总结-空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)、gridding问题以及解决方案、训练技巧BN和PReLU、CReLU

这里有个可视化、直观的图：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic

https://zhuanlan.zhihu.com/p/50369448

https://www.zhihu.com/question/54149221/answer/192025860

https://www.zhihu.com/question/54149221/answer/323880412

https://blog.csdn.net/qq_21997625/article/details/87080576

deconved：https://www.zhihu.com/question/43609045/answer/132235276

图来自：如何理解空洞卷积（dilated convolution）？ - 梁思远的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/54149221/answer/547315413

 

增大感受野：可以设置普通卷积的stride>1，但是stride大于1就会导致downsampling，卷积后图像尺寸减小、分辨率降低。

Dilated convolutional layer (also called as atrous convolution in DeepLab) allows for exponential increase in field of view without decrease of spatial dimensions.

注意：解决办法大概就是：使得卷积前后的每组结果能进行相互交错，相互依赖，解决空洞卷积局部信息丢失问题。或者捕获多尺度信息、获得局部信息依赖，以此解决局部信息不一致的问题。

在Deeplab_v3中对dilation rate的使用提出一个思考，当dilation rate过大时，由于图像的边缘效应导致long range information并没有被学习到。 * 个人思考：在网络的底层，不适合使用较大的dilation rate（貌似很多都是用标准卷积），因为底层网络层更多包含底维信息，如果引入大的dilation rate，会导致部分细节的底层信息被忽略掉。

1.例如[1, 2, 5, 1, 2, 5]这样的循环结构；dilated rate[1, 2, 5] with 3*3 kernel；

2.太繁琐，部分看不懂；

3.在最后生成的4组卷积结果之后，经过一层组交错层；第二种方法为在空洞卷积之前进行局部信息依赖，即增加一层分离卷积操作；

4.增加图像级特征，使用全局池化获取图像全局信息，没有仔细说明，需要补充学习；

5.ESPNet利用分解卷积的思想，先用1*1卷积将通道数降低减少计算量，后面再加上基于空洞卷积的金字塔模型，捕获多尺度信息。所有卷积后都使用BN和PReLU（PReLU(Parametric Rectified Linear Unit)。很多实时分割小网络都使用了PReLU；使用Adam训练，很多小网络使用这个；消融实验表明，在一维卷积之间加入BN+PReLU，精度会增加1.4%；

6.Kronecker convolution，参数量是不增加的，总体效果mIOU提升了1%左右。提出了一个TFA模块，利用树形分层结构进行多尺度与上下文信息整合。结构简单，但十分有效，精度提升4-5%。没有仔细说明，需要补充学习、

7.看不懂。

8.未细说。

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目录

dilation conv

空洞卷积的作用

空洞卷积gridding问题

解决方案

1. Panqu Wang,Pengfei Chen, et al.Understanding Convolution for Semantic Segmentation.//WACV 2018

2. Fisher Yu, et al. Dilated Residual Networks. //CVPR 2017

3. Zhengyang Wang,et al.Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction.//KDD 2018.

4. Liang-Chieh Chen,et al.Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation//2017

5. Sachin Mehta,et al. ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of DilatedConvolutions for Semantic Segmentation.//ECCV 2018

6. Tianyi Wu,et al.Tree-structured Kronecker Convolutional Networks for Semantic Segmentation.//AAAI2019

7. Hyojin Park,et al.Concentrated-Comprehensive Convolutionsfor lightweight semantic segmentation.//2018

8. Efficient Smoothing of Dilated Convolutions for Image Segmentation.//2019

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dilation conv

首先空洞卷积的目的是为了在扩大感受野的同时，不降低图片分辨率和不引入额外参数及计算量（一般在CNN中扩大感受野都需要使用s>1的conv或者pooling，导致分辨率降低，不利于segmentation。而如果使用大卷积核来增加感受野，会引入额外的参数及计算量）。可以代替降采样(pooling或s2/conv)，标准卷积可以看做空洞卷积的特殊形式。

空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用于语义分割与目标检测等任务中

• 空洞卷积：在3*3卷积核中间填充0，有两种实现方式，第一，卷积核填充0，第二，输入等间隔采样。

而dilated conv不是在像素之间padding空白的像素，而是在已有的像素上，skip掉一些像素，或者输入不变，对conv的kernel参数中插一些0的weight，达到一次卷积看到的空间范围变大的目的。

