图像分割中常用的上采样方法，你知道哪几种？

女爷i 2022-11-01 04:26 711阅读 0赞

在基于深度学习的图像分割领域，基于Encoder-Decoder框架是一种非常经典的模型设计。在这种框架下，模型可以看作由两部分组成：编码器模块Encoder和解码器模块Decoder. 编码器模块负责提取特征，采用卷积和池化操作逐步缩小特征图并捕获更高级的语义信息；解码器模块基于上采样操作逐步恢复空间信息。

下图是SegNet论文中体现Encoder-Decoder框架的示意图。

![image-20210221123653769][]

上文提到，解码器模块基于上采样来不断恢复空间信息。本节内容即关注上采样这一操作，介绍在不同的语义分割网络中常用的上采样方法。

## 一、Bilinear interpolation 双线性插值 ##

### 1.1 线性插值 ###

线性插值是一种较为简单的插值方法，其插值函数为一次多项式。线性插值，在各插值节点上插值的误差为0。

已知数据 ( x 1 , y 1 ) (x\_1, y\_1) (x1,y1)和 ( x 2 , y 2 ) (x\_2, y\_2) (x2,y2), 计算在 \[ x 1 , x 2 \] \[x\_1, x\_2\] \[x1,x2\]区间内某一位置 x x x在直线上的 y y y值。

已知：  
 y − y 1 y 2 − y 1 = x − x 1 x 2 − x 1 \\frac \{y - y\_1\} \{y\_2 - y\_1\} = \\frac \{x - x\_1\} \{x\_2 - x\_1\} y2−y1y−y1=x2−x1x−x1  
计算公式如下：  
 y = x 2 − x x 2 − x 1 ∗ y 1 + x − x 1 x 2 − x 1 ∗ y 2 y = \\frac \{x\_2 - x\} \{x\_2 - x\_1\} \*y\_1 + \\frac \{x - x\_1\} \{x\_2 - x\_1\} \*y\_2 y=x2−x1x2−x∗y1\+x2−x1x−x1∗y2

### 1.2 双线性插值 ###

双线性插值，又称为双线性内插。在数学上，双线性插值是有**两个变量**的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是**在两个方向分别进行一次线性插值**。

设有一个表达式未知的函数 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)，

已知四个点 ( x 1 , y 1 ) (x\_1, y\_1) (x1,y1)、 ( x 1 , y 2 ) (x\_1, y\_2) (x1,y2)、 ( x 2 , y 1 ) (x\_2, y\_1) (x2,y1)、 ( x 2 , y 2 ) (x\_2, y\_2) (x2,y2)在 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)的值，

求在点 ( x , y ) (x,y) (x,y)位置上 f ( x , y ) f(x,y) f(x,y)的值。

**第一阶段**，我们先在 x x x方向上进行两次线性插值，分别在点 ( x 1 , y 1 ) (x\_1, y\_1) (x1,y1)和 ( x 2 , y 1 ) (x\_2, y\_1) (x2,y1)之间插入点 ( x , y 1 ) (x, y\_1) (x,y1)，和在点 ( x 1 , y 2 ) (x\_1, y\_2) (x1,y2)和 ( x 2 , y 2 ) (x\_2, y\_2) (x2,y2)之间插入点 ( x , y 2 ) (x, y\_2) (x,y2)。  
 f ( x , y 1 ) ≈ x 2 − x x 2 − x 1 ∗ f ( x 1 , y 1 ) + x − x 1 x 2 − x 1 ∗ f ( x 2 , y 1 ) f(x,y\_1) \\approx \\frac \{x\_2 - x\}\{x\_2 - x\_1\} \* f(x\_1, y\_1) + \\frac \{x - x\_1\}\{x\_2 - x\_1\} \* f(x\_2, y\_1) f(x,y1)≈x2−x1x2−x∗f(x1,y1)\+x2−x1x−x1∗f(x2,y1)

