資訊專(zhuān)欄INFORMATION COLUMN
摘要：以高分辨率子網(wǎng)開(kāi)始作為第一階段，逐個(gè)添加高到低分辨率子網(wǎng)以形成更多階段，并且并行連接多分辨率子網(wǎng)。優(yōu)點(diǎn)并行連接高低分辨率子網(wǎng)，而不是像大多數(shù)現(xiàn)有解決方案那樣串聯(lián)連接。我們認(rèn)為原因是從低分辨率子網(wǎng)上的早期階段提取的低級(jí)功能不太有用。
摘要：
大多數(shù)現(xiàn)有方法從由高到低分辨率網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生的低分辨率表示中恢復(fù)高分辨率表示。相反，本文在整個(gè)過(guò)程中保持高分辨率的表示。我們將高分辨率子網(wǎng)開(kāi)始作為第一階段，逐步添加高到低分辨率子網(wǎng)以形成更多階段，并行連接多個(gè)子網(wǎng)，每個(gè)子網(wǎng)具有不同的分辨率。我們進(jìn)行重復(fù)的多尺度融合，使得高到低分辨率表示可以重復(fù)從其他分辨率的表示獲取信息，從而導(dǎo)致豐富的高分辨率表示。因此，預(yù)測(cè)的關(guān)鍵點(diǎn)熱圖可能更準(zhǔn)確，空間更精確。1. 簡(jiǎn)介 1.1 現(xiàn)有方法
1.2 HRNet(a) 對(duì)稱(chēng)結(jié)構(gòu)，先下采樣，再上采樣，同時(shí)使用跳層連接恢復(fù)下采樣丟失的信息；
(b) 級(jí)聯(lián)金字塔；
(c) 先下采樣，轉(zhuǎn)置卷積上采樣，不使用跳層連接進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；
(d) 擴(kuò)張卷積，減少下采樣次數(shù)，不使用跳層連接進(jìn)行數(shù)據(jù)融合；
2. 方法描述 2.1 并行高分辨率子網(wǎng) 2.2 重復(fù)多尺度融合 3. 實(shí)驗(yàn)部分 3.1 消融研究 3.1.1 重復(fù)多尺度融合簡(jiǎn)要描述：
HighResolution Net（HRNet），它能夠在整個(gè)過(guò)程中保持高分辨率表示。以高分辨率子網(wǎng)開(kāi)始作為第一階段，逐個(gè)添加高到低分辨率子網(wǎng)以形成更多階段，并且并行連接多分辨率子網(wǎng)。在整個(gè)過(guò)程中反復(fù)交換并行多分辨率子網(wǎng)絡(luò)中的信息來(lái)進(jìn)行重復(fù)的多尺度融合。優(yōu)點(diǎn)：
（a）并行連接高低分辨率子網(wǎng)，而不是像大多數(shù)現(xiàn)有解決方案那樣串聯(lián)連接。因此，我們的方法能夠保持高分辨率而不是通過(guò)從低到高的過(guò)程恢復(fù)分辨率，因此預(yù)測(cè)的熱圖可能在空間上更精確
（b）大多數(shù)現(xiàn)有的融合方案匯總了低級(jí)別和高級(jí)別的表示。相反，我們?cè)谙嗤疃群拖嗨扑降牡头直媛时硎镜膸椭聢?zhí)行重復(fù)的多尺度融合以提升高分辨率表示，反之亦然，導(dǎo)致高分辨率表示對(duì)于姿勢(shì)估計(jì)也是豐富的。因此，我們預(yù)測(cè)的熱圖可能更準(zhǔn)確。個(gè)人感覺(jué)增加多尺度信息之間的融合是正確的，例如原圖像和模糊圖像進(jìn)行聯(lián)合雙邊濾波可以得到介于兩者之間的模糊程度的圖像，而RGF濾波就是重復(fù)將聯(lián)合雙邊濾波的結(jié)果作為那張模糊的引導(dǎo)圖，這樣得到的結(jié)果會(huì)越來(lái)越趨近于原圖。此處同樣的道理，不同分辨率的圖像采樣到相同的尺度反復(fù)的融合，加之網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力，會(huì)使得多次融合后的結(jié)果更加趨近于正確的表示。
3.1.2 分辨率保持(a) W / o中間交換單元（1個(gè)融合）：除最后一個(gè)交換單元外，多分辨率子網(wǎng)之間沒(méi)有交換；
(b) 僅W /跨階段交換單元（3個(gè)融合）：每個(gè)階段內(nèi)并行子網(wǎng)之間沒(méi)有交換；
(c) W /跨階段和階段內(nèi)交換單元（共8個(gè)融合）：這是我們提出的方法；
