任务中目标的尺寸,形状变化不一,虽然目前(指代论文发表以前)的CNN对这些变化有一定的鲁棒性,但并不太够。因此论文以此为切入点,通过在卷积层中插入offset(可变形卷积)和在ROI Pooling层中插入offset(可变形ROI Pooling)来增强网络的特征提取能力。这个offset的作用是使网络在提取特征时更多的把注意力聚焦到和训练目标有关的位置上,可以更好的覆盖不同尺寸和形状的目标,并且offset也是在监督信息的指导下进行学习的,因此不用像数据增强一样需要大量先验知识才可以获得更好的效果,整体结构也保持了end2end。

    2. 算法原理

    2.1 可变形卷积示意图

    下面的Figure2展示了可变形卷积的示意图:

    Deformable Convolution的示意图

    可以看到可变形卷积的结构可以分为上下两个部分,上面那部分是基于输入的特征图生成offset,而下面那部分是基于特征图和offset通过可变形卷积获得输出特征图。

    假设输入的特征图宽高分别为wwhh,下面那部分的卷积核尺寸是khk_hkwk_w,那么上面那部分卷积层的卷积核数量应该是2×kh×kw2\times k_h\times k_w,其中22代表xxyy两个方向的offset。

    并且,这里输出特征图的维度和输入特征图的维度一样,那么offset的维度就是[batch,2×kh×kw,h,w][batch, 2\times k_h\times k_w, h, w],假设下面那部分设置了group参数(代码实现中默认为44),那么第一部分的卷积核数量就是2×kh×kw×group2\times kh \times kw \times group,即每一个group共用一套offset。下面的可变形卷积可以看作先基于上面那部分生成的offset做了一个插值操作,然后再执行普通的卷积。

    2.2 普通卷积和可变形卷积的差异

    下面的Figure5形象的展示了普通的卷积和可变形卷积的差异:

    常规卷积和可变形卷积的差异

    图中以两个3×33\times 3卷积为例,可以看到对于普通卷积来说,卷积操作的位置都是固定的。而可变形卷积因为引入了offset,所以卷积操作的位置会在监督信息的指导下进行选择,可以较好的适应目标的各种尺寸,形状,因此提取的特征更加丰富并更能集中到目标本身。

    2.3 可变形卷积的可视化效果

    下面的Fiugure6展示了可变形卷积的可视化效果。

    可变形卷积可视化效果

    可以看到每张图像中都有红色和绿色的点,并且绿色点只有一个,这个点表示的是conv5输出特征图上的一个位置,往前33个卷积层理论上可以得到93=7299^3=729个红点,也即是卷积计算的区域,但是这729729个点中有一些是越界的,所以图中显示的点会少于729729个。

    可以看到当绿色点在目标上时,红色点所在区域也集中在目标位置,并且基本能够覆盖不同尺寸的目标,因此可变形卷积可以提取更有效的特征。

    而当绿色点在背景上时,红色点所在的区域比较发散,这应该是不断向外寻找并确认该区域是否为背景区域的过程。

    2.4 可变形ROI Pooling

    下面的Figure3展示了可变形ROI Pooling的示意图:

    可变形ROI Pooling的示意图

    整体上仍然可以分成上下两部分,上面那部分是基于输入特征图生成offset,下面的部分是基于输入特征图和offset通过可变形RoI Pooling生成输出RoI特征图。

    上面部分先通过常规的ROI Pooling获得ROI特征图,这里假设每个RoI划分成k×kk\times k个bin,Figure3中是划分成3×33\times 3个bin,然后通过一个输出节点数为k×k×2k\times k\times 2的全连接层获得offset信息,最后再reshape成维度为[batch,2,k,k][batch, 2, k, k]的offset。

    下面部分仍然先基于offset进行插值操作,然后再执行普通的ROI Pooling,这样就完成了可变形ROI Pooling。可以看出可变形ROI Pooling相对于普通ROI Pooling来说,ROI中的每个bin的位置都是根据监督信息来学习的,而不是固定划分的。

    2.5 可变形PSROI Pooling

    下面的Figure4展示了可变形PSROI Pooling的示意图:

    可变形PSROI Pooling的示意图

    PSROI Pooling是R-FCN中提出来,文章见目标检测算法之NIPS 2016 R-FCN(来自微软何凯明团队) 。这里仍然分成上下两部分。

    上面那部分先通过卷积核数量为2×k×k×(C+1)2\times k\times k\times (C+1)的卷积层获得输出特征图,其中k×kk\times k表示bin的数量,CC表示目标类别数,11表示背景,然后基于该特征图通过PS RoI pooling操作得到输出维度为[batch,2×(C+1),k,k][batch, 2\times(C+1), k, k]的offset。

    下面那部分先通过卷积核数量为k×k×(C+1)k\times k\times (C+1)的卷积层获得输出特征图,这是R-FCN中的操作,然后基于该特征图和第一部分输出的offset执行可变形PSROI Pooling操作。可变形PSROI Pooling也可以看做是先插值再进行PS ROIPooling操作。

    Figure7展示了可变形PSROI Pooling在实际图像上的效果,每张图中都有一个ROI框(黄色框)和3×33\times 3个bin(红色框),在普通的PSROI Pooling中这99个bin的位置应该是均匀划分的,但在可变形PSROI Pooling中这些区域是集中在目标区域的,这说明可变形结构可以让网络的注意力更集中于目标区域。

    可变形PSROI Pooling在实际图像上的效果

    2.6 代码实现细节

    在代码实现时,主网络使用了ResNet101,但是原本stride=32res5部分修改为stride=16,同时可变形卷积也只在res5部分的3×33\times 3卷积添加,另外为了弥补修改stride带来的感受野减小,在res5的可变形卷积部分将dilate参数设置为2。

    本来想在这里贴代码理解的,但介于篇幅原因,我就后面的推文再介绍一下Pytorch代码理解和实现吧。(逃)

    3. 实验结果

    下面的Table1是PASCAL VOC上的实验结果,包含在多种图像任务和网络的不同阶段添加可变形卷积层的差异。

    PASCAL VOC上的实验结果

    可以看到,将res5-3的三个卷积层换成可变形卷积层就有明显的效果提升并且效果基本饱和了。

    Table3主要是和atrous convolution作对比,因为atrous convolution也是增加了普通卷积操作的感受野,所以这个对比实验是在证明都增加感受野的同时,以固定方式扩大感受野和更加灵活地聚焦到目标区域谁更优。

    和atrous convolution作对比

    接下来Table4展示了模型的大小和速度对比,可以看到可变形卷积并没有带来太大的计算复杂度增长。

    模型的大小和速度对比

    最后,Table5展示了在COCO数据集上关于添加可变形卷积结构的效果对比,可以看到可变形卷积的提升还是非常明显的。

    在COCO数据集上关于添加可变形卷积结构的效果对比

    4. 结论

    看完这篇论文只能说MASA果然名不虚传,实际上我理解的DCN也是在调感受野,只不过它的感受野是可变的,这就对图像数据中的目标本身就有大量变化的情况有很大好处了。个人感觉,这确实是目标检测领域近年来非常solid的一个工作了。

    5. 参考

    • 论文原文:https://arxiv.org/pdf/1703.06211.pdf
    • 代码:https://github.com/msracver/Deformable-ConvNets
    • 参考博客:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/84894089

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