f ( x , y 2 ) ≈ x 2 − x x 2 − x 1 ∗ f ( x 1 , y 2 ) + x − x 1 x 2 − x 1 ∗ f ( x 2 , y 2 ) f(x,y\_2) \\approx \\frac \{x\_2 - x\}\{x\_2 - x\_1\} \* f(x\_1, y\_2) + \\frac \{x - x\_1\}\{x\_2 - x\_1\} \* f(x\_2, y\_2) f(x,y2)≈x2−x1x2−x∗f(x1,y2)\+x2−x1x−x1∗f(x2,y2)  
**第二阶段**，我们在 y y y方向上进行一次线性插值，即在点 ( x , y 1 ) (x, y\_1) (x,y1)和 ( x , y 2 ) (x, y\_2) (x,y2)之间插入点 ( x , y ) (x, y) (x,y)。  
 f ( x , y ) ≈ y 2 − y y 2 − y 1 ∗ f ( x , y 1 ) + y − y 1 y 2 − y 1 ∗ f ( x , y 2 ) f(x,y) \\approx \\frac \{y\_2 - y\}\{y\_2 - y\_1\} \* f(x, y\_1) + \\frac \{y - y\_1\}\{y\_2 - y\_1\} \* f(x, y\_2) f(x,y)≈y2−y1y2−y∗f(x,y1)\+y2−y1y−y1∗f(x,y2)  
以上就是双线性插值二个阶段的执行过程。值得注意的是：**双线性插值的最终结果与执行线性插值的顺序无关**，即先在 y y y方向插值，然后在 x x x方向插值也会得到相同的结果。

### 1.3 基于PyTorch 和 OpenCV的Bilinear实现 ###

一、引入必要的库

import torch
    import numpy as np
    import cv2
    from PIL import Image
    import torch.nn.functional as F

二、设置输入图像

# 设置输入数据，形式为[N × C × H × W]
    image = np.array(range(1, 5)).reshape(1, 1, 2, 2)
    print(image)

[[[[1 2]
       [3 4]]]]

三、基于PyTorch 实现Bilinear

pytorch_aligned_output = F.interpolate(torch.Tensor(image), scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=True)
    print(pytorch_aligned_output)

tensor([[[[1.0000, 1.3333, 1.6667, 2.0000],
              [1.6667, 2.0000, 2.3333, 2.6667],
              [2.3333, 2.6667, 3.0000, 3.3333],
              [3.0000, 3.3333, 3.6667, 4.0000]]]])

pytorch_aligned_output = F.interpolate(torch.Tensor(image), scale_factor=2, mode='bilinear', align_corners=False)
    print(pytorch_aligned_output)

tensor([[[[1.0000, 1.2500, 1.7500, 2.0000],
              [1.5000, 1.7500, 2.2500, 2.5000],
              [2.5000, 2.7500, 3.2500, 3.5000],
              [3.0000, 3.2500, 3.7500, 4.0000]]]])

**注意：** 关于实现方法中属性align\_corners，

*  当align\_corners=True时，像素被视为点的网格。角点对齐。
 *  当align\_corners=False时，像素被视为1x1区域。区域边界（而不是其中心）是对齐的。

![6a242715685b8192f07c93a57a1d053b8add97bf.png][]

四、基于OpenCV 实现Bilinear

cv2_output = cv2.resize(image[0, 0].astype(np.float32), (4, 4), interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
    print(cv2_output)

[[1.   1.25 1.75 2.  ]
     [1.5  1.75 2.25 2.5 ]
     [2.5  2.75 3.25 3.5 ]
     [3.   3.25 3.75 4.  ]]

我们看到这个结果和PyTorch实现中align\_corners=False一致。可见OpenCV中实现Bilinear是直接按照align\_corners=False处理的。

