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  • DeepLabv3

    千次阅读 2018-10-05 15:54:04
    这在DeepLabv1和DeepLabv2都已经讲过,这里不详解了~ 深层次的空洞卷积 我们首先探讨将空洞卷积应用在级联模块。具体来说,我们取ResNet中最后一个block,在下图中为block4,并在其后面增加级联模块。 上图(a...

    空洞卷积应用于密集的特征提取

    这在DeepLabv1和DeepLabv2都已经讲过,这里不详解了~

    深层次的空洞卷积

    我们首先探讨将空洞卷积应用在级联模块。具体来说,我们取ResNet中最后一个block,在下图中为block4,并在其后面增加级联模块。

    mark

    • 上图(a)所示,整体图片的信息总结到后面非常小的特征映射上,但实验证明这是不利于语义分割的。如下图:
      mark
      使用步幅越长的特征映射,得到的结果反倒会差,结果最好的out_stride = 8 需要占用较多的存储空间。因为连续的下采样会降低特征映射的分辨率,细节信息被抽取,这对语义分割是有害的。

    • 上图(b)所示,可使用不同采样率的空洞卷积保持输出步幅的为out_stride = 16.这样不增加参数量和计算量同时有效的缩小了步幅。

    原文:https://blog.csdn.net/u011974639/article/details/79144773

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  • 知乎小白的第一篇文章,最近在做一个比赛,用到了Deeplabv3,顺便看了一下源码,记录一下。# 预备知识本文提到的output_stride来源于deeplabv3论文,指的是(输入图像的分辨率/特征图的分辨率),可以看出,output_...

    知乎小白的第一篇文章,最近在做一个比赛,用到了Deeplabv3,顺便看了一下源码,记录一下。

    # 预备知识

    本文提到的output_stride来源于deeplabv3论文,指的是(输入图像的分辨率/特征图的分辨率),可以看出,output_stride越大,说明特征图越小,越高层。

    # ResNet50

    ResNet50包括一个Init Block和四个stage,以及最后的Avgpool和fc。下采样了32倍。(一般的分类网络都是下采样32倍)图1 ResNet的结构图

    1. Init Block

    由一个7×7的卷积层+一个maxpooling层组成,其中卷积层的stride为2,因此经过Init block后的输出尺寸降了4倍。 Init Block输出为64通道。

    2. stage1-4

    stage1-4的残差块个数依次为[3,4,6,3].stage1

    stage1由三个unit(残差单元)构成,都是1×1或3×3的小卷积,且stride都为1,因此经过stage1后的输出尺寸相对于原图还是降了4倍(与Init block的输出尺寸相同),stage1输出为256通道。stage2

    stage2由四个unit组成,其中unit1的3×3卷积核stride为2,因此,经过stage2后的输出尺寸相对于原图降了8倍,stage2输出为512通道。stage3

    stage3由六个unit组成,其中unit1的3×3卷积核stride为2,因此,经过stage3后的输出尺寸相对于原图降了16倍,stage3输出为1024通道。stage4

    stage4由三个unit组成,其中unit1的3×3卷积核stride为2,因此,经过stage4后的输出尺寸相对于原图降了32倍 ,stage4输出为2048通道。

    3. Avgpooling

    平均池化层,ResNet50的Avgpooling为:

    AvgPool2d(kernel_size=7, stride=1, padding=0)

    因为stage4输出的特征图尺寸是7*7,此时再经过一个kernel size为7的平均池化层,输出变成了2048个1*1的特征图。

    4. FC

    Linear(in_features=2048, out_features=1000, bias=True)

    输出向量长度为num_class(分类的数量,这里为1000),后面可以接softmax等用于分类。

    ------------------2019.12.2更新---------------

    在定义残差网络时,我们常常会看到两种基本结构BasicBlock和Bottleneck,这两个类有一个很大的区别,在于expansion参数,expansion参数表示残差结构中输出维度是输入维度的多少倍BasicBlock没有升维,所以expansion = 1;

    Bottleneck中expansion = 4,因为Bottleneck中每个残差结构输出维度都是输入维度的4倍;

