语义分割的几种网络模型_语义分割最新模型

Deeplabv3+网络

Deeplabv3+网络

简介

deeplabv3+是现今性能最好的语义分割模型之一。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。

主要工作

1. 原DeepLabv3当作encoder，添加decoder得到新的模型（DeepLabv3+）。
2. 把Xception和Depthwise separable convolution应用到Atrous Spatial Pyramid Pooling和decoder中。
3. 深度可分离卷积（Depthwise separable convolution）。
4. epthwise convolution是在每个通道上独自的进行空间卷积
   pointwise convolution是利用1x1卷积核组合前面depthwise convolution得到的特征
   tensorflow支持atrous版的depthwise convolution。
   为什么说要用它呢？
   因为它能够保持性能的同时大大减少计算量，举个例子：
   假若输入2通道的特征，输出3通道特征，卷积核大小为3x3
   正常版卷积：
   参数量=2x(3x3)x3=54
   深度可分离卷积：
   参数量=2x3x3+2x1x1x3=24
   注意：第一部分为depthwise convolution（2x3x3）,第二部分为
   pointwise convolution（2x1x1x3）

网络整体结构

1. Encoder
   Encoder就是原来的DeepLabv3，注意点有2点：

输入尺寸与输出尺寸比（output stride = 16），最后一个stage的膨胀率rate为2
Atrous Spatial Pyramid Pooling module（ASPP）有四个不同的rate，额外一个全局平均池化

Decoder
明显看到先把encoder的结果上采样4倍，然后与resnet中下采样前的Conv2特征concat一起，再进行3x3的卷积，最后上采样4倍得到最终结果
需要注意点：

融合低层次信息前，先进行1x1的卷积，目的是降通道（例如有512个通道，而encoder结果只有256个通道）
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主干网络

作者在MSRA基础上作了些修改:

更深的Xception结构，并不修改entry flow network结构
所有的max pooling结构被stride=2的深度可分离卷积代替

每个3x3的depthwise convolution都跟BN和Relu
改进后的结构如下：
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实验
1.decoder结构上的探索

训练时上采样输出结果比下采样真值提升1.2%

低层次信息通道数多少个比较合适（1x1卷积的通道数）
哪个底层的细节信息较好&3x3的卷积如何构成
验证了U-Net和SegNet类似的解码结构在此网络上并没有多少提升
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2. Backbone为Resnet101的结果
3. Backbone为Xception的结果
4. 在Cityscapes数据集上