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ECCV 2020 | OCRNet化解语义分割上下文信息缺失难题

来源:可思数据 时间:2020-09-02

图像分类、物体检测和语义分割可以并列为传统计算机视觉感知领域的3大基础问题,它们也是各种复杂视觉任务的基础。这些问题在日常生活中随处可见,例如,短视频软件内提供的一键特效功能可以让普通用户也能轻松制作出大片效果,这背后的底层算法就可能涉及到了对人体的语义分割。此外,无人驾驶技术里的底层视觉算法则通常会涉及到对街景的语义分割。

语义分割任务,即输入一张图像,输出图像中每个像素的语义类别。图1展示了选自 Cityscapes[1]、LIP[2]、ADE20K[3] 和 COCO-Stuff[4] 数据集的例子,第一行是原始的输入图像,第二行是对应于这些图像的 Ground-Truth 的语义分割结果,其中不同的颜色表示了不同的语义类别。

图1:语义分割任务示例

基于FCN的若干语义分割方法

现在主流的基于深度学习的图像分割方法都是基于 CVPR 2015 的一项工作 Fully Convolutional Network for Semantic Segmentation (FCN) [5]。FCN 的 pixel-to-pixel(逐像素对应的输入输出)思想非常经典,而且易于理解,它被用来解决各种像素级理解的视觉任务,比如深度估计,光流估计,图像生成。图2为 FCN 的基本框架,整个网络去除了全连接层,最后通过上采样得到的特征表示可以与输入图像的每一个像素保持逐像素一一对应的关系。另外,FCN 的论文中也提出了 Encoder-Decoder 的结构来增强最后输出的特征表示。后续很多的经典工作比如 UNet[6] 等也是基于 FCN 设计的。

图2:FCN 框架

目前基于 FCN 的语义分割方法通常面临3个挑战:

(1)分辨率低: 通常随网络深度加深,逐渐降低的分辨率会导致空间信息损失;

(2)上下文信息缺失:像素级的特征的感受野不够,并且物体具有多尺度问题 (不同类别物体的绝对大小具有多尺度,同一类物体由于距离镜头的远近不同也具有多尺度);

(3)边界错误:由于边界区域像素的特征表示通常具有较弱的判别性,所以很多语义分割的错误是分布在边界区域上的。

对此,微软亚洲研究院在今年分别发表了3篇相关的工作来解决这些挑战,PAMI 2020 上发表的 HRNet[7] 可以解决分辨率低的问题,ECCV 2020 上的 OCR[8] 可以解决上下文信息缺失问题,而 ECCV 2020 上的 SegFix[9] 则可以用来解决边界错误的问题。

本文将主要介绍如何解决“上下文信息缺失问题”相关工作的技术细节,包括 ParseNet[10]、PSPNet[11]、DeepLab 系列[12,13]以及微软亚洲研究院的 OCR 方法。(本文中,我们用OCR 表示 Object Contextual Representation,用OCRNet表示基于 OCR 的网络框架。)

ParseNet

原始的 FCN 并没有去显式地利用全局上下文信息,因此每个像素特征的感受野(Receptive Field)会有所受限,从而导致了性能的瓶颈。为了解决这个问题,ICLR 2016 的 ParseNet[10] 提出了采用 Global Pooling 操作计算一个全局特征作为上下文信息去增强每个像素的特征表达(具体框架如图3)。ParseNet 旨在提高每个像素的特征感受野, 以获取更丰富的上下文信息。

图3:ParseNet 框架

PSPNet

CVPR 2017 的 PSPNet [11] 提出了用 Pyramid Pooling 模块来抽取多尺度的上下文信息,以解决物体多尺度的问题。受益于这种更丰富的上下文信息,PSPNet 取得了 ImageNet Scene Parsing Challenge 2016 第一名的成绩。具体来说,PSPNet 采用了4路并行的不同尺度的图像划分,分别将图像均匀的划分成6ⅹ6/3ⅹ3/2ⅹ2个子区域,然后在每个子区域上应用 Average Pooling 计算得到一个向量作为这个区域内所有像素的 (不同尺度划分下) 局部上下文信息。另外,PSPNet 也会采用 Global Pooling 计算得到的一个向量作为所有像素的全局上下文信息,PSPNet 的整体计算框架见图4。