空洞卷积的作用

• 扩大感受野：（不影响微调的，也就是改了之后之前的模型可以继续训练）
• 捕获多尺度上下文信息：空洞卷积有一个参数可以设置dilation rate，具体含义就是跳过或者same采样时在卷积核中填充dilation rate-1个0，因此，当设置不同dilation rate时，感受野就会不一样，也即获取了多尺度信息。多尺度信息在视觉任务中相当重要啊。

空洞卷积可以任意扩大感受野，且不需要引入额外参数，但如果把分辨率增加了，算法整体计算量肯定会增加。

空洞卷积实际卷积核大小：

 d为空洞卷积参数空洞率dilation rate；(d - 1) 的值则为塞入的空格数，假定原来的卷积核大小为 k，那么塞入了 (d - 1) 个空格后的卷积核大小 n 为：

因此输出feature map尺寸是

感受野从k*k变为[k+(r-1)*(k+1)]*[k+(r-1)*(k+1)]

same的话需要pad的像素点是（new_width-1）*S + k - W_ori

以三个r=2的3*3/s1空洞卷积为例计算感受野：

K=k+(k-1)(r-1)=3+2*1=5
R=1+4+4+4=13

 

而语义分割由于需要获得较大的分辨率图，因此经常在网络的最后两个stage，取消降采样操作，之后采用空洞卷积弥补丢失的感受野。

以语义分割中常使用的VGG和ResNet50为例，计算其空洞前与空洞后的感受野。

VGG16：将FC6层使用7*7卷积替换，其他不变，此版本我们称为VGG_Conv，根据deeplabv1的设置，我们使用DeepLab-CRF-7x7，即取消pool4和pool5的降采样操作，改为了3*3/s1，同时将 conv5_1-conv5_3使用r=2的空洞卷积。FC的空洞率r=4。

VGG_Conv：R=1+6）*2+2+2+2）*2+2+2+2）*2+2+2+2）*2+2+2）*2+2+2=404
DeepLab-CRF-7x7：R=1+24）+2+4+4+4）+2+2+2+2）*2+2+2+2）*2+2+2）*2+2+2=412

两者和感受野近似相等，从deeplab实验结果可以看出，感受野不一定和之前完全一样，但感受野大了效果会好一些。表中结果和自己计算的不一样，不知道表中感受野怎么计算的。。

 

空洞卷积gridding问题

空洞卷积得到的某一层的结果中，邻近的像素是从相互独立的子集中卷积得到的，相互之间缺少依赖。

• 局部信息丢失：由于空洞卷积的计算方式类似于棋盘格式，某一层得到的卷积结果，来自上一层的独立的集合，没有相互依赖，因此该层的卷积结果之间没有相关性，即局部信息丢失。
• 远距离获取的信息没有相关性：由于空洞卷积稀疏的采样输入信号，使得远距离卷积得到的信息之间没有相关性，影响分类结果。设计更像是用于获取long-range information，这样或许对一些大物体有较好的分割效果，而对于小物体来说可能是有弊无利了。如何同时处理好大小物体的关系，则是设计好dilated convolution网络的关键。

通过图a解释了空洞卷积存在的问题，从左到右属于top-bottom关系，（从右依次卷积到左）三层卷积均为r=2的dilatedConv,可以看出最上层的红色像素的感受野为13且参与实际计算的只有75%，很容易看出其存在的问题。

解决方案

使得卷积前后的每组结果能进行相互交错，相互依赖，解决空洞卷积局部信息丢失问题。或者捕获多尺度信息、获得局部信息依赖，以此解决局部信息不一致的问题。

1. Panqu Wang,Pengfei Chen, et al.Understanding Convolution for Semantic Segmentation.//WACV 2018

论文地址：https://arxiv.org/abs/1702.08502

代码地址：https://github.com/TuSimple/TuSimple-DUC

使用HDC(混合膨胀卷积)的方案解决该问题，不同于采用相同的空洞率的deeplab方案，该方案将一定数量的layer形成一个组，然后每个组使用连续增加的空洞率，其他组重复。如deeplab使用rate=2,而HDC采用r=1,r=2,r=3三个空洞率组合，这两种方案感受野都是13。但HDC方案可以从更广阔的像素范围获取信息，避免了grid问题。同时该方案也可以通过修改rate任意调整感受野。

