【深度学习】带有 CRF-RNN 层的 U-Net模型
【深度学习】带有 CRF-RNN 层的 U-Net模型
文章目录
1 图像语义分割之FCN和CRF
2 CRF as RNN语义分割
3 全连接条件随机场与稀疏条件随机场的区别
4 CRF as RNN
5 带有 CRF-RNN 层的 U-Net
6 超参数和结果
7 Edge-aware Fully Convolutional Network
1 图像语义分割之FCN和CRF
介绍
图像语义分割,简单而言就是给定一张图片,对图片上的每一个像素点分类
从图像上来看,就是我们需要将实际的场景图分割成下面的分割图:
不同颜色代表不同类别。
经过我阅读"大量"论文(羞涩)和查看Pascal VOC 2012 Learderboard,我发现图像语义分割从深度学习引入这个任务(FCN)到现在而言,一个通用的框架已经大概确定了。即:
FCN-全卷积网络
CRF-条件随机场
MRF-马尔科夫随机场
前端使用FCN进行特征粗提取,后端使用CRF/MRF优化前端的输出,最后得到分割图。
接下来,我会从前端和后端两部分进行总结。
前端
为什么需要FCN
我们分类使用的网络通常会在最后连接几层全连接层,它会将原来二维的矩阵(图片)压扁成一维的,从而丢失了空间信息,最后训练输出一个标量,这就是我们的分类结果。
而图像语义分割的输出需要是个分割图,且不论尺寸大小,但是至少是二维的。所以,我们需要丢弃全连接层,换上全卷积层,而这就是全卷积网络了。具体定义请参看论文:Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
前端结构
FCN
此处的FCN特指Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation论文中提出的结构,而非广义的全卷积网络。
作者的FCN主要使用了三种技术:
卷积化(Convolutional)
上采样(Upsample)
跳跃结构(Skip Layer)
卷积化
卷积化即是将普通的分类网络,比如VGG16,ResNet50/101等网络丢弃全连接层,换上对应的卷积层即可。如下图:
2 CRF as RNN语义分割
本篇博文主要讲解文献《Conditional Random Fields as Recurrent Neural Networks》,实现了图像语义分割的再次突破。首先我觉得这篇文献的题目应该翻译成:把CRF迭代推理过程看成是RNN;可能很多人看到文献题目就把它翻译成:CRF与RNN的结合,以至于后面看文献觉得迷迷糊糊不知所云,然而这篇文献实质上是FCN与CRF的端到端结合训练。
文献最大的意义在于把CRF的求解推理迭代过程看成了RNN的相关运算,嵌入CNN模型中,达到了真正的算法之间的融合。想要深入理解这篇文献,需要先学会文献《Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials》、《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》、《Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs》。特别是需要深入理解稠密条件随机场,并且要理解其代码层面的实现,后面才能看懂文献是怎么把CRF看成是RNN的。
众所周知,近几年CNN在图片分类、物体检测取得了不俗的成绩,于是人们开始探索像素级的标注分类,也就是图片的语义分割,其中语义分割的开山之作当属FCN。然而FCN得到的结果很粗糙,比如物体分割的边缘还不够精确,比如下面:
根据上面FCN分割结果存在的不足是:感受野过大、边缘约束不够强。于是根据这两点不足,文献DeepLab:《Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs》提出的算法是:先利用FCN做粗分割、然后再利用CRF进行精分割。具体FCN改进如下:
1、把第一层卷积层的卷积核大小由77改为33;(减小感受野)
2、减小下采样比例,本来我们FCN下采样比例是32,通过减小stride大小,下采用比例为8;(减小感受野)
3、采用全连接条件随机场,对FCN分割结果进行精细化分割(增强边缘约束)
我们需要清楚的是这篇文献的算法,粗分割和精分割是完全分开的,并不是一个端到端的训练模型,算法有点low。也就是FCN和CRF扯不上关系,只不过CRF利用了FCN的结果作为一元势函数。
所以如果我们能够把CRF和FCN把这两个强大的招式融汇贯通,搞出一个端到端的训练模型,那么精度必然可以进一步提升,这也正是《CRF as RNN》这篇文献的思想,这篇文献把CRF的学习、推理过程看成是RNN,然后嵌入CNN模型中,搞出了一个新的招式,完成了端到端的训练、预测。
