论文提要“Hypercolumns for Object Segmentation and Fine-grained Localization”

动机：
CNN网络的最后一层对类别层的语义信息比较敏感，而对扰动（姿态，光照，关节和位置）不敏感。细粒度的分析包括目标分割，姿态分析等，直接使用最后一层不是最优的选择。
最后一层的特征在空间上比较粗糙，对准确定位有影响。文章提出了超列（Hypercolumn），即对应像素的网络所有节点的激活串联作为特征，进行目标的细粒度定位：同时定位和分割SDS，关键点定位和组件标记。超列的原理图如下所示：

原理：
1. 问题提出
对每个任务，扩展bbox并预测一个对应的heatmap，对于分割，heatmap编码的是对应位置在物体内部的概率；对于组件标记，每个组件预测一个heatmap，对应每个位置属于该组件的概率；对于关键点预测，每个关键点有一个heatmap，对应该该关键点在特定区域内的概率。
对以上三种情况，预测一个50*50的heatmap，之后缩放到与bbox同样大小，问题转化为对50*50个位置进行分类，文章使用超列进行分类。
2. 计算超列
对每个位置，使用图1的方法提取对应点某些层上的输出作为特征。由于特征图大小不一，将特征图使用双线性插值缩放到统一大小。特征图F上采样到f，i位置的特征向量为：
fi=∑kαikFk (1)
3. 网格分类器
获得对应位置的分类器，简单的方法是对50*50的位置分别训练分类器。考虑到速度和临近关系，文章训练 K×K 的分类器，K=5，10。每个分类器是一个函数 g(k)，g(k)的输入是特征向量输出是0，1。与（1）类似，插值实现网格附近的预测：
hi(⋅)=∑kαikgk(⋅) （2）
如果i位置的特征向量是 fi ，则对应的得分是
pi=∑kαikgk(fi)=∑kαikpik （3）
pik 是i位置第k个分类器的概率输出，测试时，对每个像素运行 K2 个分类器，之后使用（3）式对所有的分类结果进行线性组合。
每个特征图对应多个通道，i位置特征 fi 在第j个特征图的特征段为 f(j)i ，将线性分类器进行分解：
wTfi=∑jw(j)Tf(j)i
4. 卷积及上采样
对特征图每个位置进行分类类似于1*1卷积，先将特征分割成对应每个特征图的组块，对每个组块进行1*1卷积生成得分图，之后上采样得分图，最后累加，原理类似于以下公式：

上述原理用写进网络如下图所示：

训练时，为50*50的heatmap分配label，损失是50*50区域逻辑损失总和。

检测分割实验
之前的SDS：提取proposal，同事计算bbox及前景CNN特征，之后进行nms，最后使用高层特征对候选区域进行修正。本文使用超列进行修正。
1. 使用超列进行修正
超列使用fc7层，conv4层（1*1邻域），pool2层（3*3邻域），10*10网格分类器，实验结果及拓展实验如下表所示

2. 由bbox进行SDS
使用RCNN的检测结果作为开始，经过nms及bbox回归。对bbox进行拓展，找回NMS滤掉的但可能是比较好的bbox，之后对每个候选者使用超列提取特征，使用CNN对每个区域进行打分。训练数据为拓展后的候选框，分割结果与groundtruh>0.7的是正样本，<0.5的为负样本。最终的结果在与groundtruth为0.5时mAP为60.0。

对有关节的物体进行组件标记的结果如下图所示：