所有四個(gè)高到低分辨率子網(wǎng)都在開(kāi)頭添加，深度相同，融合方案與我們的相同。該變體實(shí)現(xiàn)了72.5的AP，低于我們的小型網(wǎng)HRNet-W32的73.4 AP。我們認(rèn)為原因是從低分辨率子網(wǎng)上的早期階段提取的低級(jí)功能不太有用。此外，沒(méi)有低分辨率并行子網(wǎng)的類(lèi)似參數(shù)和計(jì)算復(fù)雜度的簡(jiǎn)單高分辨率網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出低得多的性能。3.1.3 分辨率表示質(zhì)量
檢查從每個(gè)分辨率的特征圖估計(jì)的熱圖的質(zhì)量。4. 代碼學(xué)習(xí)（源碼地址） 4.1 ResNet模塊
雖然很熟悉了，但是還是介紹一下resnet網(wǎng)絡(luò)的基本模塊。如下的左圖對(duì)應(yīng)于resnet-18/34使用的基本塊，右圖是50/101/152所使用的，由于他們都比較深，所以有圖相比于左圖使用了1x1卷積來(lái)降維。
(a) conv3x3: 沒(méi)啥好解釋的，將原有的pytorch函數(shù)固定卷積和尺寸為3重新封裝了一次；
(b) BasicBlock: 搭建上圖左邊的模塊。
(1) 每個(gè)卷積塊后面連接BN層進(jìn)行歸一化；(2) 殘差連接前的3x3卷積之后只接入BN，不使用ReLU，避免加和之后的特征皆為正，保持特征的多樣；
(3) 跳層連接：兩種情況，當(dāng)模塊輸入和殘差支路（3x3->3x3）的通道數(shù)一致時(shí)，直接相加；當(dāng)兩者通道不一致時(shí)（一般發(fā)生在分辨率降低之后，同分辨率一般通道數(shù)一致），需要對(duì)模塊輸入特征使用1x1卷積進(jìn)行升/降維（步長(zhǎng)為2，上面說(shuō)了分辨率會(huì)降低），之后同樣接BN，不用ReLU。
(c) Bottleneck: 搭建上圖右邊的模塊。
(1) 使用1x1卷積先降維，再使用3x3卷積進(jìn)行特征提取，最后再使用1x1卷積把維度升回去；(2) 每個(gè)卷積塊后面連接BN層進(jìn)行歸一化；
(2) 殘差連接前的1x1卷積之后只接入BN，不使用ReLU，避免加和之后的特征皆為正，保持特征的多樣性。
(3) 跳層連接：兩種情況，當(dāng)模塊輸入和殘差支路（1x1->3x3->1x1）的通道數(shù)一致時(shí)，直接相加；當(dāng)兩者通道不一致時(shí)（一般發(fā)生在分辨率降低之后，同分辨率一般通道數(shù)一致），需要對(duì)模塊輸入特征使用1x1卷積進(jìn)行升/降維（步長(zhǎng)為2，上面說(shuō)了分辨率會(huì)降低），之后同樣接BN，不用ReLU。
def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1):
"""3x3 convolution with padding"""
return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride,
padding=1, bias=False)
class BasicBlock(nn.Module):
expansion = 1
def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
super(BasicBlock, self).__init__()
self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
self.downsample = downsample
self.stride = stride
def forward(self, x):
residual = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
if self.downsample is not None:
residual = self.downsample(x)
out += residual
out = self.relu(out)
return out
class Bottleneck(nn.Module):
expansion = 4
def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
super(Bottleneck, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride,
padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1,
