6-DeepLab v1&v2&v3 论文解读

Atrous（Dilated）

Atrous，也叫convolution with holes（空洞卷积或扩张卷积），和pooling相比，atrous convolution也是下采样，只是采样的位置是固定的，可以更好的保持空间结构信息。此处引入一个扩充率参数（dilated rate），用来控制扩张（空洞填充）的大小。池化在增大感受野（接受域）会丢失空间结构信息，而空洞卷积在增大感受野的同时，可以很好的保持空间结构信息。

图（a）卷积kernel=3，stride=1，pad=0，rate=1，接受域=3 x 3 。
图（b）卷积kernel=3，stride=1，pad=1，rate=2，接受域=7 x 7 。
图（c）卷积kernel=3，stride=1，pad=3，rate=4，接受域=15 x 15 。

Dilated convolution在CNN方面的应用可以参考论文《Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions》

DCNN，deep convolution neural network做密集的语义分割任务缺点：

• 由于下采样导致的分辨率下降（Atrous convolution）
• 对空间不敏感导致部分细节问题不太好（CRFs）

DeepLab v1

在DeepLab v1中，虽然采用了hole算法在DCNN里，但是论文主要的侧重点是后面定位所采用的全连接CRFs，即

ASPP（Atrous Spatial Pyramid Pooling）

为了利用多尺度特征对中心像素(橙色)进行分类，ASPP使用不同采样率的多个并行滤波器。

DeepLab v2

在DeepLab v2中，论文着重强调了Atrous的重要性，并设计了ASPP利用多尺度进行分类，即

BN

BN（Batch Normalization），就是对数据做批规范化，使得数据满足均值为0,方差为1的正太分布。BN操作就是把数据分布压缩在[-1,1]，服从均值为0,方差为1的正太分布。主要是缓解DNN训练中的梯度消失/爆炸现象，加快模型的训练速度。
论文参考：https://arxiv.org/abs/1502.03167

BN的优点：

• 提高推理速度，加快网络收敛；
• 防止过拟合；
• 对初始化参数权重不太敏感，允许使用较大的学习率。

DeepLab v3

将模型block4复制三份block5-7，rate逐渐变大的采用级联效应。每一个小模块又相应使用一个ASPP，此处的ASPP结合BN模型，并且这个网络把后面的CRFs去掉了。

这里的ASPP模块由（a）一个1 x 1卷积和3个3 x 3空洞卷积组成，其中空洞卷积的rate=6， 12， 18 。（b）另一部分是普通的全局平均池化，Global Average Pooling 。