图4:PSPNet 框架

DeepLabv2/v3

发表于 PAMI 2017 的 DeepLabv2[12] 提出了一种新的 Atrous Convolution (带孔卷积) 来抽取多尺度上下文信息。具体而言,DeepLabv2 采用了并行的3组具有不同膨胀率(dilation rate)的带孔卷积操作来计算每一个位置的上下文信息,后续的 DeepLabv3[13] 又额外引入了 Global Average Pooling 操作来增强每一个位置的上下文信息。其中最核心的Atrous算法思想最早是在 ICLR 2015 的工作“Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFs”中被引入到 FCN 的方法。图5展示了 DeepLabv3 是如何抽取丰富的多尺度上下文信息。

图5:DeepLabv3 框架

基于物体区域的上下文信息

微软亚洲研究院提出的 OCR 方法的主要思想是显式地把像素分类问题转化成物体区域分类问题,这与语义分割问题的原始定义是一致的,即每一个像素的类别就是该像素属于的物体的类别,换言之,与 PSPNet 和 DeepLabv3 的上下文信息最主要的不同就在于 OCR 方法显式地增强了物体信息。

OCR 方法的实现主要包括3个阶段:(1) 根据网络中间层的特征表示估测一个粗略的语义分割结果作为 OCR 方法的一个输入 ,即软物体区域(Soft Object Regions),(2) 根据粗略的语义分割结果和网络最深层的特征表示计算出 K 组向量,即物体区域表示(Object Region Representations),其中每一个向量对应一个语义类别的特征表示,(3) 计算网络最深层输出的像素特征表示(Pixel Representations)与计算得到的物体区域特征表示(Object Region Representation)之间的关系矩阵,然后根据每个像素和物体区域特征表示在关系矩阵中的数值把物体区域特征加权求和,得到最后的物体上下文特征表示 OCR (Object Contextual Representation) 。当把物体上下文特征表示 OCR 与网络最深层输入的特征表示拼接之后作为上下文信息增强的特征表示(Augmented Representation),可以基于增强后的特征表示预测每个像素的语义类别,具体算法框架可以参考图6。综上,OCR 可计算一组物体区域的特征表达,然后根据物体区域特征表示与像素特征表示之间的相似度将这些物体区域特征表示传播给每一个像素。

图6:OCRNet 框架

图7中对比了基于 ASPP 的多尺度上下文信息与基于 OCR 的物体上下文信息的区别。对选定的红色标记的像素,我们用蓝色来标记其对应的上下文信息。可以看到基于 ASPP 的多尺度上下文信息通常会包含不属于红色像素所属类别的像素,左图中采样到的蓝色标记的像素有一部分落在了人的身体上,还有一部分像素落在了后面的展板上。因此,这样的多尺度信息同时包含了物体信息与背景信息。而基于 OCR 的物体上下文信息的目标是只利用物体信息,即显式地增强物体信息。

图7:ASPP 与 OCR 方法的对比

实验结果

OCR 方法在5个主流的语义分割数据库上都取得了不错的结果。值得注意的是,基于 HRNet + OCR 的一个单模型结果在 ECCV 2020 提交截稿前,在 Cityscapse leaderboard 的语义分割任务中取得了排名第一。

表1中对比了不同方法的参数量、GPU 内存、计算量(GFLOPs)以及运算时间。根据表格中的结果,可以看出 OCR 方法的各项复杂度指标都具有优势,尤其在运行速度方面,是 PSPNet 的 PPM 或者 DeepLabv3 的 ASPP 运行速度的近2倍。

