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从这几年的分割结果来看，基于空洞卷积的分割方法效果要好一些，为此，拿出两天时间来重新思考下空洞卷积问题。
- . -语义分割创新该怎么做呢。
引言
空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)，广泛应用于语义分割与目标检测等任务中，语义分割中经典的deeplab系列与DUC对空洞卷积进行了深入的思考。目标检测中SSD与RFBNet，同样使用了空洞卷积。
- 标准卷积：以3*3为例，以下分辨率不变与分辨率降低的两个实例；
- 空洞卷积：在3*3卷积核中间填充0，有两种实现方式，第一，卷积核填充0，第二，输入等间隔采样。
标准卷积与空洞卷积在实现上基本相同，标准卷积可以看做空洞卷积的特殊形式。看到这，空洞卷积应该不那么陌生了。。
空洞卷积的作用
空洞卷积有什么作用呢？
- 扩大感受野：在deep net中为了增加感受野且降低计算量，总要进行降采样(pooling或s2/conv)，这样虽然可以增加感受野，但空间分辨率降低了。为了能不丢失分辨率，且仍然扩大感受野，可以使用空洞卷积。这在检测，分割任务中十分有用。一方面感受野大了可以检测分割大目标，另一方面分辨率高了可以精确定位目标。
- 捕获多尺度上下文信息：空洞卷积有一个参数可以设置dilation rate，具体含义就是在卷积核中填充dilation rate-1个0，因此，当设置不同dilation rate时，感受野就会不一样，也即获取了多尺度信息。多尺度信息在视觉任务中相当重要啊。
从这里可以看出，空洞卷积可以任意扩大感受野，且不需要引入额外参数，但如果把分辨率增加了，算法整体计算量肯定会增加。
空洞卷积感受野如何计算
说了这么多有关感受野的话，感受野究竟怎么计算呢？其实和标准卷积是一致的。
空洞卷积实际卷积核大小：
K=k+(k-1)(r-1)，k为原始卷积核大小，r为空洞卷积参数空洞率；
以三个r=2的3*3/s1空洞卷积为例计算感受野：
K=k+(k-1)(r-1)=3+2*1=5
R=1+4+4+4=13
而语义分割由于需要获得较大的分辨率图，因此经常在网络的最后两个stage，取消降采样操作，之后采用空洞卷积弥补丢失的感受野。
以语义分割中常使用的VGG和ResNet50为例，计算其空洞前与空洞后的感受野。
VGG16：将FC6层使用7*7卷积替换，其他不变，此版本我们称为VGG_Conv，根据deeplabv1的设置，我们使用DeepLab-CRF-7x7，即取消pool4和pool5的降采样操作，改为了3*3/s1，同时将 conv5_1-conv5_3使用r=2的空洞卷积。FC的空洞率r=4。
VGG_Conv：R=1+6）*2+2+2+2）*2+2+2+2）*2+2+2+2）*2+2+2）*2+2+2=404
DeepLab-CRF-7x7：R=1+24）+2+4+4+4）+2+2+2+2）*2+2+2+2）*2+2+2）*2+2+2=412
两者和感受野近似相等，从deeplab实验结果可以看出，感受野不一定和之前完全一样，但感受野大了效果会好一些。表中结果和自己计算的不一样，不知道表中感受野怎么计算的。。
结论：空洞前与空洞后感受野可以不一致，但空洞后的感受野不要小于之前的，这样其实是不影响网络精调的，因为参数没有变。恍然大悟啊！
空洞卷积gridding问题
是的，空洞卷积是存在理论问题的，论文中称为gridding，其实就是网格效应/棋盘问题。因为空洞卷积得到的某一层的结果中，邻近的像素是从相互独立的子集中卷积得到的，相互之间缺少依赖。
- 局部信息丢失：由于空洞卷积的计算方式类似于棋盘格式，某一层得到的卷积结果，来自上一层的独立的集合，没有相互依赖，因此该层的卷积结果之间没有相关性，即局部信息丢失。
- 远距离获取的信息没有相关性：由于空洞卷积稀疏的采样输入信号，使得远距离卷积得到的信息之间没有相关性，影响分类结果。
解决方案
- Panqu Wang,Pengfei Chen, et al.Understanding Convolution for Semantic Segmentation.//WACV 2018
通过图a解释了空洞卷积存在的问题，从左到右属于top-bottom关系，三层卷积均为r=2的dilatedConv,可以看出最上层的红色像素的感受野为13且参与实际计算的只有75%，很容易看出其存在的问题。
使用HDC的方案解决该问题，不同于采用相同的空洞率的deeplab方案，该方案将一定数量的layer形成一个组，然后每个组使用连续增加的空洞率，其他组重复。如deeplab使用rate=2,而HDC采用r=1,r=2,r=3三个空洞率组合，这两种方案感受野都是13。但HDC方案可以从更广阔的像素范围获取信息，避免了grid问题。同时该方案也可以通过修改rate任意调整感受野。
- Fisher Yu, et al. Dilated Residual Networks. //CVPR 2017
如果特征map有比空洞率更高频的内容，则grid问题更明显。
提出了三种方法：
Removing max pooling：由于maxpool会引入更高频的激活，这样的激活会随着卷积层往后传播，使得grid问题更明显。
Adding layers：在网络最后增加更小空洞率的残参block, 有点类似于HDC。
Removing residual connections：去掉残参连接，防止之前层的高频信号往后传播。
- Zhengyang Wang,et al.Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction.//KDD 2018.