    Res18、Res34用的是BasicBlock,其余用的是Bottleneck。

    ------------------ end------------------------

    # Deeplabv3结构

    自己随手画了一个Deeplabv3的结构图,便于理解,backbone用的是ResNet50。最终的output_stride=8.(最后一层的特征图尺寸为输入图片尺寸的1/8)图2 Deeplabv3结构

    1.Init Block

    输入Image,经过Init Block,这里的Init Block类似于ResNet50的Init Block,但是有细微差别,这里的Init Block为三个3×3卷积加一个max pooling(ResNet的Init Block是一个7×7和一个max pooling)。经过Init block后的输出尺寸降了4倍。(output_stride=4),输出通道数为128。

    2. 四个stage经过stage1阶段,stage1由三个unit(残差单元)构成,且stride都为1,因此经过stage1后的输出尺寸相对于原图还是降了4倍(与Init block的输出尺寸相同)(output_stride=4)stage1输出为256通道。

    经过stage2,stage2由四个unit组成,其中unit1的3×3卷积核stride为2,因此,经过stage2后的输出尺寸相对于原图降了8倍(output_stride=8)stage2输出为512通道。

    经过stage3,stage3由六个unit组成,其中第一个unit是正常的残差块(为了与stage2进行shortcut),后面五个unit的3×3卷积中使用了rate=2的空洞卷积,因此经过stage3后的输出尺寸相对于原图降了8倍(output_stride=8),但是感受野相对于原图降了4倍。stage3输出为1024通道。

    经过stage4,stage4由三个unit组成,其中第一个unit与stage3相同,是rate=2的残差块(为了与stage3进行shortcut),后两个unit中3×3卷积的rate=4,因此,经过stage4后的输出尺寸相对于原图降了8倍(output_stride=8),但是感受野与原图一样大。stage4输出为2048通道。

    3. ASPP(核心模块)

    ASPP的输入:stage4的输出特征图;

    ASPP的输出:output_stride=8的特征图(尺寸相当于原图降了8倍),但是感受野相当于原图。

    ASPP的结构:包括5个branch,第一个branch为1×1卷积,中间三个branch为空洞卷积,第五个branch为全局平局池化层+1×1卷积层。五个branch做融合得到ASPP的输出。(结合图一起看):第一个branch是普通的1×1卷积层

    前二、三、四个branch为3×3的空洞卷积层,rate分别为12,24,36(output_size=8的时候,rate依次为12,24,36,如果output_size=16,rate应该依次变成6,12,18)

    第五个branch论文中称为Image Pooling,是一个Avgpooling层(获得全局信息)外加一个1×1卷积(改变通道数)(因为pooling无法改变通道数,而为了保证五个branch的输出通道数相等,后面必须再接一个卷积)。

    五个branch的输出都是256维(一共1280维),使用1×1卷积将这五个branch输出的结果进行concat,最后输出256维的新特征。

    4. Final_block

    Final_block的输入为:ASPP的输出;

    Final_block的输出为:num_class张分割掩码结果图;

    Final block的结构:包含两个卷积层和一个unsampling:一个3×3卷积做的是concat操作(过渡作用)

    一个1×1卷积,改变输出通道数为num_class。

    再将num_class张特征图使用bilinear的方式插值到输入图片的尺寸(对于output_stride=8来说,相当于直接上采样了8倍),至此,得到了deeplabv3的输出。

    5. 关于aux_block分支

    aux_block分支与Final_block分支很像,也是由两个卷积层+upsampling构成,输出的也是num_class张分割掩码图。aux分支与Final_block的区别是,aux的输入是stage3的输出(相当于从stage3后直接输出结果。)

    aux分支往往只用来训练,不用于测试。

    # Deeplabv3+

    deeplabv3+相对于deeplabv3的区别在于:backbone由resnet换成了Xception

    添加了decoder结构(deeplabv3只有encoder部分,通过空洞卷积扩大了感受野之后,直接插值到原图尺寸的,最后的decoder相当于只有一步插值操作)

    deeplabv3+的操作如下图红色区域标注:ASPP的输出先上采样2倍(指的是output_stride=8的情况,如果output stride=16,则需要上采样4倍),然后与Init_Block的输出通过1×1卷积后的 结果进行concat

    将concat的结果输入Final_Block,特别注意的是,这里只需要上采样4倍即可。(deeplabv3是直接在Final Block上采样8倍的。)

