11.全连接卷积神经网络 FCN

视频:48 全连接卷积神经网络 FCN【动手学深度学习v2】_哔哩哔哩_bilibili

书籍:13.11. 全卷积网络 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation (d2l.ai)

PPT:part-2_16.pdf (d2l.ai)

代码:fcn slides (d2l.ai)

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代码

全卷积网络

?sec_fcn

如 :numref:sec_semantic_segmentation中所介绍的那样,语义分割是对图像中的每个像素分类。 全卷积网络(fully convolutional network,FCN)采用卷积神经网络实现了从图像像素到像素类别的变换 :cite:Long.Shelhamer.Darrell.2015。 与我们之前在图像分类或目标检测部分介绍的卷积神经网络不同,全卷积网络将中间层特征图的高和宽变换回输入图像的尺寸:这是通过在 :numref:sec_transposed_conv中引入的转置卷积(transposed convolution)实现的。 因此,输出的类别预测与输入图像在像素级别上具有一一对应关系:通道维度的输出即该位置对应像素的类别预测

In [1]:

%matplotlib inline
import torch
import torchvision
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l

构造模型

下面我们了解一下全卷积网络模型最基本的设计。 如 :numref:fig_fcn所示,全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征,然后通过1×1卷积层将通道数变换为类别个数,最后在 :numref:sec_transposed_conv中通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。 因此,模型输出与输入图像的高和宽相同,且最终输出通道包含了该空间位置像素的类别预测。

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下面,我们[使用在ImageNet数据集上预训练的ResNet-18模型来提取图像特征],并将该网络记为pretrained_net。 ResNet-18模型的最后几层包括全局平均汇聚层和全连接层,然而全卷积网络中不需要它们。

In [2]:

pretrained_net = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
list(pretrained_net.children())[-3:]

Out[2]:

[Sequential(
   (0): BasicBlock(
     (conv1): Conv2d(256, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1), bias=False)
     (bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
     (relu): ReLU(inplace=True)
     (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
     (bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
     (downsample): Sequential(
       (0): Conv2d(256, 512, kernel_size=(1, 1), stride=(2, 2), bias=False)
       (1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
     )
   )
   (1): BasicBlock(
     (conv1): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
     (bn1): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
     (relu): ReLU(inplace=True)
     (conv2): Conv2d(512, 512, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False)
     (bn2): BatchNorm2d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
   )
 ),
 AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 1)),
 Linear(in_features=512, out_features=1000, bias=True)]

接下来,我们[创建一个全卷积网络net]。 它复制了ResNet-18中大部分的预训练层,除了最后的全局平均汇聚层和最接近输出的全连接层。

In [3]:

net = nn.Sequential(*list(pretrained_net.children())[:-2])

给定高度为320和宽度为480的输入,net的前向传播将输入的高和宽减小至原来的1/32,即10和15。

In [4]:

X = torch.rand(size=(1, 3, 320, 480))
net(X).shape

Out[4]:

torch.Size([1, 512, 10, 15])

接下来,我们[使用1×1卷积层将输出通道数转换为Pascal VOC2012数据集的类数(21类)。] 最后,我们需要(将特征图的高度和宽度增加32倍),从而将其变回输入图像的高和宽。 回想一下 :numref:sec_padding中卷积层输出形状的计算方法: 由于(320−64+16×2+32)/32=10且(480−64+16×2+32)/32=15,我们构造一个步幅为32的转置卷积层,并将卷积核的高和宽设为64,填充为16。 我们可以看到如果步幅为?,填充为?/2(假设?/2是整数)且卷积核的高和宽为2?,转置卷积核会将输入的高和宽分别放大?倍。

In [5]:

num_classes = 21
net.add_module('final_conv', nn.Conv2d(512, num_classes, kernel_size=1))
net.add_module('transpose_conv', nn.ConvTranspose2d(num_classes, num_classes,
                                    kernel_size=64, padding=16, stride=32))

[初始化转置卷积层]

在图像处理中,我们有时需要将图像放大,即上采样(upsampling)。 双线性插值(bilinear interpolation) 是常用的上采样方法之一,它也经常用于初始化转置卷积层。

为了解释双线性插值,假设给定输入图像,我们想要计算上采样输出图像上的每个像素。 首先,将输出图像的坐标(?,?)映射到输入图像的坐标(?′,?′)上。 例如,根据输入与输出的尺寸之比来映射。 请注意,映射后的?′和?′是实数。 然后,在输入图像上找到离坐标(?′,?′)最近的4个像素。 最后,输出图像在坐标(?,?)上的像素依据输入图像上这4个像素及其与(?′,?′)的相对距离来计算。

双线性插值的上采样可以通过转置卷积层实现,内核由以下bilinear_kernel函数构造。 限于篇幅,我们只给出bilinear_kernel函数的实现,不讨论算法的原理。

In [6]:

def bilinear_kernel(in_channels, out_channels, kernel_size):
    factor = (kernel_size + 1) // 2
    if kernel_size % 2 == 1:
        center = factor - 1
    else:
        center = factor - 0.5
    og = (torch.arange(kernel_size).reshape(-1, 1),
          torch.arange(kernel_size).reshape(1, -1))
    filt = (1 - torch.abs(og[0] - center) / factor) * \
           (1 - torch.abs(og[1] - center) / factor)
    weight = torch.zeros((in_channels, out_channels,
                          kernel_size, kernel_size))
    weight[range(in_channels), range(out_channels), :, :] = filt
    return weight

