论文提出DRConv,很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性,包含两个关键结构,从实验结果来看,DRConv符合设计的预期,在多个任务上都有不错的性能提升

来源:晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: Dynamic Region-Aware Convolution

Introduction


  目前主流的卷积操作都在空间域进行权值共享,而如果想得到更丰富的信息,只能通过增加卷积的数量来实现,这样不仅计算低效,也会带来网络优化困难。与主流卷积不同,local conv在不同的像素位置使用不同的权值,这样能够高效地提取丰富的信息,主要应用在人脸识别领域,但local conv不仅会带来与特征图大小相关的参数量,还会破坏平移不变性。

  考虑到以上两种卷积的优劣,论文提出了DRConv(Dynamic Region-Aware Convolution),DRConv的结构如图1,首先通过标准卷积来生成guided feature,根据guided feature将空间维度分成多个区域,卷积核生成模块G(⋅)G(cdot)根据输入图片动态生成每个区域对应的卷积核。DRConv能够可学习地为不同的像素位置匹配不同的卷积核,不仅具有强大的特征表达能力,还可以保持平移不变性。由于卷积核是动态生成的,能比local conv减少大量的参数,而整体计算量几乎和标准卷积一致。
  论文的主要贡献如下:

  • 提出DRConv,不仅具有强大的语义表达能力,还能很好地维持平移不变性。
  • 巧妙的设计了可学习guided mask的反向传播,明确区域共享的规则(region-sharing-pattern),并根据损失函数回传的梯度进行更新。
  • 只需简单地替换,DRConv就能在图片分类,人脸识别,目标检测和语义分割等多个任务上达到很好的性能。

Our Apporach


Dynamic Region-Aware Convolution

  对于标准卷积,定义输入X∈RU×V×CXin mathbb{R}^{Utimes Vtimes C}

  对于基础的local conv,定义非共享权重W∈RU×V×CWin mathbb{R}^{Utimes Vtimes C}

  结合以上公式,定义guided maskM=S0,⋯ ,Sm−1M={S_0, cdots,S_{m-1}}

  • 使用可学习的guided mask来将空间维度划分为多个区域,如图1所示,guided mask中相同颜色的像素归为同一区域,从语义的角度来看,即将语义相似的特征归为统一区域。
  • 对于每个共享区域,使用卷积核生成模块来生成定制的卷积核来进行常规的2D卷积操作,定制的卷积核能够根据输入图片的重要特征自动地进行调节。

Learnable guided mask

  作为DRConv的重要部分,guided mask决定了卷积核在空间维度上的分布,该模块由损失函数指导优化,从而能够适应输入的空间信息变化,从而改变卷积核的分布。

  对于包含mm个channel的k×kktimes k

  为了让guided mask可学习,必须得到用来生成guided feature的权值的梯度,但由于argmax(⋅)argmax(cdot)的使用导致guided feature的梯度无法计算,所以论文设计了类似的梯度。

  根据公式4获得guided mask,根据公式5得到每个位置(u,v)(u,v)得到卷积核W~u,vtilde{W}_{u,v}

  为了使梯度得到回传,首先用F^hat{F}

F^u,vjhat{F}_{u,v}^j

  公式8为公式6的反向传播,⊙odot为逐元素相乘,如果不设计特殊的反向传播,SGD将不能对相关的参数进行优化,因为函数argmax(⋅)argmax(cdot)是不可导的。因此,softmax(⋅)softmax(cdot)是用来接近argmax(⋅)argmax(cdot),通过替换函数将梯度回传到guided feature,是的guided mask可学习。

Dynamic Filter: Filter generator module

  在DRConv中,使用卷积核生成模块来生成不同区域的卷积核,由于不同图片的特征不同,在图片间共享的卷积核不能高效地提取其独有的特征,需要定制化的特征来专注不同图片的特性。

  定义输入X∈RU×V×CXin mathbb{R}^{Utimes Vtimes C}

Experiments


Classification

Face Recognition

COCO Object Detection and Segmentation

Ablation Study


Visualization of dynamic guided mask

Different model size

Different region number

Different spatial size

CONCLUSION


  论文提出DRConv,很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性,包含两个关键结构,首先使用guided mask对特征图中的像素划分到不同的区域,其次使用卷积核生成模块动态生成区域对应的卷积核。从实验结果来看,DRConv符合设计的预期,特别是图3的guided mask的可视化结果,在多个任务上都有不错的性能提升。



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work-life balance.