    推荐一篇文章:

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  • deeplabv3.rar

    2021-03-29 20:37:52
    Pytorch+Deeplabv3实现CityScapes数据集训练与测试
  • 使用paddlepaddle2.0版本实现deeplabv3网络搭建。代码可以直接运行

    使用paddlepaddle2.0版本实现deeplabv3网络搭建。

    基于paddlepaddle2.0版本的搭建。最近飞桨2.0版本出来啦!也挺好用的,所以就参考一些其他版本的代码,用paddlepaddle2.0版本重新写一下deeplabv3+ResNet网络。这篇文章为deeplabv3中ASPP等模块的搭建,以及整合前面的ResNet网络,骨干网络部分可以看上一篇文章deeplabv3+系列之ResNet骨干网络
    原论文地址:Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
    paddlepaddle2.0版本安装教程

    一.deeplabv3模块(参考飞桨七日图像分割打卡课程搭建的)

    二.可直接运行的代码:

    ## layers
    ## 一些子层
    import paddle
    import paddle.nn as nn
    import paddle.nn.functional as F
    class ConvBNReLU(nn.Layer):
        def __init__(self,
                     in_channels,
                     out_channels,
                     kernel_size,
                     padding='same',
                     **kwargs):
            super().__init__()
    
            self._conv = nn.Conv2D(
                in_channels, out_channels, kernel_size, padding=padding, **kwargs)
    
            self._batch_norm = SyncBatchNorm(out_channels)
    
        def forward(self, x):
            x = self._conv(x)
            x = self._batch_norm(x)
            x = F.relu(x)
            return x
    class ConvBN(nn.Layer):
        def __init__(self,
                     in_channels,
                     out_channels,
                     kernel_size,
                     padding='same',
                     **kwargs):
            super().__init__()
            self._conv = nn.Conv2D(
                in_channels, out_channels, kernel_size, padding=padding, **kwargs)
            self._batch_norm = SyncBatchNorm(out_channels)
    
        def forward(self, x):
            x = self._conv(x)
            x = self._batch_norm(x)
            return x
    
    class SeparableConvBNReLU(nn.Layer):
        def __init__(self,
                     in_channels,
                     out_channels,
                     kernel_size,
                     padding='same',
                     **kwargs):
            super().__init__()
            self.depthwise_conv = ConvBN(
                in_channels,
                out_channels=in_channels,
                kernel_size=kernel_size,
                padding=padding,
                groups=in_channels,
                **kwargs)
            self.piontwise_conv = ConvBNReLU(
                in_channels, out_channels, kernel_size=1, groups=1)
    
        def forward(self, x):
            x = self.depthwise_conv(x)
            x = self.piontwise_conv(x)
            return x
    
    
    ## ASPPModule
    
    #from paddle import nn
    #from paddleseg.models import layers
    
    class ASPPModule(nn.Layer):
        """
        ASPP模块
        """
        def __init__(self,
                     aspp_ratios,   #1 6 12 18
                     in_channels,
                     out_channels,
                     align_corners,
                     use_sep_conv=False,
                     image_pooling=False):
            super().__init__()
    
            self.align_corners = align_corners
            self.aspp_blocks = nn.LayerList()
            
            #Features
            #ASPPConv
            for ratio in aspp_ratios:
                if use_sep_conv and ratio > 1:
                    conv_func = SeparableConvBNReLU#3x3空洞卷积(不同系数)+bn+relu
                else:
                    conv_func = ConvBNReLU#1x1卷积+bn+relu
    
                block = conv_func(
                    in_channels=in_channels,
                    out_channels=out_channels,
                    kernel_size=1 if ratio == 1 else 3,
                    dilation=ratio,
                    padding=0 if ratio == 1 else ratio)
                self.aspp_blocks.append(block)
    
            out_size = len(self.aspp_blocks)
            