3 全连接条件随机场与稀疏条件随机场的区别
(2)全连接条件随机场与稀疏条件随机场的最大差别在于:每个像素点都与所有的像素点相连接构成连接边。这就恐怖了,如果一张图像是100100,那么就相当于有10000个像素点,因此如果采用全连接条件随机场的话,那么就会构造出约1000010000条边。如果图像大小再大一些,那么就会变得非常恐怖,普通条件随机场推理算法,根本行不通。好在文献《Efficient Inference in Fully Connected CRFs with Gaussian Edge Potentials》给出了快速推理算法。接着我们就简单讲解具体的求解算法。
4 CRF as RNN
OK,言归正传,我们接着就来讲讲怎么把CRF的推理过程看成是、卷积层、SoftMax层等神经网络层的组合,同时又和RNN有什么样的渊源。下面公式中的下标i表示第i张特征图。
Zi是归一化因子。其实这个计算公式就是softmax函数,所以这一步的计算我们可以把它看成是神经网络的softmax层,所以我们用神经网络的softmax层替代这个步骤。
5 带有 CRF-RNN 层的 U-Net
该项目旨在改进用于医学图像分割的 U-Net。我们的模型是使用 Tensorflow 和 Keras 实现的。
6 超参数和结果
倒数第二列可以理解为普通的条件随机场。、
7 Edge-aware Fully Convolutional Network
语义边缘精化方法_PointRend: Image Segmentation as Rendering
语义分割在最后上采样的时候,一般存在一个直接的多倍上采样,以如下PSPNET为例,最后预测时8倍的上采样层,对于物体边缘的预测十分不利。
从采样的角度来看,图片存在高频区域(物体边缘,变化剧烈)和低频区域(相对平滑,颜色变化小),而低频区域大概率是属于某一类别,不需要过多的点,而在高频区域采样点稀疏将导致分割出的物体边界过于平滑,应在高频区域(物体边缘,变化剧烈)多采样,低频区域(相对平滑,颜色变化小)少采样。
基于此思路,作者提出基于点的渲染模块(PointRend),输入可为一个或多个定义在常规格网上的CNN网络特征图,并在更高分辨率的格网中输出。先通过合理的点选择方式选择采样点,计算出采样点的分割效果,并对其进行优化。
二、点的渲染模块(PointRend)
主要有以下三部分构成:
1、点选择:为避免在高分辨率的输出中过量的计算所有的像素,对分割结果(步上一回合骤3预测结果)进行2倍双线性插值上采样得到coarse prediction feature,只选择少数的困难点,这些点的选择采取分割结果(上一回合步骤3小型网络预测)概率值最低的一些 ;
2、point-wise特征表示,包括两个部分,第一是提取出选出的困难点的特征,由步骤1得到,第二是低层特征(fine-grained features),类似于ROI;
3、point head:小型网络,可使用简单的多层感知机, 对上采样出的特征图进行预测,更新coarse
prediction feature。
以上过程一直重复直到上采样到需要的大小。
- 分享
- 举报
-
浏览量:6544次2021-06-08 14:50:34
-
浏览量:9879次2021-06-09 12:09:57
-
浏览量:15739次2021-06-07 17:47:54
-
浏览量:486次2023-09-04 18:54:46
-
浏览量:12763次2021-05-11 15:08:10
-
浏览量:4788次2021-04-21 17:05:28
-
浏览量:5929次2021-06-01 18:04:54
-
浏览量:5739次2021-06-16 11:22:18
-
浏览量:7173次2021-07-19 17:10:27
-
浏览量:267次2023-07-25 11:57:50
-
浏览量:4640次2021-04-21 17:05:56
-
浏览量:864次2023-06-03 15:59:06
-
浏览量:28475次2021-05-04 20:18:49
-
浏览量:10829次2021-06-25 15:00:55
-
浏览量:7152次2021-06-07 09:27:26
-
浏览量:126次2023-09-14 22:04:44
-
浏览量:6158次2021-06-27 18:19:55
-
浏览量:5810次2021-07-30 10:33:41
-
浏览量:7907次2021-07-13 10:59:24
-
广告/SPAM
-
恶意灌水
-
违规内容
-
文不对题
-
重复发帖
这把我C
感谢您的打赏,如若您也想被打赏,可前往 发表专栏 哦~
举报类型
- 内容涉黄/赌/毒
- 内容侵权/抄袭
- 政治相关
- 涉嫌广告
- 侮辱谩骂
- 其他
详细说明