论文提出DRConv,很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性,包含两个关键结构,从实验结果来看,DRConv符合设计的预期,在多个任务上都有不错的性能提升

来源:晓飞的算法工程笔记 公众号

论文: Dynamic Region-Aware Convolution

Introduction


  目前主流的卷积操作都在空间域进行权值共享,而如果想得到更丰富的信息,只能通过增加卷积的数量来实现,这样不仅计算低效,也会带来网络优化困难。与主流卷积不同,local conv在不同的像素位置使用不同的权值,这样能够高效地提取丰富的信息,主要应用在人脸识别领域,但local conv不仅会带来与特征图大小相关的参数量,还会破坏平移不变性。

  考虑到以上两种卷积的优劣,论文提出了DRConv(Dynamic Region-Aware Convolution),DRConv的结构如图1,首先通过标准卷积来生成guided feature,根据guided feature将空间维度分成多个区域,卷积核生成模块G(⋅)G(cdot)根据输入图片动态生成每个区域对应的卷积核。DRConv能够可学习地为不同的像素位置匹配不同的卷积核,不仅具有强大的特征表达能力,还可以保持平移不变性。由于卷积核是动态生成的,能比local conv减少大量的参数,而整体计算量几乎和标准卷积一致。
  论文的主要贡献如下:

  • 提出DRConv,不仅具有强大的语义表达能力,还能很好地维持平移不变性。
  • 巧妙的设计了可学习guided mask的反向传播,明确区域共享的规则(region-sharing-pattern),并根据损失函数回传的梯度进行更新。
  • 只需简单地替换,DRConv就能在图片分类,人脸识别,目标检测和语义分割等多个任务上达到很好的性能。

Our Apporach


Dynamic Region-Aware Convolution

  对于标准卷积,定义输入X∈RU×V×CXin mathbb{R}^{Utimes Vtimes C}

  对于基础的local conv,定义非共享权重W∈RU×V×CWin mathbb{R}^{Utimes Vtimes C}

  结合以上公式,定义guided maskM=S0,⋯ ,Sm−1M={S_0, cdots,S_{m-1}}

  • 使用可学习的guided mask来将空间维度划分为多个区域,如图1所示,guided mask中相同颜色的像素归为同一区域,从语义的角度来看,即将语义相似的特征归为统一区域。
  • 对于每个共享区域,使用卷积核生成模块来生成定制的卷积核来进行常规的2D卷积操作,定制的卷积核能够根据输入图片的重要特征自动地进行调节。

Learnable guided mask

  作为DRConv的重要部分,guided mask决定了卷积核在空间维度上的分布,该模块由损失函数指导优化,从而能够适应输入的空间信息变化,从而改变卷积核的分布。

  对于包含mm个channel的k×kktimes k

  为了让guided mask可学习,必须得到用来生成guided feature的权值的梯度,但由于argmax(⋅)argmax(cdot)的使用导致guided feature的梯度无法计算,所以论文设计了类似的梯度。

  根据公式4获得guided mask,根据公式5得到每个位置(u,v)(u,v)得到卷积核W~u,vtilde{W}_{u,v}

  为了使梯度得到回传,首先用F^hat{F}

F^u,vjhat{F}_{u,v}^j

  公式8为公式6的反向传播,⊙odot为逐元素相乘,如果不设计特殊的反向传播,SGD将不能对相关的参数进行优化,因为函数argmax(⋅)argmax(cdot)是不可导的。因此,softmax(⋅)softmax(cdot)是用来接近argmax(⋅)argmax(cdot),通过替换函数将梯度回传到guided feature,是的guided mask可学习。

Dynamic Filter: Filter generator module

  在DRConv中,使用卷积核生成模块来生成不同区域的卷积核,由于不同图片的特征不同,在图片间共享的卷积核不能高效地提取其独有的特征,需要定制化的特征来专注不同图片的特性。

  定义输入X∈RU×V×CXin mathbb{R}^{Utimes Vtimes C}

Experiments


Classification

Face Recognition

COCO Object Detection and Segmentation

Ablation Study


Visualization of dynamic guided mask

Different model size

Different region number

Different spatial size

CONCLUSION


  论文提出DRConv,很好地结合了局部共享的思想并且保持平移不变性,包含两个关键结构,首先使用guided mask对特征图中的像素划分到不同的区域,其次使用卷积核生成模块动态生成区域对应的卷积核。从实验结果来看,DRConv符合设计的预期,特别是图3的guided mask的可视化结果,在多个任务上都有不错的性能提升。



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