Deformable ConvNet算法详解（对象尺寸/形状变换）

Deformable ConvNet算法详解（DCN）

算法背景
算法细节

Deformable convolution
Deformable RoI pooling
Deformable ConvNets

实验

算法背景

论文全称：Deformable Convolutional Networks
论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.06211
论文日期：2017.6.5

算法提出背景：
CNN本质上仅限于大型模型，对几何变换建模的能力主要来自于广泛的数据增强，庞大的模型容量以及一些简单的手工模型。
同时还受到模型几何变化的限制，因为模型都是固定几何结构，卷积层，池化层以及RoI pooling层。缺失处理几何变化的内部机制。

CNN模型限制的结果：

这就导致了相同CNN层的所有激活单元的感受野尺寸相同，会影响高层CNN层在空间定位编码语义，因为不同的定位与不同的尺寸与变形的对象相关。
所有方法都依赖于基于原始边界框的特征提取，尤其不适用于刚性对象。

因此需要提出一个新的模型，能够适应检测对象尺寸、姿态、视野、部件变形中的几何变化以及模型几何变换。

基于这些要求，过去有两种解决方法：

数据集（足够的变量），进行数据增强。花费高，模型复杂。
转换不变的特征与算法，eg. SIFT，sliding window。

缺点：

基于几何变换是固定这一假设，泛化能力差；
手工设计不变的特征与算法很困难，并且不灵活。

本文提出了Deformable conv算法，有两个方面的改进：

在conv5层添加了一个变形卷积，Deformable convolution模型；
使用了position-sensitive RoI pooling，deformable RoI pooling模型。deformable RoI pooling是CNN中第一个端到端学习池化区域的模型

这两个模型的中心思想：
1. 都是增强带有额外offset的模型的空间采样定位，
2. 同时学习目标任务的offset。

算法细节

Deformable convNets包含Deformable convolution与Deformable RoI pooling两种方式的变换。
这两个模型都是light weight，为offset学习加入了少量的参数与计算。可以通过标准反向传播进行端到端的训练。
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Deformable convolution

在常规的网格采样定位中加入了2D offset，它允许采样网格的自由变形。而offset是通过之前的feature map中学习到的。变形取决于局部、密集和自适应方式的输入特征。
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神经网络中的特征映射与卷积都是3D的，但是Deformable convolution与Deformable RoI pooling是在2D的空间领域操作的，但整个通道维度的操作保持不变。

Deformable convolution总共分为两步：

从输入的特征映射X上使用常规网格R进行采样；
由W加权的采样值总和，网格R定义感受野的尺寸与扩张。

R = {（-1，-1），（-1，0），…，（0，1），（1，1）}
使用的扩张为1，3 x3的kernel。

对于每一个定位p，在特征映射y上的输出：
在这里插入图片描述
网格R加入了一个增强的偏移：

此时的输出为：

offset（△p）通常都是小数，x§的值无法用任意一个网格表示，在本文中，采用双线性插值：

双线性的具体计算过程为，其中q的值为整数：

其中：g(a, b) = max(0, 1 − |a − b|)。

整个Deformable convolution的流程为：

首先由输入的特征映射得到offset；
基于特征映射以及offset通过Deformable convolution获得输出的特征映射。

加入了偏移量的卷及网络是输入卷积层的两倍，输出的特征映射与输入的特征映射尺寸相同。

Deformable RoI pooling

在前一个RoI pooling的常规bin分区中的每一个bin位置都添加一个offset，offset是通过之前的feature map与RoIs学习到的。为不同形状的对象使用自适应部件定位。

整个过程可以分为两个部分：

首先通过输入的特征映射学习到offset；
利用输入的特征映射与offset，通过Deformable RoI pooling生成RoI的输出特征映射。

首先通过RoI pooling得到RoI特征映射，然后利用全连接网络得到归一化的offset，接着利用offset进行双线性插值，使用RoI pooling得到输出的特征映射。

RoI pooling是用于将输入的不规则尺寸的区域变为固定尺寸。
输出的特征映射y：
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加入偏移量之后得到：

通过全连接得到归一化的offset（∆p_ij）。再设置参数 γ = 0.1，得到△p_ij：

Position-Sensitive (PS) RoI Pooling
在这里插入图片描述
Position-Sensitive (PS) RoI Pooling用于获取归一化的偏移量offset，然后利用上面的公式转化为真实的偏移△p_ij。PS RoI Pooling的整个流程类似于RFCN。

Deformable ConvNets

两种方式都是一样的输入与输出。为了学习offset，加入的卷积层与全连接层均使用零权重进行初始化，Faster RCNN的fc层的学习率设置为已有神经网络的0.01倍，其余的学习率相同。通过双线性插值算法进行反向传播。
整个算法可被分为两步：

利用FCN学习到特征图；
浅层任务专用网络从特征映射中生成结果。

Deformable Convolution for Feature Extraction

使用了在ImageNet分类数据集上进行了预训练的ResNet-101与Inception ResNet结构进行特征提取，对Inception ResNet进行了优化，解决了不对齐的问题，优化的版本叫做“Aligned-Inception-ResNet”。

在这两种模型中，移除了平均池化层，使用任意初始化的1 x 1卷积层，将通道维度降为1024维，将最后一个卷积块的步长stride由32降为16，从而增加特征图的分辨率。在conv5的最开始将步长由2变为1。为了进行补偿，将该块中所有卷积滤核(卷积核大小>1)的扩展从1改为2。

deformable convolution只用于了最后一个卷积块（conv5），在v2版本中，deformable convolution用于了conv3，vonv4，conv5三个卷积块，用于了更多的卷积层，效果也变得更优了。
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Segmentation and Detection Networks