- 论文地址：Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation
- 论文代码： [github-Tensorflow]
(https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/deeplab)
概述
在语义分割任务中，spatial pyramid pooling module（SPP）可以捕获更多尺度信息，encoder-decoder结构可以更好恢复物体的边缘信息。
作者主要工作：
- 原DeepLabv3当作
encoder，添加decoder得到新的模型（DeepLabv3+）。
如下图所示，作者把spatial pyramid pooling module和Encoder-Decoder融合成一体：
- 把
Xception和Depthwise separable convolution应用到Atrous Spatial Pyramid Pooling和decoder中。
膨胀卷积
v1、v2中已详细说明，略....
深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）
depthwise separable convolution=depthwise convolution+pointwise convolution
- depthwise convolution是在每个通道上独自的进行空间卷积
- pointwise convolution是利用1x1卷积核组合前面depthwise convolution得到的特征
- tensorflow支持atrous版的depthwise convolution
如下图所示：
为什么说要用它呢？
因为它能够保持性能的同时大大减少计算量，举个例子：
假若输入2通道的特征，输出3通道特征，卷积核大小为3x3
正常版卷积：
参数量=2x(3x3)x3=54
深度可分离卷积：
参数量=2x3x3+1x1x3=21
注意：第一部分为depthwise convolution（2x3x3）,第二部分为
pointwise convolution（1x1x3）
网络整体结构
- Encoder
Encoder就是原来的DeepLabv3，注意点有2点：
- 输入尺寸与输出尺寸比（output stride = 16），最后一个stage的膨胀率rate为2
- Atrous Spatial Pyramid Pooling module（ASPP）有四个不同的rate，额外一个全局平均池化
- Decoder
明显看到先把encoder的结果上采样4倍，然后与resnet中下采样前的Conv2特征concat一起，再进行3x3的卷积，最后上采样4倍得到最终结果
需要注意点：
- 融合低层次信息前，先进行1x1的卷积，目的是降通道（例如有512个通道，而encoder结果只有256个通道）
主干网络
作者在MSRA基础上作了些修改:
- 更深的Xception结构，并不修改entry flow network结构
- 所有的max pooling结构被stride=2的深度可分离卷积代替
-
每个3x3的depthwise convolution都跟BN和Relu
改进后的结构如下：
实验
- decoder结构上的探索
- 训练时
上采样输出结果比下采样真值提升1.2% -
低层次信息通道数多少个比较合适（1x1卷积的通道数）
-
哪个底层的细节信息较好&3x3的卷积如何构成
- 作者验证了U-Net和SegNet类似的解码结构在此网络上并没有多少提升
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Backbone为Resnet101的结果
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Backbone为Xception的结果
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在Cityscapes数据集上
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