人人必须要知道的语义分割模型：DeepLabv3+

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图像分割是计算机视觉中除了分类和检测外的另一项基本任务，它意味着要将图片根据内容分割成不同的块。相比图像分类和检测，分割是一项更精细的工作，因为需要对每个像素点分类，如下图的街景分割，由于对每个像素点都分类，物体的轮廓是精准勾勒的，而不是像检测那样给出边界框。

图1 街景分割

图像分割可以分为两类：语义分割（Semantic Segmentation）和实例分割（Instance Segmentation），其区别如图2所示。

图2 图像分割中的语义分割和实例分割

可以看到语义分割只是简单地对图像中各个像素点分类，但是实例分割更进一步，需要区分开不同物体，这更加困难，从一定意义上来说，实例分割更像是语义分割加检测。这里我们主要关注语义分割。

与检测模型类似，语义分割模型也是建立是分类模型基础上的，即利用CNN网络来提取特征进行分类。对于CNN分类模型，一般情况下会存在stride>1的卷积层和池化层来降采样，此时特征图维度降低，但是特征更高级，语义更丰富。这对于简单的分类没有问题，因为最终只预测一个全局概率，对于分割模型就无法接受，因为我们需要给出图像不同位置的分类概率，特征图过小时会损失很多信息。其实对于检测模型同样存在这个问题，但是由于检测比分割更粗糙，所以分割对于这个问题更严重。但是下采样层又是不可缺少的，首先stride>1的下采样层对于提升感受野非常重要，这样高层特征语义更丰富，而且对于分割来说较大的感受野也至关重要；另外的一个现实问题，没有下采样层，特征图一直保持原始大小，计算量是非常大的。相比之下，对于前面的特征图，其保持了较多的空间位置信息，但是语义会差一些，但是这些空间信息对于精确分割也是至关重要的。这是语义分割所面临的一个困境或者矛盾，也是大部分研究要一直解决的。

对于这个问题，主要存在两种不同的解决方案，如图3所示。其中a是原始的FCN（Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation），图片送进网络后会得到小32x的特征图，虽然语义丰富但是空间信息损失严重导致分割不准确，这称为FCN-32s，另外paper还设计了FCN-8s，大致是结合不同level的特征逐步得到相对精细的特征，效果会好很多。为了得到高分辨率的特征，一种更直观的解决方案是b中的EncoderDecoder结构，其中Encoder就是下采样模块，负责特征提取，而Decoder是上采样模块（通过插值，转置卷积等方式），负责恢复特征图大小，一般两个模块是对称的，经典的网络如U-Net（U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation。而要直接将高层特征图恢复到原始大小是相对困难的，所以Decoder是一个渐进的过程，而且要引入横向连接（lateral connection），即引入低级特征增加空间信息特征分割准确度，横向连接可以通过concat或者sum操作来实现。另外一种结构是c中的DilatedFCN，主要是通过空洞卷积（Atrous Convolution）来减少下采样率但是又可以保证感受野，如图中的下采样率只有8x，那么最终的特征图语义不仅语义丰富而且相对精细，可以直接通过插值恢复原始分辨率。天下没有免费的午餐，保持分辨率意味着较大的运算量，这是该架构的弊端。这里介绍的DeepLabv3+就是属于典型的DilatedFCN，它是Google提出的DeepLab系列的第4弹。

图3 语义分割不同架构（来源：https://arxiv.org/abs/1903.11816）

整体架构

DeepLabv3+模型的整体架构如图4所示，它的Decoder的主体是带有空洞卷积的DCNN，可以采用常用的分类网络如ResNet，然后是带有空洞卷积的空间金字塔池化模块（Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)），主要是为了引入多尺度信息；相比DeepLabv3，v3+引入了Decoder模块，其将底层特征与高层特征进一步融合，提升分割边界准确度。从某种意义上看，DeepLabv3+在DilatedFCN基础上引入了EcoderDecoder的思路。

图4 DeepLabv3+模型的整体架构

对于DilatedFCN，主要是修改分类网络的后面block，用空洞卷积来替换stride=2的下采样层，如下图所示：其中a是原始FCN，由于下采样的存在，特征图不断降低；而b为DilatedFCN，在第block3后引入空洞卷积，在维持特征图大小的同时保证了感受野和原始网络一致。

图5 DilatedFCN与传统FCN对比

在DeepLab中，将输入图片与输出特征图的尺度之比记为output_stride，如上图的output_stride为16，如果加上ASPP结构，就变成如下图6所示。其实这就是DeepLabv3结构，v3+只不过是增加了Decoder模块。这里的DCNN可以是任意的分类网络，一般又称为backbone，如采用ResNet网络。

