SPADE阅读笔记

SPADE阅读笔记

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• SPADE阅读笔记
  • 作者的方法
    • spatial-adaptive denormalization
    • SPADE generator
    • 为啥SPADE work better？

同样的，作者提出一个simplt but effective layer，给定一张分割的图，作者能够合成photorealistic images.作者说，normalization layer能够wash way semantic information.为了解决这个问题，作者propose using input layout for modulating the activations in normalization layers through a spatially-adaptive, learned transormation.

作者的方法

假设语义分割mask为\(\mathbf{m} \in \mathbb{L}^{H \times W}\), H和W分别为图像高宽，m中的每一个元素代表其所属类别。作者的目标就是学习一个mapping function能够convert an input segmentation mask \(m\) to a photorealistic image.

spatial-adaptive denormalization

让\(h^i\)表示\(i\)-th layer的激活，一个mini-batch有\(N\)个samples；\(C^i\)表示一共有\(C^i\)个channel。\(H^i\)和\(W^i\)表示activation map的高和宽，作者提出了一个新的conditional normalization method called spatial-adaptive denormalization (SPADE)。和BN很相似的是，在channel的维度对激活进行规划，然后modulated with学习的尺度和偏置。SPADE的设计如下图所示：

如title所说，mask首先经过卷积到embedding space，然后得到modulation parameters \(\gamma\)和\(\beta\)。和之前的conditional nomalization methods不一样的是，这里的\(\gamma\)和\(\beta\)不是vector，而是有spatial dimension的tensor。产生的\(\gamma\)和\(\beta\)然后先乘在假造normalized activation.

在site\(\left(n \in N, c \in C^{i}, y \in H^{i}, x \in W^{i}\right)\)的激活是

\[\gamma_{c, y, x}^{i}(\mathbf{m}) \frac{h_{n, c, y, x}^{i}-\mu_{c}^{i}}{\sigma_{c}^{i}}+\beta_{c, y, x}^{i}(\mathbf{m}) \]

其中，\(h_{n, c, y, x}^{i}\)表示在normalization之前的激活，\(\mu_{c}^{i}\)和\(\sigma_{c}^{i}\)是channel c的均值和方差：

\[\mu_{c}^{i}=\frac{1}{N H^{i} W^{i}} \sum_{n, y, x} h_{n, c, y, x}^{i} \]

\[\sigma_{c}^{i}=\sqrt{\frac{1}{N H^{i} W^{i}} \sum_{n, y, x}\left(\left(h_{n, c, y, x}^{i}\right)^{2}-\left(\mu_{c}^{i}\right)^{2}\right)} \]

其中，\(\gamma_{c, y, x}^{i}(\mathbf{m})\)和\(\beta_{c, y, x}^{i}(\mathbf{m})\)是学习到的modulation parameters of normalization layer. 和BN不同的是，\(\gamma\)和\(\beta\)取决于segmentation mask，以及不同的位置，也不一样。作者说，他使用两层简单的网络来提取\(\gamma\)和\(\beta\)。

SPADE generator

使用spade，没有必要将segmentationmap输入到网络的第一层，因为学习到的modulation parameters 已经编码了label layout的足够的信息。因此，作者discard generator的encoder的part，这将会得到一个更加轻量级的网络，而且可以输入任意的噪声。

作者的网络结构如下所示

作者说他的训练方式和pix2pixHD一样，只是用hinge loss取代了最后的MSE loss

为啥SPADE work better？

作者说，SPADE能够保留semantic information against common normalization layers. 因为传统的BN,或者是IN能够对于输入的segmentation mask进行wash away semantic information. 作者假设了一种case，输入都只是一种label，那么经过IN之后，输出都为0.但是对于spade，则能够避免这种case