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- 論文名稱：‘Dilated Residual Networks’
- 論文連結：https://arxiv.org/pdf/1705.09914.pdf
0 綜述
這篇文章的最大特色自然是提出了DRN，Dilated Residual Networks，在殘差網路的基礎上加入了膨脹卷積。
膨脹卷積，又叫做空洞卷積，是在卷積核引數不變的基礎上，增加視野域的一種手段。通過使用膨脹卷積，可以放大最深層特徵圖的尺寸並且保持視野域大小不變，說白了就是少了幾個池化層，然後用膨脹卷積維持同樣大小的視野域。比方說，resnet眾所周知，包括stem中的下采樣和4個layer的下采樣，5次下采樣，整體的步長為32；但是DRN中，整體步長僅為8。
當然文章如果僅僅是把碰撞卷積代替一般卷積，那麼這篇文章就毫無特色了。碰撞卷積會引出一個degridding效應，如何解決這個問題才是文章的核心。
再加上一句，雖然模型的引數沒有改變，但是因為增加了特徵圖的尺寸，計算量和記憶體消耗必然有增加，請大家仁者見仁。
1 空洞卷積
這個長話短說，直接看圖：
dilation是一個引數，如果是1的話，就是上圖左圖的常規卷積核，如果dilation是2的畫，就變成右邊的膨脹卷積的樣子。dilation表示卷積核中引數相鄰的距離。
2 結構變化
先來看Resnet的結構圖：
輸入的圖片是224x224大小的，第一次下采樣在stem中（圖中的conv1），隨後的下采樣在每一層layer的第一個卷積層前面。
DRN結構沒有了resnet最後的兩次下采樣，也就是說，特徵圖在28x28的大小之後就不再變小了。不再減小特徵圖尺寸，那麼就要增加摺積核的膨脹係數
上圖中展示的是後兩次下采樣的resnet和DRN的區別，可以看到，DRN沒有後兩次下采樣，因此特徵圖的尺寸都相同。
- 但是DRN在本該第四次取樣的卷積過程中，將膨脹係數改成2，這樣保持相同的視野域；
- 在本該第五次取樣的卷積過程中，將膨脹係數改成4，這樣保持相同的視野域。
3 degridding
使用膨脹卷積來代替下采樣，會產生degriding柵格化問題
這種情況產生的原因在原文中有這樣的一句解釋：
Gridding artifacts occur when a feature map has higher-frequency content than the sampling rate of the dilated convolution.
就是說，當一某一個特徵的重要性超過取樣率。作者給出了這樣的一個例子：
上面圖(a)是一個單個畫素異常重要的特徵圖，然後經過一個膨脹卷積，變成(c),變成網格狀的輸出。可以說gridding artifiacts是膨脹卷積性質產生的現象。
為了解決這樣的問題，作者對DRN作出了改進：
- DRN-B，DRN-C取消了pooling層，改用stride=2的卷積作為下采樣，因為作者發現pooling會讓degridding更加嚴重
- 此外，作者在DRN-B和DRN-C的最後加上了膨脹係數為2和1的幾層卷積層，來消除degridding現象。其中DRN-C取消了最後幾層卷積的跳層結構。這個非常好理解，畢竟膨脹卷積會產生degridding，那麼我就讓最後的輸出是用一般的卷積輸出就避免了這種結構，然後跳層結構會讓degridding直接連入最後的輸出結果，所以取消了
因此在上面的展示圖匯中，DRN-C的輸出的語義分割效果圖，非常絲滑。
4 總結
效果有非常大的提高。這個不降低特徵圖的尺寸，從而提高了小物體的目標檢測的效果。值得嘗試。
5 如何實現
這個也挺好實現的，我們記住：
- 用stride=2的卷積層代替pooling層；
- 後面兩個下采樣取消，使用膨脹係數2和4的卷積代替；
- 最後在加上膨脹係數為2和1的卷積層消除degridding現象。