考虑到一个N个的size为K×K的扩张卷积，对应的扩张率为[r1,…,ri,..,rn]，HDC的目标是让最后的接收野全覆盖整个区域（没有任何空洞或丢失边缘）。

对比膨胀卷积，主要包含以下三方面的特征：

1)叠加的膨胀卷积的膨胀率dilated rate不能有大于1的公约数（比如[2, 4, 6]），不然会产生栅格效应；
2)膨胀率dilated rate设计成了锯齿状结构，例如[1, 2, 5, 1, 2, 5]这样的循环结构；
3)膨胀率dilated rate需要满足：，其中是第i层的膨胀率dilated rate，Mi是指在i层的最大dilation rate，假设总共有n层，那么，设计的目标是让M2≤K，比如：dilated rate[1, 2, 5] with 3*3 kernel

 

 

2. Fisher Yu, et al. Dilated Residual Networks. //CVPR 2017

如果特征map有比空洞率更高频的内容，则grid问题更明显。

提出了三种方法：

Removing max pooling：由于maxpool会引入更高频的激活，这样的激活会随着卷积层往后传播，使得grid问题更明显。

Adding layers：在网络最后增加更小空洞率的残参block, 有点类似于HDC。（todo ？？？？？）

Removing residual connections：去掉残参连接，防止之前层的高频信号往后传播。

3. Zhengyang Wang,et al.Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction.//KDD 2018.

空洞卷积的分解观点，在原始特征图上周期性采样形成4组分辨率降低的特征图，然后使用原始的空洞卷积参数(去掉了空洞0)分别进行卷积，之后将卷积的结果进行上采样组合。从该分解观点可以看出，卷积前后的4个组之间没有相互依赖，使得收集到不一致的局部信息。

从上面分解的观点出发：

(1) 在最后生成的4组卷积结果之后，经过一层组交错层，类似于ShuffleNet，使得每组结果能进行相互交错，相互依赖，以此解决局部信息不一致的问题。(变异的全连接？)

(2) 第二种方法为在空洞卷积之前进行局部信息依赖，即增加一层卷积操作，卷积利用了分离卷积，并且所有通道共享参数。

4. Liang-Chieh Chen,et al.Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation//2017

在处理多尺度物体分割时，常会有以下几种方式来操作：

deeplabv2中的aspp如上图所示，在特征顶部映射图使用了四中不同采样率的空洞卷积。这表明以不同尺度采样时有效的，在Deeolabv3中向ASPP中添加了BN层。不同采样率的空洞卷积可以有效捕获多尺度信息，但会发现随着采样率的增加，滤波器有效权重（权重有效的应用在特征区域，而不是填充0）逐渐变小。如下图

   当我们以不同采样率的3*3卷积核应用在65*65的特征映射上，当采样率接近特征映射大小时，3*3滤波器不是捕获全图像上下文，而是退化为简单的1*1滤波器，只有滤波器中心起作用。

即：ASPP存在的问题，当使用的空洞率增大时，atrous rate在极限的情况下（等于特征图的大小）,有效的滤波参数数量逐渐减小。极端的，当r等于特征图大小时，该卷积没有捕获整幅图像的上下文信息，3×3的卷积退化成为了1×1的卷积（只有一个权重（中心）是有效的）。

为了解决这个问题，考虑使用图片级特征，并且将全局的上下文信息合并到模型中。即在模型最后得到的特征图中采用全局平均池化，再给256个1×1的卷积（BN），然后双线性地将特征图 上采样 到所需的空间维度。最后，改善的ASPP由一个1×1的卷积，三个3×3的卷积，且rate=(6,12,18)的空洞卷积，滤波器数量为256，包含BN层。

1)如下图(a)部分Atrous Spatial Pyramid Pooling；

2)图像级特征，即将特征做全局平均池化，经过卷积再融合。如下图(b)部分Image Pooling。

针对output_stride=16的情况，cat后再将所有特征通过1x1级联到一起，生成最终的分数。

class ASPP(nn.Module):
    def __init__(self, in_channel=512, depth=256):
        super(ASPP,self).__init__()
        # global average pooling : init nn.AdaptiveAvgPool2d ;also forward torch.mean(,,keep_dim=True)
        self.mean = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
        self.conv = nn.Conv2d(in_channel, depth, 1, 1)
        # k=1 s=1 no pad
        self.atrous_block1 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 1, 1)
        self.atrous_block6 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 3, 1, padding=6, dilation=6)
        self.atrous_block12 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 3, 1, padding=12, dilation=12)
        self.atrous_block18 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 3, 1, padding=18, dilation=18)
 
        self.conv_1x1_output = nn.Conv2d(depth * 5, depth, 1, 1)
 
    def forward(self, x):
        size = x.shape[2:]
 
        image_features = self.mean(x)
        image_features = self.conv(image_features)
        image_features = F.upsample(image_features, size=size, mode='bilinear')
 
        atrous_block1 = self.atrous_block1(x)
 
        atrous_block6 = self.atrous_block6(x)
 
        atrous_block12 = self.atrous_block12(x)
 
        atrous_block18 = self.atrous_block18(x)
 
        net = self.conv_1x1_output(torch.cat([image_features, atrous_block1, atrous_block6,
                                              atrous_block12, atrous_block18], dim=1))
        return net

