@vivounicorn 2018-10-06T07:10:48.000000Z 字数 12595 阅读 3081

机器学习与人工智能技术分享-第九章语义分割

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9. 语义分割
References

9. 语义分割

9.1 FCN

FCN在《Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation》中第一次被提出，个人认为是实现图像end to end语义分割的开山之作，第一次做到了低成本的像素级分类预测（end-to-end, pixels-to-pixels），另外这个方法用在目标检测、识别上效果好于传统新方法(如：Faster R-CNN)。
所谓语义分割简单说就是不但要知道你属于哪一类，还要知道你在哪儿：

9.1.1 算法概述

CNN网络无疑是特征提取的利器，尤其在图像领域，回顾我们的做法：CNN做特征提取+全连接层做特征组合+分类/回归，为了能提高模型预测能力，需要通过多个全连接层（做笛卡尔积）做特征组合，这里是参数数量最多的地方，成为模型训练，尤其是inference时的最大瓶颈（所以模型压缩和剪枝算法会把第一把刀放在全连接层），而由于全连接层的存在，导致整个网络的输入必须是固定大小的：由于卷积和采样操作更本不关心输入大小如何，试想如果输入大小不一，不同图片到了全连接层时其输入节点数是不一样的，而网络的定义必须事先定义好，所以没法儿玩儿了，于是有了前面的SPP及RoI pooling来解决这个问题，FCN则是解决这个问题的另一个思路。
总结该算法要解决的问题如下：
1、取消网络对输入数据大小必须固定的限制；
2、提高模型效果且加快其训练和inference速度。
相比于传统CNN，FCN把全连接层全部替换成卷积层，并在feature map(可以是其中任何一个)上做上采样，使其恢复到原始图片大小，这样不但保留了每个像素的空间信息，而且每个像素都会有一个分类预测。比如下图中pixelwise prediction那一层，小猫、小狗、电视、背景都会在像素级别做分类预测：

9.1.2 1×1卷积回顾

前面我们在介绍各种经典识别网络中介绍了1×1卷积核，回顾下它的作用，尤其对多通道而言：
1、每个1×1卷积核会有一个参数，利用它们可以做跨通道特征融合，即对多个通道的feature map做线性组合；
2、具有降维或升维作用，如：在GoogleNet中它可以跟在pooling层后面做降维，也可以直接通过减少通道数做降维，大大减少了参数量；
3、可以在不损失feature map信息的前提下利用后面的激活函数增加模型非线性表征能力，可以低成本的把网络变深。

9.1.3 全卷积网络

使用传统CNN做像素级分类的问题：
1、为了考虑上下文信息，需要一个滑动窗口，利用滑动窗口内的feature map对每个像素做分类，分类效果及存储空间随滑动窗口的大小上升；
2、为了考虑上下文信息，导致相邻两个窗口之间有大量的像素重复，意味着大量计算重复；
3、原图的空间信息没有被很好的利用；
4、原图需要固定大小，图像的resize（本质就是图像的下采样）导致信息损失。
FCN则很好的解决了上面几个问题。

上图是传统CNN工作流程，下图是FCN工作流程，它最终可以得到关于目标的热图，这种变换除了在语义分割、检测、识别上用到，也会在feature map可视化上用来帮助分析特征。
一张图说明：

理解FCN最关键的一步是理解上采样（upsampling）。

9.1.4 Nyquist–Shannon采样定理

关于采样，这个话题可大可小，从定义上说，采样是这么一个过程：在尽可能减少信息损失的情况下，将信号从一种采样率下的形态转换为另外一种，对于图片，这个过程叫做图像缩放。详细定义参见Resampling。
对计算机而言无法处理连续信号（读者想想为什么？），必须通过采样做信号离散化，那就必须回答一个问题：理想情况下，以什么样的频率采样能完美重构连续信号的信息。
Nyquist–Shannon采样定理回答了上面的问题：当对信号均匀间隔离散采样且信号的带宽小于采样率的一半时，原始连续信号可以被其得到的采样样本完全重构，不满足该条件则会出现混叠(Aliasing)现象。
理论上连续信号可以通过以下公式重构（信息重构器）：