            #ASPPpooling
            if image_pooling:
                #顺序容器。子Layer将按构造函数参数的顺序添加到此容器中。传递给构造函数的参数可以Layers或可迭代的name Layer元组。
                self.global_avg_pool = nn.Sequential(
                    nn.AdaptiveAvgPool2D(output_size=(1, 1)),
                    ConvBNReLU(
                        in_channels, out_channels, kernel_size=1, bias_attr=False))
                out_size += 1
            self.image_pooling = image_pooling
    
            self.conv_bn_relu = ConvBNReLU(
                in_channels=out_channels * out_size,
                out_channels=out_channels,
                kernel_size=1)
    
            self.dropout = nn.Dropout(p=0.1)  # drop rate
    
        def forward(self, x):
            outputs = []
            for block in self.aspp_blocks:
                y = block(x)
                y = F.interpolate(
                    y,
                    x.shape[2:],
                    mode='bilinear',
                    align_corners=self.align_corners)
                outputs.append(y)
    
            if self.image_pooling:
                img_avg = self.global_avg_pool(x)
                img_avg = F.interpolate(
                    img_avg,
                    x.shape[2:],
                    mode='bilinear',
                    align_corners=self.align_corners)
                outputs.append(img_avg)
    
            x = paddle.concat(outputs, axis=1)
            x = self.conv_bn_relu(x)
            x = self.dropout(x)
    
            return x
    class DeepLabV3Head(nn.Layer):
        """
        deeplabv3Head模块:ASPP模块+分类模块
        """
        def __init__(self, num_classes, backbone_indices, backbone_channels,
                     aspp_ratios, aspp_out_channels, align_corners):
            super().__init__()
    
            self.aspp = ASPPModule(
                aspp_ratios,
                backbone_channels[0],
                aspp_out_channels,
                align_corners,
                use_sep_conv=False,
                image_pooling=True)
    
            self.cls = nn.Conv2D(
                in_channels=aspp_out_channels,
                out_channels=num_classes,
                kernel_size=1)
    
            self.backbone_indices = backbone_indices
    
        def forward(self, feat_list):
            logit_list = []
            x = feat_list
            x = self.aspp(x)
            logit = self.cls(x)
            logit_list.append(logit)
    
            return logit_list
    
    
    
    class DeepLabV3(nn.Layer):
        """
        deeplabv3模块:骨干网络(ResNet)+deeplabv3Head模块+插值模块
        """
    
        def __init__(self,
                     num_classes,
                     backbone_indices=(3, ),
                     aspp_ratios=(1, 6, 12, 18),
                     aspp_out_channels=256,
                     align_corners=False,
                     pretrained=None):
            super().__init__()
    
            backbone = ResNet(layers=101,duplicate_blocks=True)
            backbone_channels = [backbone.out_channels[3] * 4]
    
            self.head = DeepLabV3Head(num_classes, backbone_indices,
                                      backbone_channels, aspp_ratios,
                                      aspp_out_channels, align_corners)
            self.align_corners = align_corners
            self.pretrained = pretrained
            self.init_weight()
    
            backbone = ResNet(layers=101,duplicate_blocks=True)
            self.layer1 = backbone.layer1
            self.layer2 = backbone.layer2
            self.layer3 = backbone.layer3
            self.layer4 = backbone.layer4
            self.layer5 = backbone.layer5
            self.layer6 = backbone.layer6
            self.layer7 = backbone.layer7
            self.conv = backbone.conv
            self.pool2d_max = backbone.pool2d_max
            
        def forward(self, inputs):
            x = self.conv(inputs)
            x = self.pool2d_max(x)
    
            #print(x.shape)
            x = self.layer1(x)
            #print(x.shape)
            x = self.layer2(x)
            #print(x.shape)
            x = self.layer3(x)
            #print(x.shape)
            x = self.layer4(x)
            #print(x.shape)
            x = self.layer5(x)
            x = self.layer6(x)
            x = self.layer7(x)
            logit_list = self.head(x)
            
            return [
                F.interpolate(
                    logit,
                    [inputs.shape[2],inputs.shape[3]],
                    #x.shape[2:],
                    mode='bilinear',
                    align_corners=self.align_corners) for logit in logit_list
            ]
        def init_weight(self):
            if self.pretrained is not None:
                utils.load_entire_model(self, self.pretrained)
    
    x_data = np.random.rand(2, 3, 224, 224).astype(np.float32)
    x = to_variable(x_data)
    model = DeepLabV3(59)
    model.eval()
    pred = model(x)
    print('dilated resnet50: pred.shape = ', pred[0].shape)
    
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  • 原文链接:DeeplabV31. Introduction将神经网络运用到语义分割任务上有两大挑战:随...DeepLabV3 使用atrous convolution 来解决这个问题。物体存在多个尺度:有一些方法尝试解决这个问题,比如使用1. image pyram...