图6 output_stride=16的DeepLabv3结构

空洞卷积

空洞卷积（Atrous Convolution）是DeepLab模型的关键之一，它可以在不改变特征图大小的同时控制感受野，这有利于提取多尺度信息。空洞卷积如下图所示，其中rate（r）控制着感受野的大小，r越大感受野越大。通常的CNN分类网络的output_stride=32，若希望DilatedFCN的output_stride=16，只需要将最后一个下采样层的stride设置为1，并且后面所有卷积层的r设置为2，这样保证感受野没有发生变化。对于output_stride=8，需要将最后的两个下采样层的stride改为1，并且后面对应的卷积层的rate分别设为2和4。另外一点，DeepLabv3中提到了采用multi-grid方法，针对ResNet网络，最后的3个级联block采用不同rate，若output_stride=16且multi_grid = (1, 2, 4), 那么最后的3个block的rate= 2 · (1, 2, 4) = (2, 4, 8)。这比直接采用(1, 1, 1)要更有效一些，不过结果相差不是太大。

图7 不同rate的空洞卷积

空间金字塔池化（ASPP）

在DeepLab中，采用空间金字塔池化模块来进一步提取多尺度信息，这里是采用不同rate的空洞卷积来实现这一点。ASPP模块主要包含以下几个部分：
（1） 一个1×1卷积层，以及三个3x3的空洞卷积，对于output_stride=16，其rate为(6, 12, 18) ，若output_stride=8，rate加倍（这些卷积层的输出channel数均为256，并且含有BN层）；
（2）一个全局平均池化层得到image-level特征，然后送入1x1卷积层（输出256个channel），并双线性插值到原始大小；
（3）将（1）和（2）得到的4个不同尺度的特征在channel维度concat在一起，然后送入1x1的卷积进行融合并得到256-channel的新特征。

图8 DeepLab中的ASPP

ASPP主要是为了抓取多尺度信息，这对于分割准确度至关重要，一个与ASPP结构比较像的是[PSPNet]（Pyramid Scene Parsing Network）中的金字塔池化模块，如下图所示，主要区别在于这里采用池化层来获取多尺度特征。

图9 PSPNet中的金字塔池化层

此外作者在近期的文章（Searching for Efficient Multi-Scale Architectures for Dense Image Prediction）还尝试了采用NAS来搜索比ASPP更有效的模块，文中称为DPC（Dense Prediction Cell），其搜索空间包括了1x1卷积，不同rate的3x3空洞卷积，以及不同size的平均池化层，下图是NAS得到的最优DPC，这是人工所难以设计的。

图10 最优DPC

Decoder

对于DeepLabv3，经过ASPP模块得到的特征图的output_stride为8或者16，其经过1x1的分类层后直接双线性插值到原始图片大小，这是一种非常暴力的decoder方法，特别是output_stride=16。然而这并不利于得到较精细的分割结果，故v3+模型中借鉴了EncoderDecoder结构，引入了新的Decoder模块，如下图所示。首先将encoder得到的特征双线性插值得到4x的特征，然后与encoder中对应大小的低级特征concat，如ResNet中的Conv2层，由于encoder得到的特征数只有256，而低级特征维度可能会很高，为了防止encoder得到的高级特征被弱化，先采用1x1卷积对低级特征进行降维（paper中输出维度为48）。两个特征concat后，再采用3x3卷积进一步融合特征，最后再双线性插值得到与原始图片相同大小的分割预测。

图11 DeepLab中的Decoder

改进的Xception模型

DeepLabv3所采用的backbone是ResNet网络，在v3+模型作者尝试了改进的Xception，Xception网络主要采用depthwise separable convolution，这使得Xception计算量更小。改进的Xception主要体现在以下几点：
（1）参考MSRA的修改（Deformable Convolutional Networks），增加了更多的层；
（2）所有的最大池化层使用stride=2的depthwise separable convolutions替换，这样可以改成空洞卷积 ；
（3）与MobileNet类似，在3x3 depthwise convolution后增加BN和ReLU。

采用改进的Xception网络作为backbone，DeepLab网络分割效果上有一定的提升。作者还尝试了在ASPP中加入depthwise separable convolution，发现在基本不影响模型效果的前提下减少计算量。

图12 修改的Xception网络

结合上面的点，DeepLabv3+在VOC数据集上的取得很好的分割效果：

关于DeepLab模型的实现，Google已经开源在tensorflow/models，采用Google自家的slim来实现的。一点题外话是，作者最近有研究了NAS在分割网络的探索，叫做Auto-DeepLab（Auto-DeepLab:Hierarchical Neural Architecture Search for Semantic Image Segmentation），不同于前面的工作，这个真正是网络级别的NAS，其搜索空间更大。

小结

DeepLab作为DilatedFCN的典范还是值得学习的，其分割效果也是极其好的。但是由于存在空洞卷积，DeepLab的计算复杂度要高一些，特别是output_stride=8，对于一些要求低延迟的场景如无人车，还是需要更加轻量级的分割模型，这也是近来的研究热点。

参考文献

1. Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation
2. Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for Semantic Image Segmentation