图像语义分割入门：FCN/U-Net网络解析-轻识

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图像语义分割(Semantic Segmentation)是图像处理和是机器视觉技术中关于图像理解的重要一环，也是 AI 领域中一个重要的分支。语义分割即是对图像中每一个像素点进行分类，确定每个点的类别（如属于背景、人或车等），从而进行区域划分。目前，语义分割已经被广泛应用于自动驾驶、无人机落点判定等场景中。

图1 自动驾驶中的图像语义分割

而截止目前，CNN已经在图像分类分方面取得了巨大的成就，涌现出如VGG和Resnet等网络结构，并在ImageNet中取得了好成绩。CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征，并且可以学习到多个层次的特征：

1.较浅的卷积层感知域较小，学习到一些局部区域的特征；
2.较深的卷积层具有较大的感知域，能够学习到更加抽象一些的特征。

这些抽象特征对物体的大小、位置和方向等敏感性更低，从而有助于分类性能的提高。这些抽象的特征对分类很有帮助，可以很好地判断出一幅图像中包含什么类别的物体。图像分类是图像级别的！

图2 图像分类

与分类不同的是，语义分割需要判断图像每个像素点的类别，进行精确分割。图像语义分割是像素级别的！但是由于CNN在进行convolution和pooling过程中丢失了图像细节，即feature map size逐渐变小，所以不能很好地指出物体的具体轮廓、指出每个像素具体属于哪个物体，无法做到精确的分割。

针对这个问题，Jonathan Long等人提出了Fully Convolutional Networks（FCN）用于图像语义分割。自从提出后，FCN已经成为语义分割的基本框架，后续算法其实都是在这个框架中改进而来。

FCN论文地址：FCN paper

https://arxiv.org/abs/1411.4038

FCN原作代码：FCN github

https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org

1 FCN改变了什么？

对于一般的分类CNN网络，如VGG和Resnet，都会在网络的最后加入一些全连接层，经过softmax后就可以获得类别概率信息。但是这个概率信息是1维的，即只能标识整个图片的类别，不能标识每个像素点的类别，所以这种全连接方法不适用于图像分割。

图3 全连接层

而FCN提出可以把后面几个全连接都换成卷积，这样就可以获得一张2维的feature map，后接softmax获得每个像素点的分类信息，从而解决了分割问题，如图4。

图4

2 FCN结构

整个FCN网络基本原理如图5（只是原理示意图）：

1.image经过多个conv和+一个max pooling变为pool1 feature，宽高变为1/2
2.pool1 feature再经过多个conv+一个max pooling变为pool2 feature，宽高变为1/4
3.pool2 feature再经过多个conv+一个max pooling变为pool3 feature，宽高变为1/8
4. ......
5.直到pool5 feature，宽高变为1/32。

图5 FCN网络结构示意图

那么：

1. 对于FCN-32s，直接对pool5 feature进行32倍上采样获得32x upsampled feature，再对32x upsampled feature每个点做softmax prediction获得32x upsampled feature prediction（即分割图）。
2. 对于FCN-16s，首先对pool5 feature进行2倍上采样获得2x upsampled feature，再把pool4 feature和2x upsampled feature逐点相加，然后对相加的feature进行16倍上采样，并softmax prediction，获得16x upsampled feature prediction。
3. 对于FCN-8s，首先进行pool4+2x upsampled feature逐点相加，然后又进行pool3+2x upsampled逐点相加，即进行更多次特征融合。具体过程与16s类似，不再赘述。

作者在原文种给出3种网络结果对比，明显可以看出效果：FCN-32s < FCN-16s < FCN-8s，即使用多层feature融合有利于提高分割准确性。

图6

3 什么是上采样？

说了半天，到底什么是上采样？

实际上，上采样（upsampling）一般包括2种方式：

1. Resize，如双线性插值直接缩放，类似于图像缩放（这种方法在原文中提到）
2. Deconvolution，也叫Transposed Convolution

什么是Resize就不多说了，这里解释一下Deconvolution。

对于一般卷积，输入蓝色4x4矩阵，卷积核大小3x3。当设置卷积参数pad=0，stride=1时，卷积输出绿色2x2矩阵，如图6。

图6 Convolution forward示意图

而对于反卷积，相当于把普通卷积反过来，输入蓝色2x2矩阵，卷积核大小还是3x3。当设置反卷积参数pad=0，stride=1时输出绿色4x4矩阵，如图7，这相当于完全将图4倒过来（其他更多卷积示意图点这里）。

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic

图7 Deconvolution forward示意图

传统的网络是subsampling的，对应的输出尺寸会降低；upsampling的意义在于将小尺寸的高维度feature map恢复回去，以便做pixelwise prediction，获得每个点的分类信息。

