Deformable Convolutional可变形卷积回顾

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作者：Sik-Ho Tsang

编译：ronghuaiyang

导读

使用可变形卷积，可以提升Faster R-CNN和R-FCN在物体检测和分割上的性能。只要增加很少的计算量，就可以得到性能的提升，非常好的文章，值的一看。

(a) Conventional Convolution, (b) Deformable Convolution, (c) Special Case of Deformable Convolution with Scaling, (d) Special Case of Deformable Convolution with Rotation

传统/常规卷积基于定义的滤波器大小，在输入图像或一组输入特征图的预定义矩形网格上操作。该网格的大小可以是3×3和5×5等。然而，我们想要检测和分类的对象可能会在图像中变形或被遮挡。

在DCN中，网格是可变形的，因为每个网格点都可以通过一个可学习的偏移量移动。卷积作用于这些移动的网格点上，因此称为可变形卷积，类似于可变形RoI池化的情况。通过使用这两个新模块，DCN提高了DeepLab、Faster R-CNN、R-FCN、和FPN等的准确率。

最后，MSRA使用DCN+FPN+Aligned Xception在COCO Detection Challenge中获得第二名，Segmentation Challenge中获得第三名。发表于2017 ICCV，引用次数超过200次。

1. 可变形卷积

可变形卷积

• 规则的卷积是在一个规则的网格R上操作的。

• 对R进行可变形卷积运算，但每个点都增加一个可学习的偏移∆pn。

• 卷积生成2N个特征图，对应N个2D个偏移量∆pn(每个偏移量对应有x-方向和y-方向)。

标准卷积(左), 可变形卷积(右)

• 如上所示，可变形卷积将根据输入图像或特征图在不同位置为卷积选择值。

• 与Atrous convolution相比，Atrous convolution在卷积过程中具有较大但固定的膨胀值。(Atrous convolution也称为dilated convolution或hole算法。

• 与Spatial Transformer Network (STN)比较：STN对输入图像或特征图进行变换，而可变形卷积可以被视为一个非常轻量级的STN。

2. Deformable RoI Pooling

Deformable RoI Pooling

• 常规RoI Pooling将任意大小的输入矩形区域转换为固定大小的特征。

• 在Deformable RoI Pooling中，首先，在top path中，我们仍然需要常规的RoI Pooling来生成池化的feature map。

• 然后，使用一个全连接(fc)层生成归一化的偏移∆p̂ij，然后转化为偏移∆pij(方程在右下角)其中γ= 0.1。

• 偏移量归一化是必要的，使偏移量的学习不受RoI大小的影响。

• 最后，在底部路径，我们执行deformable RoI pooling。输出特征图是基于具有增强偏移量的区域进行池化的

3. Deformable Positive-Sensitive (PS) RoI Pooling

Deformable Positive-Sensitive (PS) RoI Pooling (在这里颜色很重要)

对于原始的R-FCN中的Positive-Sensitive (PS) RoI pooling，所有的输入特征图首先转换为每个类别k²个得分图(假设背景类总共C + 1个类别)(最好是读一下R-FCN，理解一下最初的PS RoI pooling)

• 在deformable PS RoI pooling中，首先，在顶部路径上，和原始的相似， 卷积用于生成2k²(C + 1)得分图。

• 这意味着，对于每个类别，有k²个特性图，这些特征图代表了我们要学习的物体的偏移量{上左(TL)，上中(TC), . .，右下(BR)}。

• 偏移量(顶部路径)的原始的PS RoI Pooling是使用图中相同的区域和相同的颜色来池化的。我们在这里得到偏移量。

• 最后，在底部路径中，我们执行deformable PS RoI pooling来池化偏移量增强的特征图。

4. 可变形卷积用于ResNet-101 & Aligned-Inception-ResNet

4.1. Aligned-Inception-ResNet

Aligned-Inception-ResNet Architecture (Left), Inception Residual Block (IRB) (Right)

• 在原始的Inception-ResNet中，存在对齐问题，对于靠近输出的特征图上的单元格，其在图像上的投影空间位置与其感受野中心位置不一致。

• 在Aligned-Inception-ResNet中，我们可以看到，在Inception Residual Block (IRB)中，所有用于分解的非对称卷积(例如:1×7,7×1,1×3,3×1 conv)都被删除了。如上所示，只使用了一种IRB类型。同样，IRB的数量也不同于incep-resnet -v1或incep-resnet -v2。

Error Rates on ImageNet-1K validation.

