SegNet的Caffe源码改良

Problem：

　SegNet (TPAMI 2017) 官方release的代码是在Caffe框架下实现。但是需要对原Caffe代码进行改造，见 caffe-segnet-cudnn5 。而这份改造的Caffe本人在使用的时候遇到一个不太好用的地方：

• 需要在.prototxt里指定上采样后的 upsample_w 和 upsample_h ，如下图。这个做法是为了避免这种情况：在encoder，上一层的大小为奇数（比如107），经过pooling后下一层变成54；但在decoder，做2x的upsample，变成108，就与上一层的dims不一致。所以需要指定 upsample_w / upsample_h 为107。这样导致一个结果是，一旦都指定了 upsample_w 和 upsample_h ，就要求所有数据的input size都一致，这对于一些data size不完全一样的数据集（比如MS COCO）就比较麻烦了。

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Solutions：

　基于这个问题，我希望对于每一个mini-batch，网络能自动地做resize。而由于Upsample 层是原作者在Caffe里面新加的一个层，所有我们需要修改Caffe的c++源码。步骤如下：

1、 定位到原作者新加的Upsample 层：include/caffe/layers/upsample_layer.hpp 与 src/caffe/layers/upsample_layer.cpp 。主要是.cpp里面的UpsampleLayer::Reshape 函数；

2、 研究这段代码发现，你只知道这一层的size，比如54，无法知道上一层是107。所以在这种情况下，只能先做2x的upsampling，变成108。这个size进入上一层，即size=107的层时，开头第5、6句CHECK_EQ 就会检测height和width是否一致，如果不一致就会报错，比如检测到bottom[0]->height()=108, bottom[1]->height()=107 ，所以在CHECK_EQ 之前，就对108 resize为107：

3、这之后，会遇到一个问题：这段代码是先resize使得dims一致，再upsampling，这样如果原图大小为427x640，那下一层是214x320。214x320的层upsampling成428x640后，就不会再进入这段代码，也就是不会resize到427x640。报错一般会像这样：

softmax_loss_layer.cpp:56] Check failed: outer_num_ *inner_num_ == bottom[1]->count() (273920 vs. 273280) Number of labels must match number of predictions; e.g., if softmax axis == 1 and prediction shape is (N, C, H, W), label count (number of labels) must be N*H*W, with integer values in {0, 1, …, C-1}.

　这里提出一种解决方法：upsampling后，当发现size大于原图像大小，比如428>427，这明显就需要resize到427了。那如何判断是否大于原图像大小呢？只需把原图传入，在每个Upsample 层判断一下即可（因为除了最后的Upsample 层，其余的层肯定不会在upsampling后大于原图像大小）。原图传入只需在.prototxt里面作为Upsample 层的一个bottom 即可：

　注意这里的5个Upsample 层都要添加bottom: "label" ，label 即是原大小的label_map。然后：

　里面的bottom[2] 即是传入的 label ，代码的意思就是upsampling size为428时，发现大于427，那就把428设置为427。
　另外，需要注意外层的if 判断跟之前的不一样，之前的 if (upsample_h_ <= 0 || upsample_w_ <= 0) 会导致upsample_h_ 和 upsample_w_ 在第一次改变之后，就不会根据不同的data size改变了。

4、 这之后，还会遇到一个问题：

layer.hpp:374] Check failed: ExactNumBottomBlobs() == bottom.size() (2 vs. 3) Upsample Layer takes 2 bottom blob(s) as input.

　定位到的问题是：由于我们在.prototxt里面加了一个bottom ，但是include/caffe/layers/upsample_layer.hpp 里面设置了：virtual inline int ExactNumBottomBlobs() const { return 2; } ，即定义bottom 数为2，所以改为3即可：

　这样应该就可以了。

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Summary

　一共改3个地方：

• include/caffe/layers/upsample_layer.hpp ，一处改动，见上方
• train/test .prototxt， 几处改动，见上方
• src/caffe/layers/upsample_layer.cpp ，主要是UpsampleLayer::Reshape 函数，改动较多，下面放出此函数的全部代码：

template 
void UpsampleLayer::Reshape(const vector*>& bottom,
      const vector*>& top) {
  CHECK_EQ(4, bottom[0]->num_axes()) << "Input must have 4 axes, "
      << "corresponding to (num, channels, height, width)";
  CHECK_EQ(4, bottom[1]->num_axes()) << "Input mask must have 4 axes, "
      << "corresponding to (num, channels, height, width)";
  CHECK_EQ(bottom[0]->num(), bottom[1]->num());
  CHECK_EQ(bottom[0]->channels(), bottom[1]->channels());

    // first keep dims of ori' and upsample' the same
    if (bottom[0]->height() != bottom[1]->height() || bottom[0]->width() != bottom[1]->width()) {
        bottom[0]->Reshape(bottom[0]->num(), bottom[0]->channels(), bottom[1]->height(), bottom[1]->width());
    }
  CHECK_EQ(bottom[0]->height(), bottom[1]->height());
  CHECK_EQ(bottom[0]->width(), bottom[1]->width());

    // not has_upsample_h && has_upsample_w
    if (!(this->layer_param_.upsample_param().has_upsample_h() 
                && this->layer_param_.upsample_param().has_upsample_w())) {
        upsample_h_ = bottom[0]->height() * scale_h_ - int(pad_out_h_);
        upsample_w_ = bottom[0]->width() * scale_w_ - int(pad_out_w_);
        if (upsample_h_ > bottom[2]->height() || upsample_w_ > bottom[2]->width()) {
            upsample_h_ = bottom[2]->height();
            upsample_w_ = bottom[2]->width();
        }
    }
    //LOG(INFO) << "## upsample_h_ " << upsample_h_;
    //LOG(INFO) << "## upsample_w_ " << upsample_w_;
    //LOG(INFO) << "## bottom[2]->height() " << bottom[2]->height();
    //LOG(INFO) << "## bottom[2]->width() " << bottom[2]->width();

    // upsampling
  top[0]->Reshape(bottom[0]->num(), bottom[0]->channels(), upsample_h_,
      upsample_w_);
    //LOG(INFO) << "## top[0]->height() " << top[0]->height();
    //LOG(INFO) << "## top[0]->width() " << top[0]->width();

  channels_ = bottom[0]->channels();
  height_ = bottom[0]->height();
  width_ = bottom[0]->width();
}

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References：

[1] Badrinarayanan, V., Kendall, A., Cipolla, R.: Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 39(12) (2017) 2481–2495
[2] SegNet官方代码：https://github.com/alexgkendall/SegNet-Tutorial
[3] caffe-segnet-cudnn5：https://github.com/TimoSaemann/caffe-segnet-cudnn5