### 1.4 特点分析 ###

不需要学习，运算速度快。

## 二、Un-pooling 反池化 ##

### 2.1 原理描述 ###

池化操作是通过在输入特征图上从上到下、从左到右地滑动窗口，并对每个窗口里的内容执行一个池化函数（最大值、均值）来完成整个池化过程。下图是对一个 5 ∗ 5 5\*5 5∗5的输入特征图采用 3 ∗ 3 3\*3 3∗3的池化核进行池化，得到 3 ∗ 3 3\*3 3∗3的输出特征图的过程。

![image-20210221205811877][]

那么反池化的思路就是基于 3 ∗ 3 3\*3 3∗3的输出特征图，直接按照池化操作的位置还原回去。这里需要注意的是，我们需要在池化过程中记录每个窗口里最大值的位置，以上图为例，即最大值的索引位置为 \[ 0 , 1 , 8 , 10 , 8 , 8 , 10 , 12 , 14 \] \[0,1,8,10,8,8,10,12,14\] \[0,1,8,10,8,8,10,12,14\], 那么我们就可以基于输出特征图和索引位置，还原出输入特征图。

### 2.2 PyTorch 实现max\_unpool2d ###

**注**：使用的库和本文第一节的引入库相同

一、设置输入图像

# 设置输入数据为二维数据，形式为[N × C × H × W]
    image = np.array([
        [3,3,2,1,0],
        [0,0,1,3,1],
        [3,1,2,2,3],
        [2,0,0,2,2],
        [2,0,0,0,1]
    ])
    image = image.reshape((1,1,5,5))
    print(image)

[[[[3 3 2 1 0]
       [0 0 1 3 1]
       [3 1 2 2 3]
       [2 0 0 2 2]
       [2 0 0 0 1]]]]

二、最大池化，同时记录索引

res,indices = F.max_pool2d(torch.Tensor(image), kernel_size=3, stride=1, return_indices=True)
    print(res)
    print(indices)

tensor([[[[3., 3., 3.],
              [3., 3., 3.],
              [3., 2., 3.]]]])
    tensor([[[[ 0,  1,  8],
              [10,  8,  8],
              [10, 12, 14]]]])

三、反池化

unpool_res = F.max_unpool2d(res, indices, kernel_size=3, stride=1)
    print(unpool_res)

tensor([[[[3., 3., 0., 0., 0.],
              [0., 0., 0., 3., 0.],
              [3., 0., 2., 0., 3.],
              [0., 0., 0., 0., 0.],
              [0., 0., 0., 0., 0.]]]])

### 2.3 特点分析 ###

1.  同样不需要学习
2.  目前应用的很少，据了解仅在SegNet网络上使用。可在文末参考文献查看SegNet源码实现

## 三、Transposed convolution 转置卷积 ##

### 3.1 原理描述 ###

理解转置卷积之前，我们先看看卷积的实现过程。

在框架进行卷积操作实现中，为了更快的执行速度，卷积运算可以转换为矩阵运算进行处理。

具体过程为：将 4 ∗ 4 4\*4 4∗4的输入矩阵 A A A展平为一个16维度的向量，通过矩阵运算 C A = B CA = B CA=B，输出一个4维的向量 B B B，最后将 B B B再重塑为 2 ∗ 2 2\*2 2∗2的矩阵。下图是卷积核 C C C的稀疏矩阵表示。

![image-20210223150501162][]

转置卷积正是相反的操作，将一个4维度的向量作为输入，卷积核的形式是大小为 16 ∗ 4 16\*4 16∗4的 C T C^T CT，可以输出一个16维的向量。

除了上面介绍的方式，转置卷积操作也可以使用直接卷积来实现。

已知卷积过程：对于一个大小为 i = 4 ∗ 4 i=4\*4 i=4∗4的输入，可以使用卷积核 k = 3 ∗ 3 ， s t r i d e = 1 , p a d d i n g = 0 k=3\*3，stride=1,padding=0 k=3∗3，stride=1,padding=0, 通过公式 o = ( i − k + 2 ∗ p ) / s + 1 o = (i-k+2\*p)/s + 1 o=(i−k\+2∗p)/s\+1,可以得到输出大小为 2 ∗ 2 2\*2 2∗2。

