基本介绍
ICCV 2017
Fast Image Processing with Fully-Convolutional Networks
笔记
- 作者想建立一个神经网络模型去近似一些图像里的操作，比如图像风格迁移，图像铅笔画，去雾，上色，增加细节等等。主要考虑三个方面，近似的精度、运行时间、内存占用多少。
- 现在加快图像处理的一种通用的手段，是downsample-evaluate-upsample approach。这种方法的主要问题是：
- 操作主要低分辨率图像上，这个不利于交互式使用。
- 主要的操作是针对低分辨率图像的，对精度有影响。
- 作者想用一个模型来拟合十种图像操作。
All operators are approximated using an identical architecture with no hyperparameter tuning.
- 已经有很多中，图片处理的加速算法，比如中值滤波器等等，但是他们的问题没有一般性。有一般性的是上面提到的下采样方法。
- 整个网络是Context aggregation networks(CAN)，核心就是：
\[ L_i^s = \phi\left ( \psi^s(b_i^s+\sum_jL_j^{s-1}*_{r_s}K_{i,j}^s) \right) \]
其中，\(L_i^s\)是\(s\)层\(L^s\)的第\(i\)个特征层，\(*_{r_s}\)代表空洞卷积操作，\(K_{i,j}^s\)代表3X3的卷积核，\(b_i^s\)是偏置项，$ \psi^s\(是自适应的归一化函数，\) \phi$ 是像素级的非线性单元LReLU：\(\phi(x) = max(\alpha x,x)\) 。其中\(\alpha\)取的是0.2。
- 在使用batch Normalization的时候，也就是在给网络添加了BN层，作者发现对风格迁移、铅笔画有帮助，在其他操作上的表现不是很好，越是提出来自适应的BN，也就是自适应归一化函数。
\[\phi^s(x) = \lambda_s x + \mu_s BN(x)\]、
其中，\(\lambda_s ,\mu_s \in \mathbb{R}\) 是在反向传播中学习的参数。
- 训练是时候，是输入图片对，进行有监督训练，用了很多loss函数训练，最后发现均方误差才是最好的。
\[\ell(\mathcal{K},\mathcal{B}) = \sum_i \frac{1}{N_i} \parallel \hat{f} (I_i;\mathcal{K},\mathcal{B}) - f(I_i)\parallel \]
那些复杂的loss，b并没有给实验提高精度。
- 为了提高模型对分辨率的使用能力，在训练的过程中，随机选择图片的分辨率在（320p到1440p）之间。这些图片是随机裁剪的获得的。训练的采用Adam ，迭代500k次，耗时一天。
- 实验进行近似模拟的十个操作如下：
- Rudin-Osher-Fatemi：是一种图像复原模型。
- TV-L1 image restoration：是一种图像复原模型。
- L0 smoothing：L0范式的图像平滑。
- relative total variation：一种通过剥离细节来提取图像结构的操作。
- image enhancement by multiscale tone manipulation：通过多尺度进行图像增强。
- multiscale detail manipulation based on local Laplacian filtering：通过低级算子仿造图像细节。
- photographic style transfer from a reference image：图像风格迁移。
- dark-channel dehazing ：暗通道去雾。暗通道先验(Dark Channel Prior)是基于统计意义上的观测得到的结果。总结了大量的室外无雾的图像，提出基于暗通道先验的去雾算法，在大部分无雾图像的无天空区域，像素中至少存在一个颜色通道存在很低非常低的亮度值。这个最低的亮度值几乎等同于0。
- nonlocal dehazing ：非局部去雾。
- pencil drawing ：铅笔画风格。
- 网络的具体细节：
上图只是演示图，实际上的更深。圆圈表示非线性函数LReLU。除了第一层和最后一层是三个通道外，其余均是多个通道，倒数第二层使用1X1的卷积，无非线性转化，得到最后的一层。
CAN 32的结构（d = 10 and w = 32 ）如下：
- 关于横向对比实验。
- 对比的网络设计一个plain，就是将上面的网络的空洞卷积全部换了，换成普通的卷积。作者说这样是为了保证结构的相似性。
- Encoder-decoder网络。说是参考U-Net搞得一个hourglass-shaped networks （沙漏型网络，这个形容词不错）。对于U-Net主要的修改是，为了减少计算量和内存，减少了一半的卷积核；缩放了最后结果输出，使得输出图片和输入一样大。（关于这个修改，我觉得很不科学啊，既然要和它对比，为什么要阉割之后再对比呢？）
文章给出的理由是：
we found that this is sufficient to get high accuracy and it matches our configuration of the other baselines.
然后又说，能够获得差不多的精度，甚至更快~缺点主要是参数太多，高出两个数量级。
- 还有一个是FCN-8s。这个模型的问题是，参数多，精度低。
- 泛化能力的训练和测试：（每个模型，分别两次训练，然后两个都数据集测试）：
- MIT-Adobe test set 和RAISE test set
- MIT-Adobe training set 、 RAISE training set
- 作者另外做了关于深度和宽度（应该说是通道数）的实验。
?
总结
作者工作量不少，可能也跟任务特别多有关，相当于整合了很多任务。模型最大的特点就是参考那篇ICLR 2016，大量使用空洞卷积。这个模型我也想过，只是没想到去用来代替这么多任务。实验有些地方不是很好，比如Unet那块。还是有些启发的。2333。
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