Pyramid Scene Parsing Network

Pyramid Scene Parsing Network

* Authors: [[Hengshuang Zhao]], [[Jianping Shi]], [[Xiaojuan Qi]], [[Xiaogang Wang]], [[Jiaya Jia]]

• DOI: 10.1109/CVPR.2017.660

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初读印象

comment:: (PspNet)用金字塔池化模块和金字塔场景解析([[cv不同方向]])网络来聚合不同层的上下文以利用全局上下文信息。

Why

提出一种聚合不同区域的上下文以利用全局上下文信息以产生pixel-wise预测的框架。

复杂多样的场景下需要解决的问题：

1. 语境不符：语境下不能出现错误的词汇（车不应出现在河上）
2. 类别混淆：同一对象不能预测为不同的相似类别（一个对象同时预测为建筑和摩天大厦）
3. 类别不显眼：太小的类别容易被忽略。太大的类别容易超出感受野导致非连续预测。

过去的方法：

1. 把全连接层换成卷积层(FCN等)
2. 使用膨胀卷积或带有反卷积的[[coarse-to-fine]]扩大感受野
3. 使用CRF来调整语义分割结果
4. 用带FCN的全局平均池化能够加强语义分割的结果，但是在复杂数据集上不适用。

What

用金字塔池化模块提取多尺寸的局部上下文并融合为全局场景先验，

How

• 金字塔池化模块：融合四种来自不同金字塔规模的特征(pdf) 得到全局先验（比全局池化更有代表性）

  • 经过CNN得到的feature map，每层将原始输入分成不同子区域（区域大小可变，汇聚层大小根据区域大小改变，论文中使用如下配置），子区域做平均池化。
    1. 全局池：最粗糙，大小为生成（1×1×N）输出
    2. 剩下几层分别输出（2×2×N)（3×3×N)（6×6×N)
  • 对每层的结果分别做（1×1×1）的卷积并用双线性插值上采样，所有结果与CNN得到的feature做拼接。

• 金字塔场景解析网络 (PSPNet)

  1. 预训练的ResNet（使用膨胀卷积），得到原图\(\frac{1}{8}\)大小的feature map。
  2. 用金字塔池化模块得到全局先验并与（1）中得到的feature map拼接。
  3. 经过卷积层、上采样得到预测结果。

• 实现细节

  • “poly”学习率：“Inspired by [4], we use the “poly” learning rate policy where current learning rate equals to the base one multiplying (1 − iter maxiter )power.” (Zhao 等。, 2017, p. 5) 学习率
  • 动量和权重衰退“Momentum and weight decay are set to 0.9 and 0.0001 respectively.” (Zhao 等。, 2017, p. 5) (pdf)
  • 数据增强：镜像，缩放，旋转，高斯模糊
  • 使用辅助损失函数训练

• 消融实验的结论：

  • 平均池化表现优于最大池化
  • 金字塔池化由于全局池化
  • 池化后有卷积优于没有卷积
  • 辅助损失函数为0.4时效果最好
  • resnet越深效果越好

Conclusion

本文亮点：

1. 加入金字塔池化模块得到的全局上下文信息后，有效减少了类别混淆、忽略不显眼的类的情况出现。
2. 消融实验里可以看到，实现细节中用的一些方法也调高了global acc和iou。

References

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参考文献