• Aligned-Inception-resnet的错误率低于ResNet-101。

• 虽然Aligned-Inception-resnet的错误率高于Inception-resnet -v2，Aligned-Inception-resnet解决了对齐问题。

4.2. 修改ResNet-101 & Aligned-Inception-ResNet

• 现在我们得到了两个主要的特征提取方法：ResNet-101和Aligned-Inception-resnet，这最初用于图像分类任务。

• 但输出特征图太小，不利于目标检测和分割任务。

• Atrous convolution(或dilated convolution)在最后一个block (conv5)的开头进行reduce, stride由2变为1。

• 因此，最后一个卷积块的有效步长由32像素降低到16像素，提高了feature map的分辨率。

4.3. 不同的物体检测器

• 特征提取后，使用不同的物体检测器或分割方案，如DeepLab、class-aware RPN（或被简化的SSD）、Faster R-CNN和R-FCN。

5. 对比研究和结果

5.1. 使用可变形卷积在不同数量的最后几层上

在ResNet-101中最后1、2、3和6个卷积层(3×3滤波器)中使用可变形卷积的结果

3和6个可变形卷积也很好。最后，作者选择3，因为可以很好地权衡用于不同的任务。

我们还可以看到DCN改进了DeepLab，class-aware RPN(或认为是简化的SSD），fast - R-CNN和R-FCN

5.2. 可变形卷积偏移距离分析

最后3个卷积层的可变形卷积分析

示例：三个级别的3×3可变形过滤器，用于背景上的三个激活单元(绿色点)(左侧)、一个小物体(中部)和一个大物体(右侧)

• 上述分析亦说明了DCN的有效性。首先，根据ground truth bound box标注和滤波器中心的位置，将可变形卷积滤波器分为四类：small、medium、large和background。

• 然后测量膨胀值(偏移距离)的均值和标准差。

• 发现可变形滤波器的感受野大小与目标大小相关，说明可以有效地从图像内容中学习变形。

• 背景区域的滤波器大小介于中、大物体之间，说明识别背景区域需要较大的感受野。

在R-FCN和3×3个bins(红色)中，输入RoI(黄色)的偏移部分

• 与可变形RoI pooling类似，现在部分被偏移以覆盖非刚性物体。

5.3. 在PASCAL VOC上和Atrous卷积对比

• 只使用可变形卷积：DeepLab，class-aware RPN， R-FCN使用可变形卷积都得到了改进，已经优于使用atrous convolution实现的DeepLab，RPN和R-FCN。与atrous convolution相比，Faster R-CNN使用可变形卷积更具有竞争优势。

• 只使用Deformable RoI Pooling：在Faster R-CNN和R-FCN中只使用Deformable RoI Pooling。对于Faster-RCNN，两者差不多，对于R-FCN，Deformable RoI Pooling更好。

• 使用可变形卷积和Deformable RoI Pooling：对于Faster R-CNN和R-FCN，使用可变卷积核可变ROI池化效果是最好的。

5.4. PASCAL VOC上的模型复杂度和运行时间

模型复杂度和运行时间

• 可变形卷积只在模型参数和计算上增加很小的开销

• 除了增加模型参数之外，显著的性能改进来自于模型几何变换的能力。

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英文原文：https://towardsdatascience.com/review-dcn-deformable-convolutional-networks-2nd-runner-up-in-2017-coco-detection-object-14e488efce44

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