双线性插值的上采样实验

它由转置卷积层实现。 我们构造一个将输入的高和宽放大2倍的转置卷积层,并将其卷积核用bilinear_kernel函数初始化。

In [7]:

conv_trans = nn.ConvTranspose2d(3, 3, kernel_size=4, padding=1, stride=2,
                                bias=False)
conv_trans.weight.data.copy_(bilinear_kernel(3, 3, 4));

读取图像X,将上采样的结果记作Y。为了打印图像,我们需要调整通道维的位置。

In [8]:

img = torchvision.transforms.ToTensor()(d2l.Image.open('../img/catdog.jpg'))
X = img.unsqueeze(0)
Y = conv_trans(X)
out_img = Y[0].permute(1, 2, 0).detach()

可以看到,转置卷积层将图像的高和宽分别放大了2倍。 除了坐标刻度不同,双线性插值放大的图像和在 :numref:sec_bbox中打印出的原图看上去没什么两样。

In [9]:

d2l.set_figsize()
print('input image shape:', img.permute(1, 2, 0).shape)
d2l.plt.imshow(img.permute(1, 2, 0));
print('output image shape:', out_img.shape)
d2l.plt.imshow(out_img);

在全卷积网络中,我们[用双线性插值的上采样初始化转置卷积层。对于1×1卷积层,我们使用Xavier初始化参数。]

In [10]:

W = bilinear_kernel(num_classes, num_classes, 64)
net.transpose_conv.weight.data.copy_(W);

[读取数据集]

我们用 :numref:sec_semantic_segmentation中介绍的语义分割读取数据集。 指定随机裁剪的输出图像的形状为320×480:高和宽都可以被32整除。

In [11]:

batch_size, crop_size = 32, (320, 480)
train_iter, test_iter = d2l.load_data_voc(batch_size, crop_size)
read 1114 examples
read 1078 examples

[训练]

现在我们可以训练全卷积网络了。 这里的损失函数和准确率计算与图像分类中的并没有本质上的不同,因为我们使用转置卷积层的通道来预测像素的类别,所以需要在损失计算中指定通道维。 此外,模型基于每个像素的预测类别是否正确来计算准确率。

In [12]:

def loss(inputs, targets):
    return F.cross_entropy(inputs, targets, reduction='none').mean(1).mean(1)

num_epochs, lr, wd, devices = 5, 0.001, 1e-3, d2l.try_all_gpus()
trainer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=lr, weight_decay=wd)
d2l.train_ch13(net, train_iter, test_iter, loss, trainer, num_epochs, devices)

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[预测]

在预测时,我们需要将输入图像在各个通道做标准化,并转成卷积神经网络所需要的四维输入格式。

In [13]:

def predict(img):
    X = test_iter.dataset.normalize_image(img).unsqueeze(0)
    pred = net(X.to(devices[0])).argmax(dim=1)
    return pred.reshape(pred.shape[1], pred.shape[2])

为了[可视化预测的类别]给每个像素,我们将预测类别映射回它们在数据集中的标注颜色。

In [14]:

def label2image(pred):
    colormap = torch.tensor(d2l.VOC_COLORMAP, device=devices[0])
    X = pred.long()
    return colormap[X, :]

测试数据集中的图像大小和形状各异。 由于模型使用了步幅为32的转置卷积层,因此当输入图像的高或宽无法被32整除时,转置卷积层输出的高或宽会与输入图像的尺寸有偏差。 为了解决这个问题,我们可以在图像中截取多块高和宽为32的整数倍的矩形区域,并分别对这些区域中的像素做前向传播。 请注意,这些区域的并集需要完整覆盖输入图像。 当一个像素被多个区域所覆盖时,它在不同区域前向传播中转置卷积层输出的平均值可以作为softmax运算的输入,从而预测类别。

为简单起见,我们只读取几张较大的测试图像,并从图像的左上角开始截取形状为320×480的区域用于预测。 对于这些测试图像,我们逐一打印它们截取的区域,再打印预测结果,最后打印标注的类别。

可视化预测的类别

In [15]:

voc_dir = d2l.download_extract('voc2012', 'VOCdevkit/VOC2012')
test_images, test_labels = d2l.read_voc_images(voc_dir, False)
n, imgs = 4, []
for i in range(n):
    crop_rect = (0, 0, 320, 480)
    X = torchvision.transforms.functional.crop(test_images[i], *crop_rect)
    pred = label2image(predict(X))
    imgs += [X.permute(1,2,0), pred.cpu(),
             torchvision.transforms.functional.crop(
                 test_labels[i], *crop_rect).permute(1,2,0)]
d2l.show_images(imgs[::3] + imgs[1::3] + imgs[2::3], 3, n, scale=2);

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小结

  • 全卷积网络先使用卷积神经网络抽取图像特征,然后通过1×1卷积层将通道数变换为类别个数,最后通过转置卷积层将特征图的高和宽变换为输入图像的尺寸。
  • 在全卷积网络中,我们可以将转置卷积层初始化为双线性插值的上采样。

练习

  1. 如果将转置卷积层改用Xavier随机初始化,结果有什么变化?
  2. 调节超参数,能进一步提升模型的精度吗?
  3. 预测测试图像中所有像素的类别。
  4. 最初的全卷积网络的论文中 :cite:Long.Shelhamer.Darrell.2015还使用了某些卷积神经网络中间层的输出。试着实现这个想法。

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