$\text{s(x) = sum_n s(n*T) * sinc((x-n*T)/T), with sinc(x) = sin(pi*x)/(pi*x) for x!=0, and = 1 for x=0}$

其中采样率为:1/T，s(n*T)是s(x)的采样样本，sinc(x)是采样核(resampling kernel)。
一般来说信息重构器有以下性质：
1、 $s(m*T)$ 确实是信号 $s(x)$ 的样本；
2、 $\sum_n{sinc((x-n*T)/T)} = 1$ ;
3、resampling kernel： $sinc(x)=* \text{ for x!=0, and = 1 for x=0}$ ；
4、resampling kernel： $sinc(x)$ 是对称的， $sinc(x) = sinc(-x)$ ；
5、resampling kernel： $sinc(x)$ 是处处可微的。

当然还有其他形式的resampling kernel，比如bilinear resampling kernel，满足上述性质2、3、4：

$f(x)= \begin{cases} 1 - |x|& \text{|x|<1}\\ 0& \text{other} \end{cases}$

这个函数在FCN里广泛用到。
我利用scikit-image library给个简单的bilinear resampling示例：

import skimage.transform
from numpy import ogrid, repeat, newaxis
from skimage import io
def upsample_with_skimage(img, factor):
    # order=1表示bilinear resampling，参见：http://scikit-image.org/docs/dev/api/skimage.transform.html。
    # order的含义：
    # 0: Nearest-neighbor
    # 1: Bi-linear (default)
    # 2: Bi-quadratic
    # 3: Bi-cubic
    # 4: Bi-quartic
    # 5: Bi-quintic
    return skimage.transform.rescale(img,
                                     factor,
                                     mode='constant',
                                     cval=0,
                                     order=1)
if __name__ == '__main__':
    target = upsample_with_skimage(img=io.imread("feature_map.jpg"), factor=5)
    io.imsave("upsampling.png", target, interpolation='none')

9.1.5 转置卷积(Transposed Convolution)

很多人把这个过程叫做“反卷积(deconvolution)”，但我认为这么叫是错误的，它的过程并不是对卷积的逆运算，它除了用在FCN中还会用在卷积可视化、对抗神经网络中。
原理如下：

假设，输入为4×4、输出为2×2、卷积核为3×3，则把输出、输入和卷积核按照从左到右、从上到下展开为向量，前向传播的卷积过程相当于输入与以下稀疏矩阵的乘积：

$\begin{equation} W=\left( \begin{array}{lll} w_{0,0} &0&0&0 \\ w_{0,1} &w_{0,0}&0&0 \\ w_{0,2} &w_{0,1}&0&0 \\ 0 &w_{0,2}&0&0 \\ w_{1,0} &0&w_{0,0}&0 \\ w_{1,1} &w_{1,0}&w_{0,1}&w_{0,0} \\ w_{1,2} &w_{1,1}&w_{0,2}&w_{0,1} \\ 0 &w_{1,2}&0&w_{0,2} \\ w_{2,0} &0&w_{1,0}&0 \\ w_{2,1} &w_{2,0}&w_{1,1}&w_{1,0} \\ w_{2,2} &w_{2,1}&w_{1,2}&w_{1,1} \\ 0 &w_{2,2}&0&w_{1,2} \\ 0 &0&w_{2,0}&0 \\ 0 &0&w_{2,1}&w_{2,0} \\ 0 &0&w_{2,2}&w_{2,1} \\ 0 &0&0&w_{2,2} \end{array} \right)^T\nonumber \end{equation}$
前向传播过程就表述为：

