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Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (DilatedNet) 본문
EDA Study/Image Segmentation
Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (DilatedNet)
김현우 2021. 9. 22. 17:01Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions (DilatedNet)
- papers : https://arxiv.org/pdf/1511.07122.pdf
0. Abstract
- Dense prediction 문제는 일반적으로 Image Classficiation과는 다릅니다.
- Dense prediction 문제에 적합한 새로운 Convolutional Network Module을 제안합니다.
- 제안된 모듈인 Dilated Convolution은 해상도를 잃지 않고 다양한 크기의 contextual information을 통합합니다.
- 특히 Receptive field를 지수적으로 증가시키면서도 해상도를 잃지 않습니다.
- 위의 방법을 통해서 Semantic Segmentation 분야에서 SOTA를 달성할 수 있었습니다.
1. Introduction
- Semantic Segmentation은 다양한 크기의 상황을 추론해야하고 픽셀단위의 분류를 해야하기에 어렵습니다.
- DeconvNet은 위의 문제를 해결하기위해 up-convolutions을 반복해서 다양한 크기의 상황을 추론하고 해상도를 복원했습니다.
- 또 다른 방법은 다양한 크기의 입력을 받아서 이를 결합하는 방식입니다.
- 하지만 이와같은 방법들은 하나의 의문점들을 남기는게 "Down sampling"과 "Rescaled Image"가 필요한지에 대한 의문을 남깁니다.
- DilatedNet에서는 위의 문제를 해결하고자 Down sampling과 Rescaled Image들을 제거합니다.
- 그리고 Dilated라는 Convolution을 여러개 결합해서 Down sampling과 Rescaled Input 없이도 효과적인 결과를 가져옵니다.
2. Dilated Convolutions
- 왼쪽은 일반적은 Convolution을 의미하고 오른쪽은 Dilated Convolution을 의미합니다.
- Convolution과 Dilated Convolution의 가장 큰 차이는 Kernel의 t에 l이라는 값이 붙어있는 점입니다.
- 이 값에 의해서 둘다 동일하게 3x3의 필터를 가지지만 Receptive Field는 3x3과 5x5로 차이가 발생합니다.
- 위의 수식이 가지는 의미를 한번 예시로 살펴보도록 하겠습니다. 아래의 내용에 있는 수식과 그림은 안성호님의 블로그의 내용의 사진을 참고하였습니다.
- 여기서 y는 output, x는 input, h는 kernel을 의미합니다. 실제 아래의 예시에 대해서 위의 수식이 어떤 값을 가지는지 확인해보겠습니다.
- output -13은 아래와 같은 과정을 통해서 나오게 됩니다.
- 한번 같은 과정을 Dilated가 2인 경우에 대해서 적용해보겠습니다.
- 위와 같은 Dilated 과정을 통해서 Receptive Field가 넓어지는 과정은 아래와 같습니다.
- (a) : F0 (receptive filed, green) → "3x3 filter with 1-dilated convolution" (parameter 9개, red points) → F1
- (b) : F1 (receptive filed, green)→ "3x3 filter with 2-dilated convolution, padding 1" (parameter 9개, red points) ≒ 7x7 filter → F2
- (c) : F2 (receptive filed, green)→ "3x3 filter with 4-dilated convolution, padding 3" (parameter 9개, red points) ≒ 15 x 15 filter → F3
- Convolution의 경우 파라미터가 갯수가 선형으로 증가하지만, Dilated Convolution은 지수적으로 증가하므로 효율적입니다.
- Fi+1 = 2i+2 -1 * 2i+2 -1 의 Receptive Field를 가집니다.
3. Multi-Scale Context Aggregation
- Context module : multi-scale contextual information을 집계하여 dense prediction 구조의 성능을 높이기 위함입니다.
- input of context module : font-end(e.g. vgg16)를 통해 해상도가 64x64의 feature map 입니다.
- Layer 1 ~ Layer 7 : 3x3 convolution with diffrent dilation 을 사용합니다.
- Layer 8 : 1x1 convolution with 1-dilation 을 사용합니다.
- truncation : colvolution 이후에 activation function을 ReLU 사용합니다.
- Receptive Field의 경우 원본 이미지를 중심으로 계산하기에 Layer1과 2의 경우 Dilation이 1으로 동일해도 크기가 다릅니다. 아래의 그림에서처럼 Layer 2의 경우에 대해서는 이미 원본 이미지를 피쳐맵으로 바꾼 데이터에 대해 적용됩니다.
- 논문에서는 Initialization (Le, Quoc V., Jaitly, Navdeep, and Hinton, Geoffrey E. A simple way to initialize recurrent networks of rectified linear units. arXiv:1504.00941, 2015) 방식을 사용했습니다.
- a : the index of the input feature map
- b : the index of the output map
- 정확한 수식이 의미하는 바는 모르겠지만 아래의 코드를 함께봤을때 이전의 Weight값을 그대로 가져와서 초기화시키지 않은가 생각은 듭니다. (확실하지는 않습니다)
L.Convolution(
prev_layer,
param=[dict(lr_mult=1, decay_mult=1),
dict(lr_mult=2, decay_mult=0)],
convolution_param=dict(
num_output=num_classes * multiplier, kernel_size=3,
dilation=dilation, pad=dilation,
weight_filler=dict(type='identity',
num_groups=num_classes,
std=0.01 / multiplier),
bias_filler=dict(type='constant', value=0))))
4. Front END
- a front-end prediction module : VGG-16 네트워크를 사용합니다.
- 마지막 두개의 layer에 존재하는 pooing 및 striding 제거합니다.
- 마지막 layer를 제외한 모든 layer의 convolution 연산은 2-dilated 적용합니다.
- 마지막 layer의 convolution 은 4-dialted 적용합니다.
- convolution을 바꾸면서 기존 학습된 weight를 모두 초기화시켜야 했지만, 고해상도의 output을 얻을 수 있습니다.
- https://blog.kakaocdn.net/dn/XGBYY/btqV19gdFgI/wxWK9K9pERO4qeaMvTxt11/img.png
이때, Basic Context Module을 추가해서 더 다양한 Object를 잡을 수 있도록 시도해주었습니다.
Training
- SGD
- minibatch size : 14
- learning rate : 10-3
- momentum : 0.9
- iteration : 60K
5. Experiments
6. Conclusion
DilatedNet 자체는 DeepLabv1 대비해서 좋은 성능을 거둔 모델으로 생각합니다. 3x3 Maxpool에 Padding을 주는 부분이 아닌, 2개의 Maxpool을 제거해서 1/8 만큼 크기를 줄이는 효과를 보입니다. 또한, Dilated Conv의 Rate를 다르게해서 다양한 Object를 잡도록 시도합니다. 하지만, 순차적으로 Dilation rate를 다르게 쌓는 구조가 효율적인지에 대한 의심은 있습니다. 목적자체가 작은 Object부터 큰 Object까지 잘 추출할 수 있도록 하지만, 순차적으로 쌓일 경우에 정보가 혼합되어서 큰 효과가 없을 것으로 보입니다.
참고자료