空洞卷积的分解观点，在原始特征图上周期性采样形成4组分辨率降低的特征图，然后使用原始的空洞卷积参数(去掉了空洞0)分别进行卷积，之后将卷积的结果进行上采样组合。从该分解观点可以看出，卷积前后的4个组之间没有相互依赖，使得收集到不一致的局部信息。
从上面分解的观点出发：
(1) 在最后生成的4组卷积结果之后，经过一层组交错层，类似于ShuffleNet，使得每组结果能进行相互交错，相互依赖，以此解决局部信息不一致的问题。
(2) 第二种方法为在空洞卷积之前进行局部信息依赖，即增加一层卷积操作，卷积利用了分离卷积，并且所有通道共享参数。
- Liang-Chieh Chen,et al.Rethinking Atrous Convolution for Semantic Image Segmentation//2017
deeplabv3在v2基础上进一步探索空洞卷积，分别研究了级联ASPP与并联ASPP两种结构。
deeplabv3不同于deeplabv2，在resnet101基础上级联了更深的网络，随着深度的增加，使用了不同的空洞率的卷积，这些卷积保证分辨率不降低的情况下，感受野可以任意控制，一般让空洞率成倍增加。同时使用了Multigrid策略，在同一个blocks的不同层使用分层的空洞率，如2,4,8，而不是都使用2，这样使得感受野相比原来的有所增加。但这样同样会存在grid问题。
ASPP存在的问题，当使用的空洞率增大时，有效的滤波参数数量逐渐减小。极端的，当r等于特征图大小时，该卷积没有捕获整幅图像的上下文信息，而是退化为1*1卷积。
解决方案：增加图像级特征，使用全局池化获取图像全局信息，而其他部分的卷积为了捕获多尺度信息，这里的卷积不同于deeplabv2，加了batch normalization。
- Sachin Mehta,et al. ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation. //ECCV 2018
ESPNet利用分解卷积的思想，先用1*1卷积将通道数降低减少计算量，后面再加上基于空洞卷积的金字塔模型，捕获多尺度信息。
之前的方法都是通过引入新的计算量，学习新的参数来解决grid问题。而这里直接使用了特征分层的思想直接将不同rate的空洞卷积的输出分层sum，其实就是将不同的感受野相加，弥补了空洞带来的网格效应。从结果上看效果不错。
训练技巧：
所有卷积后都使用BN和PReLU，很多实时分割小网络都使用了PReLU；
使用Adam训练，很多小网络使用这个；
- Tianyi Wu,et al.Tree-structured Kronecker Convolutional Networks for Semantic Segmentation.//AAAI2019
使用Kronecker convolution来解决空洞卷积局部信息丢失问题，以r1=4、r2=3为例，KConv将每个标准卷积的元素都乘以一个相同的矩阵，该矩阵由0,1组成，这样参数量是不增加的。该矩阵为：
这样每个元素乘以矩阵后变为上面右图所示的图。因此，可以看出r1控制空洞的数量，也即扩大了感受野，而r2控制的是每个空洞卷积忽视的局部信息。当r2=1时，其实就是空洞卷积，当r2=r1=1时就是标准卷积。
总体效果mIOU提升了1%左右。
除此之外，提出了一个TFA模块，利用树形分层结构进行多尺度与上下文信息整合。结构简单，但十分有效，精度提升4-5%。
- Hyojin Park,et al.Concentrated-Comprehensive Convolutions for lightweight semantic segmentation.//2018
针对实时语义分割提出的网络结构，深度分离卷积与空洞卷积的组合，在ESPNet上做的实验。并且说明简单的组合会带来精度的降低，由于局部信息的丢失。为此，在深度分离空洞卷积之前，使用了两级一维分离卷积捕获局部信息。
网络结构上与ESPNet保持一致，其中，并行分支结果直接Cat，不需要后处理，每个分支不需要bn+relu。消融实验表明，在一维卷积之间加入BN+PReLU，精度会增加1.4%。
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