$\begin{equation} Y=W \cdot X =\left( \begin{array}{lll} w_{0,0} &0&0&0 \\ w_{0,1} &w_{0,0}&0&0 \\ w_{0,2} &w_{0,1}&0&0 \\ 0 &w_{0,2}&0&0 \\ w_{1,0} &0&w_{0,0}&0 \\ w_{1,1} &w_{1,0}&w_{0,1}&w_{0,0} \\ w_{1,2} &w_{1,1}&w_{0,2}&w_{0,1} \\ 0 &w_{1,2}&0&w_{0,2} \\ w_{2,0} &0&w_{1,0}&0 \\ w_{2,1} &w_{2,0}&w_{1,1}&w_{1,0} \\ w_{2,2} &w_{2,1}&w_{1,2}&w_{1,1} \\ 0 &w_{2,2}&0&w_{1,2} \\ 0 &0&w_{2,0}&0 \\ 0 &0&w_{2,1}&w_{2,0} \\ 0 &0&w_{2,2}&w_{2,1} \\ 0 &0&0&w_{2,2} \end{array} \right)^T\nonumber \cdot \left( \begin{array}{lll} 1\\ 2\\ 3\\ 4 \\ 5\\ 6\\ 7\\ 8 \\ 9\\ 10\\ 11\\ 12\\ 13\\ 14\\ 15\\ 16 \end{array} \right)\nonumber = \left( \begin{array}{lll} 1\\ 2\\ 3\\ 4 \end{array} \right)\nonumber \end{equation}$

误差反向传播(如果记不清了可以回看5.1节)：

$\frac{\partial E}{\partial X}=W^T\frac{\partial E}{\partial Y}$

那么反过来，我们希望从4维向量映射回16维向量怎么做呢：把上面过程逆反一下(当然该做padding还得做)：
前向传播：

$Y=W^T X$
反向传播:

$\frac{\partial E}{\partial X}=(W^T)^T\frac{\partial E}{\partial Y}=W\frac{\partial E}{\partial Y}$

整个过程平滑柔顺，多种情况下的详细解释可以看：《Convolution arithmetic tutorial》

keras下做转置卷积，输入feature map及最终效果与8.7.4。

# -*- coding: utf-8 -*-
from __future__ import division
import numpy as np
import tensorflow as tf
from skimage import io
import skimage
import io
import os
import keras.backend as K
def get_kernel_size(factor):
    """
    给定上采样因子，返回核大小，上采样因子大小等于转置卷积步长。
    """
    return 2 * factor - factor % 2
def upsample_filt(size):
    """
    返回上采样bilinear kernel矩阵。
    """
    factor = (size + 1) // 2
    if size % 2 == 1:
        center = factor - 1
    else:
        center = factor - 0.5
    og = np.ogrid[:size, :size]
    return (1 - abs(og[0] - center) / factor) * \
           (1 - abs(og[1] - center) / factor)
def bilinear_upsample_weights(factor, channel):
    """
    使用bilinear filter初始化转置卷积权重矩阵。
    """
    filter_size = get_kernel_size(factor)
    weights = np.zeros((filter_size,
                        filter_size,
                        channel,
                        channel), dtype=np.float32)
    upsample_kernel = upsample_filt(filter_size)
    for i in xrange(channel):
        weights[:, :, i, i] = upsample_kernel
    return weights
def upsample_keras(factor, input_img):
    SCALE = 256 
    channel = input_img.shape[2]
    scale_height = input_img.shape[0] * factor
    scale_width = input_img.shape[1] * factor
    expanded_img = np.expand_dims(input_img, axis=0)
    with tf.device("/gpu:1"):
        gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=1, allow_growth=True)
        os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
        sess = tf.Session(config=K.tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
                                       log_device_placement=True,
                                       gpu_options=gpu_options))
        input_value = tf.placeholder(tf.float32)
        trans_filter = tf.placeholder(tf.float32)
        upsample_filter_np = bilinear_upsample_weights(factor, channel)
        res = K.conv2d_transpose(input_value, trans_filter,
                    output_shape=[1, scale_height, scale_width, channel],
                    padding='same',
                    strides=(factor, factor))
        final_result = sess.run(res,
                            feed_dict={trans_filter: upsample_filter_np,
                                       input_value: expanded_img})
    if channel != 1:
        return final_result.squeeze() / SCALE
    return final_result.squeeze()
upsampled_img_keras = upsample_keras(factor=5, input_img=skimage.io.imread("feature_map.jpg"))
skimage.io.imsave("bilinear_feature_map.jpg",upsampled_img_keras, interpolation='none')

