基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像語(yǔ)義分割技術(shù)

文/朱明君

1 引言

作為圖像理解和計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的重要的環(huán)節(jié)，圖像分割一直受到人們的關(guān)注。在深度學(xué)習(xí)迅速發(fā)展之后，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully convolutional networks，F(xiàn)CN）等網(wǎng)絡(luò)的提出使得圖像分割進(jìn)入了新的階段，像素不僅能夠按照物體類別進(jìn)行分類，圖像分割精度也得以提升。

2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的意義在于訓(xùn)練出能夠識(shí)別圖像特征的卷積核。當(dāng)卷積核在整個(gè)圖像上滑動(dòng)之后，輸出特征圖中的相應(yīng)位置就被賦予了高低不一的數(shù)值，特定曲線及周邊區(qū)域所對(duì)應(yīng)的位置數(shù)值高，其他區(qū)域數(shù)值低。也就是說(shuō)，特定的卷積核能夠?qū)⑻囟ǖ奶卣鳈z測(cè)出來(lái)。而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的就在于訓(xùn)練出能夠識(shí)別出事物不同的特征的不同卷積核，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片上信息的分類。

2.1 圖像的卷積

對(duì)圖像卷積即卷積核在輸入圖像上從左到右，從上到下滑動(dòng)，卷積核的每個(gè)系數(shù)和輸入圖像對(duì)應(yīng)的像素值相乘再累加，作為新的像素值賦值給輸出特征圖的相應(yīng)位置。輸出特征圖的尺寸o與卷積核的大小k、輸入圖像的尺寸n、步長(zhǎng)s、填充（padding）p有關(guān)。

2.2 激活函數(shù)

輸入圖像經(jīng)過(guò)卷積核作用之后得到的特征圖還要經(jīng)過(guò)激活函數(shù)的作用，將輸出的數(shù)值回歸至一定范圍內(nèi)，從而實(shí)現(xiàn)將非線性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

2.3 池化層

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)特征圖經(jīng)過(guò)激活函數(shù)作用之后得到的激活圖還要經(jīng)過(guò)池化層。

池化，也叫下采樣，就是將圖片尺寸縮小。一般采用最大池化和平均池化。最大池化就是在特定n×n的區(qū)域選出該區(qū)域內(nèi)最大的數(shù)值，賦予輸出的相應(yīng)位置。而平均池化就是在特定n×n的區(qū)域?qū)⑦@n2個(gè)數(shù)值取平均，賦予輸出的相應(yīng)位置。

圖1：語(yǔ)義分割示例

圖2

圖3

2.4 全連接層softmax

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)卷積層的濾波器尺寸與待處理的特征圖的尺寸相同時(shí)，一個(gè)卷積核輸出一個(gè)值，這樣的卷積層便是全連接層。在網(wǎng)絡(luò)的最后通過(guò)加上全連接層能夠輸出一組向量，即大小不同的數(shù)值，個(gè)數(shù)為卷積核的數(shù)量。這些數(shù)值最終經(jīng)過(guò)softmax函數(shù)作用，輸出一組大小在0到1間的概率值，代表這張圖片輸于各個(gè)類別的可能性。

2.5 訓(xùn)練過(guò)程

圖4：出自論文

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目的是訓(xùn)練出能夠識(shí)別圖像特征的卷積核，也就是要確定這些卷積核的系數(shù)。輸入訓(xùn)練集的圖像，經(jīng)過(guò)特定的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸出一組概率，通過(guò)與標(biāo)簽比對(duì)，計(jì)算誤差值，通過(guò)反向傳播算法更新權(quán)重，直至最終整個(gè)網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)達(dá)到最小。

2.5.1 損失函數(shù)

2.5.2 反向傳播算法

3 圖像語(yǔ)義分割

3.1 概念

圖像語(yǔ)義分割就是對(duì)圖像進(jìn)行分割并識(shí)別出相應(yīng)的內(nèi)容，比如圖1中一個(gè)人騎著摩托車(chē)，那么圖像語(yǔ)義分割的任務(wù)就是將這張圖片的人和摩托車(chē)以及背景（background）分割開(kāi)并識(shí)別出他們相應(yīng)的類別。