表1:PPM、ASPP、OCR 在参数量、GPU 内存、计算量 GFLOPs 和运算时间上的对比

表2则展示了 OCR 方法与目前已发表的前沿方法的对比,可以看出 OCR 在各个数据集上都取得了前三的结果。

表2:OCR 与 State-of-the-art 方法对比

研究员们还基于 Panoptic-FPN[14] 在全景分割任务上验证了 OCR 方法的有效性,从表3中可以看出 OCR 稳定提升了最后的语义分割结果,而多尺度的上下文信息方法包括 PPM 与 ASPP 都没有显著提高结果。

表3:基于 Panoptic-FPN 在全景分割任务上对比 OCR、PPM、ASPP

最近开源的 MMSegmentation[15] 代码库也验证了 OCR 方法的有效性。在都采用 ResNet-101 (os=8) 作为主干网络的时候,OCR 方法的 GPU 内存消耗与 FPS 都比 DeepLabv3 和 DeepLabv3+ 更具有优势,同时 OCR 在 Cityscapes validation set 上的 (不同训练设置下) 结果也都取得了比 DeepLabv3 更好的结果。HRNet 和 OCR 的结合则会在街景分割任务中有更加明显的优势,在表4中可以看到 HRNet+OCR 不仅速度是最快的,并且在 Cityscapes validation set 上的单尺度分割性能最高可以达到81.59%, 显著优于之前的 DeepLabv3 与 DeepLabv3+。

表4:基于 MMSegmentation 代码库的 OCR 实验结果

结论

综上,OCR 方法提出的物体上下文信息的目的在于显式地增强物体信息,通过计算一组物体的区域特征表达,根据物体区域特征表示与像素特征表示之间的相似度将这些物体区域特征表示传播给每一个像素。在街景分割任务中,OCR 方法也比 PSPNet 的 PPM 和DeepLabv3 的 ASPP更加高效也更加准确。截止到2020年8月20日,根据最新 Cityscapes leaderboard 的结果,来自于 NVIDIA 的研究团队采用 HRNet + OCR 作为主干网络结构并且设计了一种更高效的多尺度融合方法[16],取得了目前排名第一的结果:85.4%。另外在最新的 ADE20K leaderboard 上,来自创新奇智(AInnovation)的研究团队[17]也基于 HRNet + OCR 取得了目前第一名的结果:59.48%。

更多技术细节可参考如下论文以及开源代码:

论文链接:https://arxiv.org/pdf/1909.11065.pdf

代码链接:https://github.com/openseg-group/openseg.pytorch

https://github.com/HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation/tree/HRNet-OCR

引用:

[1] The cityscapes dataset for semantic urban scene understanding, CVPR2016
[2] Look into person: Self-supervised structure-sensitive learning and a new benchmark for human parsing, CVPR2017

[3] Scene parsing through ade20k dataset, CVPR207

[4] Coco-stuff: Thing and stuff classes in context, CVPR2018

[5] Fully convolutional networks for semantic segmentation, CVPR2015

[6] U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation, MICCAI2015

[7] Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition, PAMI2020

[8] Object-Contextual Representations for Semantic Segmentation, ECCV2020

[9] SegFix: Model-Agnostic Boundary Refinement for Segmentation, ECCV2020

[10] Parsenet: Looking wider to see better, ICLR2016

[11] Pyramid scene parsing network, CVPR2017

[12] Deeplab: Semantic image segmentation with deep convolutional nets, atrous convolution, and fully connected crfs, PAMI2017

[13] Rethinking atrous convolution for semantic image segmentation, arXiv: 1706.05587

[14] Panoptic Feature Pyramid Networks, CVPR2019

[15] https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation

[16] Hierarchical Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation, arXiv:2005.10821

[17] AinnoSeg: Panoramic Segmentation with High Performance, arXiv:2007.10591

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