9.1.6 代码实践

开源代码可参见：Keras-FCN，虽然缺点是训练有点慢，模型有点大，但对于理解如何实现很有帮助。
里面实现了五种模型，两种基于vgg-16，两种基于resnet-50，一种基于densenet。
上采样操作做为一个新的网络层意味着它需要能够前向传播、反向传播、更新权重，其实现在代码中为BilinearUpSampling.py。
inference.py的代码需要稍微变下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from pylab import *
import os
import sys
import cv2
from PIL import Image
from keras.preprocessing.image import *
from keras.models import load_model
import keras.backend as K
from keras.applications.imagenet_utils import preprocess_input
from models import *
def inference(model_name, weight_file, image_size, image_list, data_dir, label_dir, return_results=True, save_dir=None,
              label_suffix='.png',
              data_suffix='.jpg'):
    current_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
    # mean_value = np.array([104.00699, 116.66877, 122.67892])
    batch_shape = (1, ) + image_size + (3, )
    save_path = os.path.join(current_dir, 'Models/'+model_name)
    model_path = os.path.join(save_path, "model.json")
    checkpoint_path = os.path.join(save_path, weight_file)
    # model_path = os.path.join(current_dir, 'model_weights/fcn_atrous/model_change.hdf5')
    # model = FCN_Resnet50_32s((480,480,3))
    #config = tf.ConfigProto(gpu_options=tf.GPUOptions(allow_growth=True))
    #session = tf.Session(config=config)
    #K.set_session(session)
    model = globals()[model_name](batch_shape=batch_shape, input_shape=(512, 512, 3))
    model.load_weights(checkpoint_path, by_name=True)
    model.summary()
    results = []
    total = 0
    for img_num in image_list:
        img_num = img_num.strip('\n')
        total += 1
        print('#%d: %s' % (total,img_num))
        image = Image.open('%s/%s%s' % (data_dir, img_num, data_suffix))
        image = img_to_array(image)  # , data_format='default')
        label = Image.open('%s/%s%s' % (label_dir, img_num, label_suffix))
        label_size = label.size
        img_h, img_w = image.shape[0:2]
        # long_side = max(img_h, img_w, image_size[0], image_size[1])
        pad_w = max(image_size[1] - img_w, 0)
        pad_h = max(image_size[0] - img_h, 0)
        image = np.lib.pad(image, ((pad_h/2, pad_h - pad_h/2), (pad_w/2, pad_w - pad_w/2), (0, 0)), 'constant', constant_values=0.)
        # image -= mean_value
        '''img = array_to_img(image, 'channels_last', scale=False)
        img.show()
        exit()'''
        # image = cv2.resize(image, image_size)
        image = np.expand_dims(image, axis=0)
        image = preprocess_input(image)
        result = model.predict(image, batch_size=1)
        result = np.argmax(np.squeeze(result), axis=-1).astype(np.uint8)
        result_img = Image.fromarray(result, mode='P')
        result_img.palette = label.palette
        # result_img = result_img.resize(label_size, resample=Image.BILINEAR)
        result_img = result_img.crop((pad_w/2, pad_h/2, pad_w/2+img_w, pad_h/2+img_h))
        # result_img.show(title='result')
        if return_results:
            results.append(result_img)
        if save_dir:
            result_img.save(os.path.join(save_dir, img_num + '.png'))
    return results
if __name__ == '__main__':
    with tf.device('/gpu:1'):
    gpu_options = tf.GPUOptions(per_process_gpu_memory_fraction=1, allow_growth=True)
        os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "1"
        tf.Session(config=K.tf.ConfigProto(allow_soft_placement=True,
                                           log_device_placement=True,
                                           gpu_options=gpu_options))
        model_name = 'AtrousFCN_Resnet50_16s'
        weight_file = 'checkpoint_weights.hdf5'
        image_size = (512, 512)
        data_dir = os.path.expanduser('~/.keras/datasets/VOC2012/VOCdevkit/VOC2012/JPEGImages')
        label_dir = os.path.expanduser('~/.keras/datasets/VOC2012/VOCdevkit/VOC2012/SegmentationClass')
        image_list = sys.argv[1:]#'2007_000491'
        results = inference(model_name, weight_file, image_size, image_list, data_dir, label_dir, save_dir="result")
        for result in results:
            result.show(title='result', command=None)

