ICML 2019 反锯齿下采样改进网络平移不变性

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前几天看到一篇来自Adobe研究院的论文《Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again》，感觉很有启发性。

论文只有一位作者，该论文已被ICML 2019 接收。

在计算机视觉特征提取的研究历史中，平移不变性是算法设计者不断追求的。

具有平移不变性意即目标在图像中平移一定的像素，提取的特征不会差别很大。

请看以下这幅动图：

baseline展示了CNN网络的预测结果随着图像变化而大幅变化，Anti-aliased 为该论文的结果。

在深度卷积网络的世界里，一只鸟的图片平移了几个像素，它是一只鸟的概率就不同了，甚至就不再是一只鸟了，这就说不过去了。

这说明CNN网络不具有良好的平移不变性。

作者考虑了CNN网络的各个结构，认为卷积层本身是具有平移不变性的，而池化层破坏了平移不变性。

作者认为可以借鉴信号处理中反锯齿算法的设计，即在信号下采样之前进行低通滤波（也就是图像模糊），缓解池化操作带来的对平移不变性的破坏。

具体做法请看下图：

baseline展示了原始的MaxPool操作，作者将其看为两步，先Max，再下采样。

作者的做法是在Max之后加一步图像模糊，嗯，就是这么简单～

作者对StridedConv与AveragePool等涉及到下采样的网络操作都进行了改进，成为ConvBlurPool、BlurPool，即都是在下采样之前进行模糊操作。

实验中也研究使用了不同类型和参数的模糊核。

这么简单，会奏效吗？

作者在CIFAR和ImageNet数据集上使用改造后的多个知名网络进行了实验，均获得了精度提升。

作者也将此网络结构用于图像生成，也获得了更好的视觉结果。

作者认为，在解决CNN方法带来的一些问题中，研究人员往往忽略了传统信号处理领域里已经取得的成果。

论文地址：

https://arxiv.org/abs/1904.11486

代码将在以下网址开源：

https://richzhang.github.io/antialiased-cnns/

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