DeepLab图像分割

2024-06-04 06:25:20

3. DeepLab V3的改进

DeepLab V3的改进主要包括以下几方面：

1）提出了更通用的框架，适用于任何网络

2）复制了ResNet最后的block，并级联起来

3）在ASPP中使用BN层

4）去掉了CRF

DeepLab V3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。

对ASPP模块做了改进，改进内容主要包括：

1）ASPP中应用了BN层

2）随着采样率的增加，滤波器中有效的权重减少了(有效权重减少，难以捕获原距离信息，这要求合理控制采样率的设置)

3）使用模型最后的特征映射的全局平均池化(为了克服远距离下有效权重减少的问题)

改进后的ASPP模块如下图框中所示

DeepLabv1

DeepLab 是结合了深度卷积神经网络（DCNNs）和概率图模型（DenseCRFs）的方法。

在实验中发现 DCNNs 做语义分割时精准度不够的问题，根本原因是 DCNNs 的高级特征的平移不变性，即高层次特征映射，根源于重复的池化和下采样。

针对信号下采样或池化降低分辨率，DeepLab 是采用的 atrous（带孔）算法扩展感受野，获取更多的上下文信息。

分类器获取以对象中心的决策是需要空间变换的不变性，这天然地限制了 DCNN 的定位精度，DeepLab 采用完全连接的条件随机场（CRF）提高模型捕获细节的能力。

除空洞卷积和 CRFs 之外，论文使用的 tricks 还有 Multi-Scale features。其实就是 U-Net 和 FPN 的思想，在输入图像和前四个最大池化层的输出上附加了两层的 MLP，第一层是 128 个 3×3 卷积，第二层是 128 个 1×1 卷积。最终输出的特征与主干网的最后一层特征图融合，特征图增加 5×128=640 个通道。

实验表示多尺度有助于提升预测结果，但是效果不如 CRF 明显。

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