可变形卷积系列(二) MSRA提出升级版DCNv2，变形能力更强 | CVPR 2019

论文提出DCNv2，不仅对DCNv1的结构进行了改进，还使用了有效的蒸馏学习策略，使得性能有很大的提升，各个方面都值得借鉴
 
来源：晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results

• 论文地址：https://arxiv.org/abs/1811.11168

Introduction

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  在提出可变形卷积DCNv1后，论文提出新版本的可变形卷积DCNv2，通过两种互补的策略以及蒸馏学习来增强模型的性能：

• 增加可变形卷积的层数，使得DCNv2拥有更强的几何变换的学习能力，能够进行准确地预测。
• 在可变形卷积模块中增加调制机制，每次采样不仅进行偏移，还会使用学习到的权重进行调节，能够进行更复杂的几何变换学习。
• 为了充分榨干DCNv2提升的能力，借用知识蒸馏的方法进行训练，以R-CNN作为指导网络(teacher network)，在训练时模仿其特征值。

Analysis of Deformable ConvNet Behavior

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Spatial Support Visualization

  论文从3个互补的视角来了解图像区域对输出的影响：

• Effective sampling / bin locations，通过计算输出值对应像素位置上的梯度来表示像素的重要程度。
• Effective receptive fields，理论感受域内的像素对输出的贡献是不一样的，贡献可以通过有效感受域来表示，通过计算输出值对应每个像素的值扰动时的梯度得出，具体可以看参考内容文章。
• Error-bounded saliency regions，通过逐步掩盖图片的部分区域并计算输出值，找到与整图输出值差异在阈值范围内的最小显著区域。

Spatial Support of Deformable ConvNets

  对conv5阶段的最后一层输出进行了上述的3个视角计算，图1从左往右目标的逐渐变大，每个子图从上往下分别为关于绿点输出的3种指标的可视化结构，可以得出以下结论：

• 得益于深度卷积网络强大的表达能力，常规卷积能在一定程度上对几何变换进行建模学习，主要受卷积权重的影响。
• 通过引入可变形卷积，综合卷积核权重以及偏移值，模型能够很好地对几何变换进行建模学习，输出关联了更多的目标区域，但也会包含较多不相关的物体的区域。

  论文继续对RoI区域也进行了上述3个视角的计算，对于常规RoI pooling和可变形RoI pooling，目标区域内的bin对输出的贡献更高，在可变形RoI pooling更为明显。但两种方法的显著区域同样都不够准确，造成有较多的额外内容干扰着输出。

More Deformable ConvNets

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Stacking More Deformable Conv Layers

  由于可变形卷积能够更好地学习几何变换，因此大胆地将ResNet-50中的conv3、conv4和conv5中的所有$3\times 3$卷积替换成可变形卷积，共12层。DCNv1仅使用了3层，主要由于当时替换实验是在比较简单的VOC数据集上进行的，效果很快就饱和了，而当时在COCO上的偏移值可视化有一定的误导性，本文补充了更准确的实验。

Modulated Deformable Modules

  为了进一步加强可变形卷积对几何变换学习的能力，加入调制机制，可变形卷积不仅能对输入进行偏移，还可以调整各位置输入的权重。极端地，当权重为0则忽略该位置输入，为模型提供了另一种调整目标区域的方式。

  可调制变形卷积如公式1，$\Delta p_k$和$\Delta m_k$分别为$k$位置的可学习偏移值和权重标量，$\Delta m_k$的范围为$[0,1]$，偏移后的值的计算依然用双线性插值计算。$\Delta p_k$和$\Delta m_k$通过相同旁路卷积层计算，旁路输出channel为$3K$，$K$为主干的卷积核大小，前$2K$维是每个位置的x和y偏移，后$K$维通过sigmoid层获得每个位置的权重。旁路卷积的参数初始为0，所以$\Delta p_k$和$\Delta m_k$初始为0和0.5，学习率为主干学习率的0.1倍。

  可调制的变形RoI pooling单个bin的计算如公式2，$n_k$为bin内的像素总数，$\Delta p_k$和$\Delta m_k$对应整个bin的偏移和权重。$\Delta p_k$和$\Delta m_k$通过旁路RoI pooling+2 x 1024-D fc + 3k-D fc计算，前$2K$维是归一化的bin偏移值，与RoI区域相乘后得到最终的bin偏移值，后$K$维通过sigmoid层获得每个bin的权重，初始化和学习率与上面的一致。

R-CNN Feature Mimicking

  从图2的Error-bounded saliency regions结果看到，不管常规卷积还是可变形卷积都会包含部分非目标区域，对最终的结果造成影响。论文通过实验发现，可调制变形卷积虽然有更强的几何变换建模能力，但常规的训练没有特定的损失，很难引导可调制变形卷积的学习。因此，考虑到性能和准确率的取舍，论文加入特征模仿(feature mimicking)引导可变形卷积生成类似R-CNN从croped图片中提取到的特征。由于背景的内容较为复杂，特征模仿损失仅用于正样本。

  整体的训练架构如图3，添加额外R-CNN分支用于特征模仿，分支的结构与主干网络类似。对于RoI区域$b$，从原图中crop下来并Resize后送到R-CNN分支得到$14\times 14$的特征图，再进行整图的可调制变形RoI pooling，通过两层全连接得到1024-D特征$f_{RCNN}(b)$，最后接$C+1$-way Sfotmax分类器预测分类结果。

  特征模仿损失通过余弦相似度的计算，如公式3，$\Omega$为用于特征模仿的所有RoI区域。在训练时，每次随机采样32个RPN生成的正样本构成$\Omega$，同时计算特征模块损失和R-CNN分支的分类交叉熵损失。RCNN分支的两个新损失的权重为主干对应项权重的0.1倍，RCNN分支除了最后的classification head外的模块均与主干共享。在推理时，仅使用Faster R-CNN模块。

Experiments

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Enriched Deformation Modeling

  对DCNv2的两个结构改进进行了对比实验，表1和表2分别为短边1000和短边800的实验，结合图1和图2的可视化结果，两个改进都能有效地提高准确率。

R-CNN Feature Mimicking

  对于特征模仿学习，仅模仿正样本的效果最好。

Application on Stronger Backbones

Conclusion

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  论文提出DCNv2，不仅对DCNv1的结构进行了改进，还使用了有效的蒸馏学习策略，使得性能有很大的提升，各个方面都值得借鉴。

 

参考内容

• Understanding the Effective Receptive Field in Deep Convolutional Neural Networks -https://arxiv.org/pdf/1701.04...

 
 
 

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