图像分割“Understanding Convolution for Semantic Segmentation”

预训练的模型：https://goo.gl/DQMeun

在图像分割编码网络和解码网络，分别使用了两种方法改进，提升分割效果。在解码阶段，使用致密的上采样卷积（DUC）生成像素级预测，DUC可以捕获双线性插值上采用损失的信息。在编码阶段，使用混合膨胀卷积（HDC）代替标准的膨胀卷积，解决“gridding”问题。

1. 致密的上采样卷积
   目的是生成与输入图像大小相同的分割标记图，论文设计的带有DUC层的ResNet-101如下图所示：
   
   DUC输入时h×w×c的特征图，输出特征图维度为h×w×(r2×L)，输出特征图经过softmax层映射到H×W×L，之后使用元素级argmax操作得到最终的特征图。DUC的核心idea是，将标记图划分为相同的子块，每个子块与输入特征图有相同的尺寸。所有的块经过r2次堆叠获得整个标记图。这个转变使得卷积可以在输入特征图和输出标记图之间直接使用，不需要反卷积方法中额外的参数。
2. 混合膨胀卷积
   膨胀卷积有“gridding”问题 ，膨胀卷积在卷积核中加入了0，当膨胀率为2时，大约会损失75%的信息，当膨胀率变大时，局部信息会损失，大距离跨度导致信息不相干或互相干扰。HDC对不同层使用不同的膨胀率，膨胀率分配服从锯齿波样分布，一定数量的层聚合在一起形成波的上升沿，膨胀率逐渐上升。这样做可以从更多的像素获取信息，如下图的对比：
   

实验结果
原始ReseNet-101中7×7卷积层使用两个3×3卷积替换，在CityScapes数据集上mIOU为80.1%。