理解图像分割中的卷积（Understand Convolution for Semantic Segmentation）

 

 

 

以最佳的101 layer的ResNet-DUC为基础，添加HDC，实验探究了几种变体：

• 无扩张卷积(no dilation)：对于所有包含扩张卷积，设置r=1
• 扩张卷积(dilation Conv )：对于所有包含扩张卷积，将2个block和为一组，设置第一个block的r=1
• Dilation-RF：对于r=3,4,5.
• Dilation-Bigger：对于r=5,9,17

可以看到增加接收野大小会获得较高的精度。如下图所示：

ResNet-DUC-HDC在较大的目标物上表现较好。下图是局部放大：

可以看到HDC有效的消除”gridding”产生的影响。

Deeper Networks： 同样尝试了将ResNet-101切换为ResNet-152，使用ResNet152先跑了10个epoch学习了BN层参数，再固定BN层，跑了20个epochs.结果如下：

ResNet152为基础层的有1%的提升。

Test Set Results： 论文将ResNet101开始的3×3的卷积，再不带CRF的情况下达到了80.1%mIoU.与其他先进模型相比如下：

模型同时在coarse labels跑了一圈，与同样以deliated convolution为主的DeepLabv2相比，提升了9.7%.

KITTI Road Segmentaiton

KITTI有289的训练图片和290个测试图片。示例如下：

因为数据集有限，为了避免过拟合。论文以100的步长在数据集中裁剪320×320的patch. 使用预训练模型，结果如下：

结果达到了state-of-the-art水平.

PASCAL VOC2012 dataset

先用VOC2012训练集和MS-COCO数据集对ResNet-DUC做预训练。再使用VOC2012做fine-tune。使用的图片大小为512×512。达到了state-of-the-art水平：

可视化结果如下：

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Conclusion

论文提出了简单有效的卷积操作改进语义分割系统。使用DUC恢复上采样丢失的信息，使用HDC在解决”gridding”的影响的同时扩大感受野。实验证明我们的框架对各种语义分割任务的有效性。