 针对output_stride=8的情况，rate=2×(6,12,18).并行处理后的特征图在集中通过256个1×1卷积（BN）,最后就是输出了，依旧是1×1卷积。

deeplabv3在v2基础上进一步探索空洞卷积，分别研究了级联ASPP与并联ASPP两种结构。

deeplabv3不同于deeplabv2，在resnet101基础上级联了更深的网络，随着深度的增加，使用了不同的空洞率的卷积，这些卷积保证分辨率不降低的情况下，感受野可以任意控制，一般让空洞率成倍增加。同时使用了Multigrid策略，在同一个blocks的不同层使用分层的空洞率，如2,4,8，而不是都使用2，这样使得感受野相比原来的有所增加。但这样同样会存在grid问题。

解决方案：增加图像级特征，使用全局池化获取图像全局信息，而其他部分的卷积为了捕获多尺度信息，这里的卷积不同于deeplabv2，加了batch normalization。

https://blog.csdn.net/qq_21997625/article/details/87080576 是cat的

5. Sachin Mehta,et al. ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of DilatedConvolutions for Semantic Segmentation.//ECCV 2018

ESPNet利用分解卷积的思想，先用1*1卷积将通道数降低减少计算量，后面再加上基于空洞卷积的金字塔模型，捕获多尺度信息。

之前的方法都是通过引入新的计算量，学习新的参数来解决grid问题。而这里直接使用了特征分层的思想直接将不同rate的空洞卷积的输出分层sum，其实就是将不同的感受野相加，弥补了空洞带来的网格效应。从结果上看效果不错。

训练技巧：

所有卷积后都使用BN和PReLU（PReLU(Parametric Rectified Linear Unit), 顾名思义：带参数的ReLU。很多实时分割小网络都使用了PReLU；使用Adam训练，很多小网络使用这个；如果ai=0，那么PReLU退化为ReLU；如果ai是一个很小的固定值(如ai=0.01)，则PReLU退化为Leaky ReLU(LReLU)。 有实验证明，与ReLU相比，LReLU对最终的结果几乎没什么影响。

（1） PReLU只增加了极少量的参数，也就意味着网络的计算量以及过拟合的危险性都只增加了一点点。特别的，当不同channels使用相同的ai时，参数就更少了。

（2） BP更新ai时，采用的是带动量的更新方式，如下图：

上式的两个系数分别是动量和学习率。 
需要特别注意的是：更新ai时不施加权重衰减(L2正则化)，因为这会把ai很大程度上push到0。事实上，即使不加正则化，试验中ai也很少有超过1的。

（3） 整个论文，ai被初始化为0.25。

 

6. Tianyi Wu,et al.Tree-structured Kronecker Convolutional Networks for Semantic Segmentation.//AAAI2019

使用Kronecker convolution来解决空洞卷积局部信息丢失问题，以r1=4、r2=3为例，KConv将每个标准卷积的元素都乘以个相同的矩阵，该矩阵由0,1组成，这样参数量是不增加的。该矩阵为：

这样每个元素乘以矩阵后变为上面右图所示的图。因此，可以看出r1控制空洞的数量，也即扩大了感受野，而r2控制的是每个空洞卷积忽视的局部信息。当r2=1时，其实就是空洞卷积，当r2=r1=1时就是标准卷积。

总体效果mIOU提升了1%左右。除此之外，提出了一个TFA模块，利用树形分层结构进行多尺度与上下文信息整合。结构简单，但十分有效，精度提升4-5%。

7. Hyojin Park,et al.Concentrated-Comprehensive Convolutionsfor lightweight semantic segmentation.//2018

针对实时语义分割提出的网络结构，深度分离卷积与空洞卷积的组合，在ESPNet上做的实验。并且说明简单的组合会带来精度的降低，由于局部信息的丢失。为此，在深度分离空洞卷积之前，使用了两级一维分离卷积捕获局部信息。

网络结构上与ESPNet保持一致，其中，并行分支结果直接Cat，不需要后处理，每个分支不需要bn+relu。消融实验表明，在一维卷积之间加入BN+PReLU，精度会增加1.4%。

8. Efficient Smoothing of Dilated Convolutions for Image Segmentation.//2019