图8 Subsampling vs Upsampling

上采样在FCN网络中的作用如图8，明显可以看到经过上采样后恢复了较大的pixelwise feature map（其中最后一个层21-dim是因为PACSAL数据集有20个类别+Background）。这其实相当于一个Encode-Decode的过程。

具体的FCN网络结构，可以在fcn caffe prototext （https://github.com/shelhamer/fcn.berkeleyvision.org/blob/master/pascalcontext-fcn8s/train.prototxt ）中查到，建议使用Netscope查看网络结构。这里解释里面的难点：

为了解决图像过小后 1/32 下采样后输出feature map太小情况，FCN原作者在第一个卷积层conv1_1加入pad=100。

layer {
  name: "conv1_1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1_1"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 64
    pad: 100             # pad=100
    kernel_size: 3
    stride: 1
  }
}

考虑如果不在conv1_1加入pad=100，会发生什么？

假设输入图像高度为h。由于VGG中缩小输出feature map只在pooling层，经过每个pooling后输出高度变为：

很明显，feature map的尺寸缩小了32倍，接下来是fc6卷积层:

layer {
  name: "fc6"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool5"
  top: "fc6"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 4096
    pad: 0
    kernel_size: 7
    stride: 1
  }
}

如果不在conv1_1加入pad=100，那么对于小于192x192的输入图像，在反卷积恢复尺寸前已经feature map size = 0！所以在conv1_1添加pad=100的方法，解决输入图像大小的问题（但是实际也引入很大的噪声）。

●由于FCN在conv1_1加入pad=100，同时fc6卷积层也会改变feature map尺寸，那么真实的网络就不可能像原理图3那样“完美1/2”。

那么在特征融合的时候，如何保证逐点相加的feature map是一样大的呢？这就要引入crop层了。以fcn-8s score_pool4c为例：

layer {
  name: "score_pool4c"
  type: "Crop"
  bottom: "score_pool4"  # 需要裁切的blob
  bottom: "upscore2"     # 用于指示裁切尺寸的blob，和输出blob一样大
  top: "score_pool4c"    # 输出blob
  crop_param {
    axis: 2
    offset: 5
  }
}

在caffe中，存储数据的方式为 blob = [num, channel, height, width]，与pytorch一样

1. 而score_pool4c设置了axis=2，相当于从第2维(index start from 0!)往后开始裁剪，即裁剪height和width两个维度，同时不改变num和channel纬度
2. 同时设置crop在height和width纬度的开始点为offset=5

不妨定义：

crop_w = upscore2 blob width
crop_h = upscore2 blob height

用Python语法表示，相当于score_pool4c层的输出为：

score_pool4c = score_pool4[:, :, 5:5+crop_h, 5:5+crop_w]

刚好相当于从score_pool4中切出upscore2大小！这样就可以进行逐点相加的特征融合了。

4 U-Net

U-Net原作者官网

https://link.zhihu.com/?target=https%3A//lmb.informatik.uni-freiburg.de/Publications/2015/RFB15a/

U-Net是原作者参加ISBI Challenge提出的一种分割网络，能够适应很小的训练集（大约30张图）。U-Net与FCN都是很小的分割网络，既没有使用空洞卷积，也没有后接CRF，结构简单。

图9 U-Net网络结构图

整个U-Net网络结构如图9，类似于一个大大的U字母：首先进行Conv+Pooling下采样；然后Deconv反卷积进行上采样，crop之前的低层feature map，进行融合；然后再次上采样。重复这个过程，直到获得输出388x388x2的feature map，最后经过softmax获得output segment map。总体来说与FCN思路非常类似。

为何要提起U-Net？是因为U-Net采用了与FCN完全不同的特征融合方式：拼接！

图10 U-Net concat特征融合方式

与FCN逐点相加不同，U-Net采用将特征在channel维度拼接在一起，形成更“厚”的特征。所以：

语义分割网络在特征融合时也有2种办法：

FCN式的逐点相加，对应caffe的EltwiseLayer层，对应tensorflow的tf.add()
U-Net式的channel维度拼接融合，对应caffe的ConcatLayer层，对应tensorflow的tf.concat()

记得划重点哦。

相比其他大型网络，FCN/U-Net还是蛮简单的，就不多废话了。

总结一下，CNN图像语义分割也就基本上是这个套路：

下采样+上采样：Convlution + Deconvlution／Resize
多尺度特征融合：特征逐点相加／特征channel维度拼接
获得像素级别的segement map：对每一个像素点进行判断类别

看，即使是更复杂的DeepLab v3+依然也是这个基本套路（至于DeepLab以后再说）。

图13 DeepLab v3+

所以作为一篇入门文章，读完后如果可以理解这3个方面，也就可以了；当然CNN图像语义分割也算入门了。

参考链接 https://zhuanlan.zhihu.com/p/22976342

来源：机器学习AI算法工程

本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删文。

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