3.2 FCN全卷積網(wǎng)絡(luò)

全卷積網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，區(qū)別在于最終輸出的不是一組向量，而仍然是一張圖片，主要是通過(guò)將CNN中的全連接層當(dāng)作是卷積層。在FCN論文中，作者通過(guò)5層卷積層和5層池化層將輸入圖片的尺寸縮小到了原圖的1/32，最后加的卷積層是21通道，故最終是21張尺寸為原圖的1/32的熱圖。接下來(lái)FCN做的是反卷積，將圖像尺寸還原成輸入圖像，輸出21張由heatmap經(jīng)過(guò)upsampling變?yōu)樵瓐D大小的圖片；為了對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行分類預(yù)測(cè)label，對(duì)像素逐個(gè)求其在21張圖像中位置的最大概率作為該像素的分類，這便是即語(yǔ)義分割的核心所在。

3.2.1 反卷積

什么是反卷積呢，簡(jiǎn)單說(shuō)就是卷積對(duì)應(yīng)的反過(guò)來(lái)的操作，具體含義可以通過(guò)以下例子理解。如圖2，3×3的卷積核在4×4的特征圖上以步長(zhǎng)為1進(jìn)行滑動(dòng)，輸出2×2的特征圖，其對(duì)應(yīng)的反卷積如圖3所示，即3×3的卷積核在尺寸為2×2的特征圖上以步長(zhǎng)為1進(jìn)行滑動(dòng)（padding=2），輸出4×4的特征圖。

圖5：來(lái)自論文

圖6

3.2.2 融合

由于較深層的圖像感受野較大，對(duì)于局部細(xì)節(jié)的感受能力不足，故在反卷積還原圖像尺寸時(shí)可以將加入較淺層的圖像信息。比如圖4中進(jìn)行16倍上采樣時(shí)，是先將第四個(gè)池化層的結(jié)果和第五個(gè)池化層的輸出特征圖上采樣兩倍的結(jié)果融合之后，再進(jìn)行16倍上采樣，這樣輸出的圖片即FCN-16s。

3.2.3 結(jié)果

圖5即為經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的卷積網(wǎng)絡(luò)所測(cè)試的結(jié)果，可以看出隨著上采樣倍數(shù)的降低，分割的結(jié)果也更為清晰精確。

3.3 Dilated Convolutions

帶孔卷積就是在卷積核的各個(gè)系數(shù)間根據(jù)不同的dilation rate加上不同個(gè)數(shù)的0，從而實(shí)現(xiàn)卷積核尺寸的膨脹。

圖6是上述關(guān)于dilated convolutions論文中的一張圖，分別顯示了三個(gè)dilation rate不同的遞進(jìn)的卷積層中尺寸為3×3的卷積核對(duì)輸出特征圖的感受野影響。用第三層做具體說(shuō)明，卷積層15×15的區(qū)域通過(guò)無(wú)洞3×3卷積核映射到13×13的區(qū)域，13×13通過(guò)dilation=2的3×3卷積核映射到一個(gè)9×9的區(qū)域，最后該9×9的區(qū)域通過(guò)dilation=3的3×3的卷積核映射到一個(gè)特征單元，說(shuō)明該層卷積層輸出的一個(gè)單元能夠包含原始尺寸為15×15區(qū)域的信息，故該卷積層感受野RF=15。而第一層卷積核的感受野僅為3，可以看出，dilated convolutions在不經(jīng)池化減小圖像尺寸造成信息損失的前提下仍然擴(kuò)大了感受野，同時(shí)不增加卷積核的系數(shù)，將計(jì)算量保持在一定范圍內(nèi)。研究結(jié)果標(biāo)明，使用dilated convolutions的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分割的結(jié)果更接近于真值。

4 結(jié)語(yǔ)

本文在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上通過(guò)介紹全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和帶孔卷積及其相關(guān)概念，闡述了其在圖像語(yǔ)義分割領(lǐng)域上的應(yīng)用，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)將全連接層轉(zhuǎn)化為全連接層和反卷積等過(guò)程實(shí)現(xiàn)了將像素根據(jù)語(yǔ)義進(jìn)行分割，帶孔卷積通過(guò)在卷積核的系數(shù)間插入不同個(gè)數(shù)的0優(yōu)化了分割效果。

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