对于转置卷积过程：一个大小为 i ’ = 2 ∗ 2 i^\{’\}=2\*2 i’=2∗2的输入，可以使用卷积核 k ′ = k = 3 ∗ 3 , p a d d i n g ′ = k − p a d d i n g − 1 = 2 , s t r i d e ′ = 1 k^\{'\}=k=3\*3,padding^\{'\}=k-padding-1=2,stride^\{'\}=1 k′=k=3∗3,padding′=k−padding−1=2,stride′=1, 同样根据公式可以得到输出大小为 4 ∗ 4 4\*4 4∗4。

![no\_padding\_no\_strides\_transposed][no_padding_no_strides_transposed]

上述例子里 s t r i d e = 1 stride=1 stride=1, 对于 s t r i d e > 1 stride>1 stride>1的情况，举例如下：

对于一个大小为 i = 5 ∗ 5 i=5\*5 i=5∗5的输入，可以使用卷积核 k = 3 ∗ 3 ， s t r i d e = 2 , p a d d i n g = 1 k=3\*3，stride=2,padding=1 k=3∗3，stride=2,padding=1, 通过公式 o = ( i − k + 2 ∗ p ) / s + 1 o = (i-k+2\*p)/s + 1 o=(i−k\+2∗p)/s\+1,可以得到输出大小为 3 ∗ 3 3\*3 3∗3。

对于转置卷积过程：一个大小为 i ’ = 3 ∗ 3 i^\{’\}=3\*3 i’=3∗3的输入，首先进行内部扩展得到 i " = i ’ + ( i ’ − 1 ) ∗ ( s t r i d e − 1 ) = s t r i d e ( i ’ − 1 ) + 1 = 5 i^\{"\}=i^\{’\}+(i^\{’\}-1)\*(stride-1)=stride(i^\{’\}-1)+1=5 i"=i’\+(i’−1)∗(stride−1)=stride(i’−1)\+1=5。可以使用卷积核 k ′ = k = 3 ∗ 3 , p a d d i n g ′ = k − p a d d i n g − 1 = 1 , s t r i d e ′ = 1 k^\{'\}=k=3\*3,padding^\{'\}=k-padding-1=1,stride^\{'\}=1 k′=k=3∗3,padding′=k−padding−1=1,stride′=1, 同样根据公式可以得到输出大小为 5 ∗ 5 5\*5 5∗5。

![padding\_strides\_transposed][padding_strides_transposed]

### 3.2 特点分析 ###

1.  需要学习
2.  在图像分割中应用很广泛

**写在最后的话**

欢迎关注我的个人公众号，定期原创技术分享。公众号后台回复“图像分割”，获取本文涉及到的经典论文。

愿与各位一起进步！

![20210223174420.jpg][]

# 参考文献 #

1.  https://discuss.pytorch.org/t/what-we-should-use-align-corners-false/22663/9
2.  https://zhuanlan.zhihu.com/p/87572724
3.  https://github.com/delta-onera/segnet\_pytorch/blob/master/segnet.py\#L108
4.  https://blog.csdn.net/tsyccnh/article/details/87357447
5.  https://distill.pub/2016/deconv-checkerboard/
6.  https://www.cnblogs.com/yssongest/p/5303151.html
7.  https://zhuanlan.zhihu.com/p/81947612
8.  https://zhuanlan.zhihu.com/p/59044838

[image-20210221123653769]: /images/20221024/59a3f531791547b3b5c5cccc2c2232cd.png
[6a242715685b8192f07c93a57a1d053b8add97bf.png]: /images/20221024/533fa684bee64c7daa30d448228c3ea0.png
[image-20210221205811877]: /images/20221024/34b0c95b64c34e1c80eb9549173fc87f.png
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[no_padding_no_strides_transposed]: /images/20221024/2ae294a055c84f419881ad5faa8b158c.png
[padding_strides_transposed]: /images/20221024/fb840e11f3b44feda70bb00d9663e47b.png
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