    7af72e65127a6fe2b22f311c738635b2.png

    原文链接:

    DeeplabV3

    1. Introduction

    将神经网络运用到语义分割任务上有两大挑战:

    1. 随连续的卷积和池化操作造成的特征分辨率降低:连续的卷积和池化有利于网络学习到更加抽象的特征表示。然而对于语义分割任务来说这样会损失很多细节。DeepLabV3 使用atrous convolution 来解决这个问题。
    2. 物体存在多个尺度:有一些方法尝试解决这个问题,比如使用1. image pyramid , 2.encoder-decoder structure ,3.DenseCRF, 4.spatial pyramid pooling(PSP)等。

    在这篇工作中,我们重新探索了atrous convolution,并在级联结构和并行结构(ASPP)上做了大量的实验。同时我们也讨论了当3*3的atrous convolution有着很大的rate时,具有的边界效应,以及对应的解决方法。

    2. Method

    2.1 Atrous Convolution for Dense Feature Extraction

    这里简单回顾了下Atrous Convolution:其公式如下:

    其中r为rate,在常规的卷积中r=1。

    Atrous convolution 也可以控制最后输出特征图的分辨率。

    2.2 Going Deeper with Atrous Convolution

    我们首先使用串级结构来,我们将ResNet的block4复制几份,然后将它们用串联结构组织起来。stride对细节影响很大,因此我们用 Atrous Convolution 代替了stride。具体结构如下图所示:

    766be28d9082ec586392fe3ae34ca2df.png

    2.2.1 Multi-grid Method

    我们在block4-block7中使用不同的rate,最后的rate等于单位rate和corresponding rate 的乘积:举例来说:Multi-grid=[1,2,4], output_stride=16, 则最后的rate=2 * [1,2,4] = [2,4,8]。

    2.3 Atrous Spatial Pyramid Pooling

    我们使用了DeeplabV2中的ASPP架构,结构如下所示:我们可以看到这种架构有利于提取图像的多尺度特征。

    24291d269a4e87f305a7544f24712bba.png

    我们发现随着rate的增大,有效的weight数目开始减少。为了解决这个问题,我们利用global average pooling提取了image-level的特征并与ASPP的特征并在一起,经过1*1卷积,产生最后的分数,如上图所示。

    3. Experimental Evaluation

    我们首先探究output stride与最终结果的关系:

    96de3fa6c86e3b3276866eb54f45a8ae.png

    可以看到 output_stride 越大,结果越差,这证明了保留空间尺寸的必要性。

    接下来我们探究网络深度与结果的关系:

    e19e9e3fe37148d290314be99001c96a.png

    可以看到随着网络的加深,结果越来越好,但是提升也越来越有限。

    接下来我们探究Multi-grid对结果的影响:

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    可以看到:

    1. 使用multi-grid效果均好于(1,1,1)。
    2. 简单的doubling unit rates 不是很有效。
    3. 更深的网络和multi-grid会提升效果 接下来我们研究不同的验证策略对结果的影响(注意我们训练的时候output_stride为16):

    bea1ccacd70a67650d353e09e2acff57.png

    接下来我们验证ASPP在不同设置下的结果:

    e7a6f1a90cee8f56c3b9a40a134dd727.png

    我们可以看到Multi-grid和Image pooling的效果,同时过大的增加delation会降低效果。

    最后我们验证了在ASPP网络结构下不同的验证策略对结果的影响:

    eed02b3b25f94385ad54507fcb51476f.png

    最后的实验结果如下所示:

    c7d5251358c5b34a836c1cf0e51df85d.png

    我认为deeplabv3效果很好主要有以下几点:一是在ASPP模块引入了batchnorm,二是引入了image pooling 来补充因为dilation丢失的信息。还有就是使用了更巧妙的训练测试手段。

    本文同时在

    https://linzhuo.xyz/posts/deeplabv3/linzhuo.xyz

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