Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolution训练记录

读完文章后，觉得应该网络框架类似FCN，却可以达到更好的效果。该网络的准确度和花费时间都应该好于FCN-8S，打算funetune一个自己的模型。

首先从测试开始，对于predict.py，我认真研究了他的代码，我来具体说一下他的代码结构：首先读入图片后，得到deploy.prototxt中输入图片的大小，以“dilation10_cityscapes_deploy.prototxt”为例，他的网络结构输入大小是1398*1398，prop输出的大小是1024*1024，差了两倍的margin，这些margin会通过卷积操作卷积没了。cityscape图片的大小是2048*1024的，首先对图片进行打pad，就是边界扩张操作（copyMakeBorder），两边都加上margin大小的边界，得到2420*1396大小的，然后计算滑动窗所需要滑动的次数，滑动窗的大小是1396*1396的。每次截取1396*1396大小的图片，如果发现图片某一轴上小于输入大小1396，那么加pad到1396。然后把这个1396*1396作为输入到网络中，输出1024*1024。最后输出的两个概率结果合并得到最终的结果。

如果是其他的prototxt，比如camvid，那么他是没有加upsampling的，所以输出是（输入大小-2×margin）/8，因此zoom=8，需要通过util.py对图像进行双线性差值来放大8倍。

在训练过程中，我一直有两个疑问，一是在不加入upsampling的情况下，输入的label大小怎么和输出的label大小对应上的，因为输入是输出的8倍，我看了源码image_label_data_layer.cpp中应该有将输入的label放缩到原来的1/8，这样可以加快方向传播的速度。而是这个crop_size的大小是怎么定的，在文章给的caffe源码中，padimage函数中" if (image.rows >= min_size && image.cols >= min_size) {return image; }"其中crop_size主要是对原图进行打pad处理，所以一般crop_size要比输入图片的长或宽大，这样才能打pad。还有一点就是(crop_size-2*magin)一定要倍8整除。比如cityscape的1396-2*186=1024，1024是可以被8整除的，camvid中的1100和900同样如此。
还有文章给的模型一共有三个“front-end,context,joint”,其中主要是front-end模型，context主要是加了上下文的信息，joint是将front-end和context结合起来。
我自己使用的cityscape进行训练的，不过我没有用原图，我缩小到原来的1/2，所以我重新定义了crop_size，去掉了upsamping（原作者提到，之所以在cityscape上使用usampling主要是因为cityscape的分辨率太高原话为“I added an upconv in training cityscapes models because the high resolution of cityscapes data”）。
至于源码中有没有对输入的label进行放缩将后续更新。

更新一下，今天找到可能是源码中的对输入label进行缩放的代码：

SampleScale(&cv_img, &cv_label);

template<typename Dtype>

void ImageLabelDataLayer::SampleScale(cv::Mat *image, cv::Mat *label) {

ImageLabelDataParameter data_param =

this->layer_param_.image_label_data_param();

if (!data_param.rand_scale())return;

double scale = std::uniform_real_distribution<double>(

data_param.min_scale(), data_param.max_scale())(*rng_);

cv::Sizezero_size(0,0);

cv::resize(*label, *label,cv::Size(0,0),

scale, scale, cv::INTER_NEAREST);

if (scale >1) {

cv::resize(*image, *image, zero_size, scale, scale, cv::INTER_CUBIC);

}else {

cv::resize(*image, *image, zero_size, scale, scale, cv::INTER_AREA);

}

}

其中

cv::resize(*label, *label,cv::Size(0,0),

scale, scale, cv::INTER_NEAREST);应该就是对图片进行了放缩操作。

但是还是没有弄懂GetLabelSlice这个函数是什么意义，不知道有没有大神可以解释一下。

今天终于证实了我的猜测，我通过计算模型的准确率得到的label值是通过缩小了８倍大小的图片，也就是说，在data层作者加入了放缩程序，大小就是stride.