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LiftPool:双向池化操作,细节拉满,再也不怕丢特征了|ICLR2021

转载 作者:撒哈拉 更新时间:2024-03-31 22:46:21 55 4
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论文参考信号处理中提升方案提出双向池化操作LiftPool,不仅下采样时能保留尽可能多的细节,上采样时也能恢复更多的细节。从实验结果来看,LiftPool对图像分类能的准确率和鲁棒性都有不错的提升,而对语义分割的准确性更能有可观的提升。不过目前论文还在准备开源阶段,期待开源后的复现,特别是在速度和显存方面结果   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 。

论文: LiftPool: Bidirectional ConvNet Pooling 。

  • 论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.00996
  • 论文代码:https://github.com/jiaozizhao/LiftPool/

Introduction


 空间池化是卷积网络中很重要的操作,关键在于缩小分辨率的同时保留最重要的特征值,方便后续的模型辨别。简单的池化操作,如最大池化和平均池化,不仅池化时忽略了局部特性,还不支持逆向恢复丢失的信息。为此,论文提出了双向池化层LiftPool,包含保留细节特征的下采样操作LiftDownPool以及产生精细特征图的上采样操作LiftUpPool.

 LiftPool的灵感来自于信号处理中的提升方案(Lifting Scheme),下采样时将输入分解成多个次频带(sub-band),上采样时能够完美地逆向恢复。如图1所示,LiftDownPool产生四个次频带,其中LL次频带是去掉细节的输入近似,LH、HL和HH则分别包含水平、垂直和对角方向的细节信息。用户可以选择一个或多个次频带作为输出,保留其它次频带用于恢复。LiftUpPool根据次频带恢复上采样输入,对比MaxUpPool的效果,LiftUpPool则能产生更精细的输出.

Methods


 下采样特征图时,池化操作核心在于减少下采样造成的信息损失,而信号处理中的提升方案(Lift Scheme)恰好能满足这一需求。提升方案利用信号的相关结构,在空间域构造其下采样的近似信号以及多个包含细节信息的次频带(sub-band),在逆转换时能完美重构输入信号。借用提升方案,论文提出了双向池化层LiftPool.

LiftDownPool

  • LiftDownPool-1D

 以一维信号\(x=[x_1, x_2, x_3, \cdots, x_n], x_n\in\mathbb{R}\)为例,LiftDownPool将其分解成下采样近似信号\(s\)和差分信号\(d\):

 其中\(F(\cdot)=f_{update}\circ f_{predict}\circ f_{split}(\cdot)\)包含3个函数,\(\circ\)表示函数组合.

 LiftDownPool-1D的整体过程如图2所示,包含以下步骤:

  • Split操作\(f_{split}:x\to (x^e, x^o)\):将信号\(x\)分成偶数下标组\(x^e=[x_2, x_4, \cdots, x_{2k}]\)和奇数下标组\(x^o=[x_1, x_3, \cdots, x_{2k+1}]\),这两组信号是密接相关的。
  • Predict操作\(f_{predict}:(x^e, x^o)\to d\):给定信号集\(x^e\)\(x^o\),设想的是\(x^e\)可通过预测器\(\mathcal{P}(\cdot)\)转换得到\(x^o\)。这里不要求预测器是完全准确的,定义两者间的差分信号\(d\)为:

    公式2只保留了少量的细节差异信息,功能等价于对\(x\)进行了高通滤波。
  • Update操作\(f_{update}:(x^e, d)\to s\):因为\(x^e\)是从\(x\)简单下采样而来的,直接将\(x^e\)作为\(x\)的近似会有严重的混叠现象(采样导致信号减弱,具体可见原文附录),而且\(x^e\)的均值与\(x\)的均值也不一样。为此,可通过对\(x^e\)加上\(\mathcal{U}(d)\)得到平滑版本\(s\)

    公式3保留了尽可能多的输入信息,功能等价于对\(x\)进行低通滤波,因此可将低通过滤后的\(s\)作为原信号的近似。

 实际上,经典的提升方案就是由低通滤波和高通滤波来完成的,通过预设的滤波器将图片分解成四个次频带。但一般来说,以预设滤波器的形式定义\(\mathcal{P}(\cdot)\)和\(\mathcal{U}(\cdot)\)是很难的。为此,Zheng等人提出通过网络的反向传播来学习滤波器。借用此思路,论文通过1D卷积+非线性激活来实现LiftDownPool中的\(\mathcal{P}(\cdot)\)和\(\mathcal{U}(\cdot)\)功能:

 为了能够更好地进行端到端地训练,需要对最终的损失函数添加两个约束。首先,\(s\)是从\(x^e\)变化得到的,基本上要跟\(x^e\)相似,添加正则项\(c_u\)最小化\(s\)和\(x^o\)的L2-norm距离:

 另外,\(\mathcal{P}(\cdot)\)的设想是将\(x^e\)转换为\(x^o\),所以添加正则项\(c_p\)最小化细节差异\(d\):

 完整的损失函数为:

 \(\mathcal{L}_{task}\)为特定任务的损失函数,如分类或语义分割损失。设置\(\lambda_u=0.01\)和\(\lambda_p=0.1\),能够给模型带来不错的正则化效果.

  • LiftDownPool-2D

 LiftDownPool-2D可分解成几个LiftDownPool-1D操作。根据标准提升方案,先在水平方向执行LiftDownPool-1D获得\(s\)(水平方向的低频)以及\(d\)(水平方向的高频)。随后对这两部分分别执行垂直方向的LiftDownPool-1D,\(s\)被进一步分解成LL(垂直和水平方向的低频)和LH(垂直方向的低频和水平方向的高频),而\(d\)则被进一步分解成HL(垂直方向的高频和水平方向的低频)和HH(垂直和水平方向的高频)。  用户可灵活选择其中一个或多个次频带作为结果,保留其它次频带用于恢复。一般来说,LiftDownPool-1D可以进一步泛化到n维信号.

 图3为VGG13的首个LiftDownPool层的几个特征输出,LL特征更平滑,细节较少,LH、HL和HH则分别捕捉了水平方向、垂直方向和对角方向的细节.

LiftUpPool

 LiftUpPool继承了提升方案的可逆性。继续以1D信号为例,LiftUpPool可从\(s,d\)中恢复上采样信号\(x\):

 \(\mathcal{G}(\cdot)=f_{merge}\circ f_{predict}\circ f_{update}(\cdot)\)包含update、predict、merge函数,即\(s,d\to x^e,d\to x^e,x^o\to x\):