9.2 FCN-CRF

9.3 SegNet

9.4 UberNet

References

如有遗漏请提醒我补充：
1、《Understanding the Bias-Variance Tradeoff》
http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html
2、《Boosting Algorithms as Gradient Descent in Function Space》
http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.51.6893&rep=rep1&type=pdf
3、《Optimal Action Extraction for Random Forests and
Boosted Trees》
http://www.cse.wustl.edu/~ychen/public/OAE.pdf
4、《Applying Neural Network Ensemble Concepts for Modelling Project Success》
http://www.iaarc.org/publications/fulltext/Applying_Neural_Network_Ensemble_Concepts_for_Modelling_Project_Success.pdf
5、《Introduction to Boosted Trees》
https://homes.cs.washington.edu/~tqchen/data/pdf/BoostedTree.pdf
6、《Machine Learning:Perceptrons》
http://ml.informatik.uni-freiburg.de/_media/documents/teaching/ss09/ml/perceptrons.pdf
7、《An overview of gradient descent optimization algorithms》
http://sebastianruder.com/optimizing-gradient-descent/
8、《Ad Click Prediction: a View from the Trenches》
https://www.eecs.tufts.edu/~dsculley/papers/ad-click-prediction.pdf
9、《ADADELTA: AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD》
http://www.matthewzeiler.com/pubs/googleTR2012/googleTR2012.pdf
9、《Improving the Convergence of Back-Propagation Learning with Second Order Methods》
http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/becker-lecun-89.pdf
10、《ADAM: A METHOD FOR STOCHASTIC OPTIMIZATION》
https://arxiv.org/pdf/1412.6980v8.pdf
11、《Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization》
http://www.jmlr.org/papers/volume12/duchi11a/duchi11a.pdf
11、《Sparse Allreduce: Efficient Scalable Communication for Power-Law Data》
https://arxiv.org/pdf/1312.3020.pdf
12、《Asynchronous Parallel Stochastic Gradient Descent》
https://arxiv.org/pdf/1505.04956v5.pdf
13、《Large Scale Distributed Deep Networks》
https://papers.nips.cc/paper/4687-large-scale-distributed-deep-networks.pdf
14、《Introduction to Optimization —— Second Order Optimization Methods》
https://ipvs.informatik.uni-stuttgart.de/mlr/marc/teaching/13-Optimization/04-secondOrderOpt.pdf
15、《On the complexity of steepest descent, Newton’s and regularized Newton’s methods for nonconvex unconstrained optimization》
http://www.maths.ed.ac.uk/ERGO/pubs/ERGO-09-013.pdf
16、《On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes 》
http://papers.nips.cc/paper/2020-on-discriminative-vs-generative-classifiers-a-comparison-of-logistic-regression-and-naive-bayes.pdf
17、《Parametric vs Nonparametric Models》
http://mlss.tuebingen.mpg.de/2015/slides/ghahramani/gp-neural-nets15.pdf
18、《XGBoost: A Scalable Tree Boosting System》
https://arxiv.org/abs/1603.02754
19、一个可视化CNN的网站
http://shixialiu.com/publications/cnnvis/demo/
20、《Computer vision: LeNet-5, AlexNet, VGG-19, GoogLeNet》
http://euler.stat.yale.edu/~tba3/stat665/lectures/lec18/notebook18.html
21、François Chollet在Quora上的专题问答：
https://www.quora.com/session/Fran%C3%A7ois-Chollet/1
22、《将Keras作为tensorflow的精简接口》
https://keras-cn.readthedocs.io/en/latest/blog/keras_and_tensorflow/
23、《Upsampling and Image Segmentation with Tensorflow and TF-Slim》
https://warmspringwinds.github.io/tensorflow/tf-slim/2016/11/22/upsampling-and-image-segmentation-with-tensorflow-and-tf-slim/