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前言

本文为8月25日计算机视觉理论学习笔记，分为五个章节：

• 语义分割（Semantic Segementation）；
• FCN（Fully Convolutional Networks） 全卷积网络；
• DeepLab v1；
• DeepLab v2；
• DeepLab v3。

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一、语义分割（Semantic Segementation）

目标：

• 从像素水平（pixel-level）上理解、识别图片内容；
• 根据语义信息分割。

输入：

• 图片；

输出：

• 同尺寸的分割标记；
• 每个像素会被识别为一个类别（category）。

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二、FCN（Fully Convolutional Networks） 全卷积网络

1、全卷积化（Convolutionalization）

• 将所有全连接层转换成卷积层；
• 适应任意尺寸输入，输出低分辨率分割图片；
• 卷积化后的核尺寸：
  • FC6：1×1，4096；
  • FC7：1×1，4096；
  • FC8：1×1，类别 N。

2、反卷积（Deconvolution）

也叫转置卷积（Transposed convolution）。

(1)、外围全补零；

• 输入：2×2；
• 输出：4×4；
• 参数设置：
  • 卷积核尺寸：3×3；
  • 步长：1；
  • Padding：2.

(2)、差零分数步长反卷积

• 输入：3×3；
• 输出：5×5；
• 参数设置：
  • 卷积核尺寸：3×3；
  • 步长：2；
  • Padding：1.

(3)、上采样的三种实现

1. 双线性插值：不需要进行学习，运行速度快，操作简单。

2. 反卷积；
3. 反池化：池化过程中，记录下池化后元素在对应 kernel 中的坐标，作为反池化的索引。

3、跳层结构（Skip-layer）

使用前2个卷积层的输出做融合。

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三、DeepLab v1

基本结构： 优化后的 CNN + 传统的 CRF 图模型。

1、孔（Hole）算法

• 卷积核结构：
  • 尺寸不变（3×3），元素间距变大（1 ⇒ 2）；
  • 步长不变（1）.

2、条件随机场（CRF）

随机场可以看成是一组“对应同一个样本空间的”随机变量的集合。当给一个位置按照某种分布随机赋予一个值之后，其全体就叫做随机场。
$$\begin{gathered} P(Y|X)=\frac{1}{Z(X)}\hat{P}(Y,X) \\ \hat{P}(Y,X)=exp(\sum _i{w}_i\ast f_i(Y,X)) \\ Z(X)=\sum _{Y}exp(\sum _i{w}_i\ast f_i(Y,X)) \end{gathered}$$

对于每个像素 $i$ 具有类别标签 $x_i$ 及对应的观测值 $y_i$。这样每个像素点作为节点，像素与像素间的关系作为边，即构成了一个条件随机场。如上图所示：
$$P(X=x|I)=\frac{1}{Z(I)}exp(-E(x|I)).$$

在 DeepLab 中，整个模型的能量函数：
$$E(x)=\sum _i{\psi }_u(x_i)+\sum _{i<j}{\psi }_p(x_i,x_j).$$

其中，$x$ 是对全局 pixels 的概率预测分布，$x_i$ 是其中一个 pixels 的概率预测分布。${\psi }_u$ 是一元势函数：${\psi }_u(x_i)=-logP(x_i)$。
二元势函数:
$${\psi }_p(x_i,x_j)=\mu (x_i,x_j){\sum }_{m=1}^K{\omega }^{(m)}{k}^{(m)}({\text{f}}_i,{\text{f}}_j).$$
其中，$k$ 为 Kernel 数量，$\omega$ 为权重。

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四、DeepLab v2

1、Atrous 空间金字塔化

• 不同感受野（rate）捕捉不同尺度上的特征；
• 在 Conv6 层引入4个并行空洞卷积。

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五、DeepLab v3

• 提出了更通用的框架，适用于任何网络；
• 复制了 ResNet 最后的 block，并级联起来；
• 最后一个特征图采用全局平均化。

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