bias=False)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion,
momentum=BN_MOMENTUM)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.downsample = downsample
self.stride = stride
def forward(self, x):
residual = x
out = self.conv1(x)
out = self.bn1(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv2(out)
out = self.bn2(out)
out = self.relu(out)
out = self.conv3(out)
out = self.bn3(out)
if self.downsample is not None:
residual = self.downsample(x)
out += residual
out = self.relu(out)
return out
4.2 HighResolutionModule (高分辨率模塊)
當(dāng)僅包含一個(gè)分支時(shí)，生成該分支，沒(méi)有融合模塊，直接返回；當(dāng)包含不僅一個(gè)分支時(shí)，先將對(duì)應(yīng)分支的輸入特征輸入到對(duì)應(yīng)分支，得到對(duì)應(yīng)分支的輸出特征；緊接著執(zhí)行融合模塊。
(a) _check_branches: 判斷num_branches (int) 和 num_blocks, num_inchannels, num_channels (list) 三者的長(zhǎng)度是否一致，否則報(bào)錯(cuò)；
(b) _make_one_branch: 搭建一個(gè)分支，單個(gè)分支內(nèi)部分辨率相等，一個(gè)分支由num_blocks[branch_index]個(gè)block組成，block可以是兩種ResNet模塊中的一種；
(1) 首先判斷是否降維或者輸入輸出的通道(num_inchannels[branch_index]和 num_channels[branch_index] * block.expansion(通道擴(kuò)張率))是否一致，不一致使用1z1卷積進(jìn)行維度升/降，后接BN，不使用ReLU；
(2) 順序搭建num_blocks[branch_index]個(gè)block，第一個(gè)block需要考慮是否降維的情況，所以多帶帶拿出來(lái)，后面1 到 num_blocks[branch_index]個(gè)block完全一致，使用循環(huán)搭建就行。此時(shí)注意在執(zhí)行完第一個(gè)block后將num_inchannels[branch_index重新賦值為 num_channels[branch_index] * block.expansion。
(c) _make_branches: 循環(huán)調(diào)用_make_one_branch函數(shù)創(chuàng)建多個(gè)分支；
(d) _make_fuse_layers:
(1) 如果分支數(shù)等于1，返回None，說(shuō)明此事不需要使用融合模塊；
(2) 雙層循環(huán)：for i in range(num_branches if self.multi_scale_output else 1):的作用是，如果需要產(chǎn)生多分辨率的結(jié)果，就雙層循環(huán)num_branches 次，如果只需要產(chǎn)生最高分辨率的表示，就將i確定為0。
(2.1) 如果j > i，此時(shí)的目標(biāo)是將所有分支上采樣到和i分支相同的分辨率并融合，也就是說(shuō)j所代表的分支分辨率比i分支低，2**(j-i)表示j分支上采樣這么多倍才能和i分支分辨率相同。先使用1x1卷積將j分支的通道數(shù)變得和i分支一致，進(jìn)而跟著B(niǎo)N，然后依據(jù)上采樣因子將j分支分辨率上采樣到和i分支分辨率相同，此處使用最近鄰插值；
(2.2) 如果j = i，也就是說(shuō)自身與自身之間不需要融合，nothing to do；
(2.3) 如果j < i，轉(zhuǎn)換角色，此時(shí)最終目標(biāo)是將所有分支采樣到和i分支相同的分辨率并融合，注意，此時(shí)j所代表的分支分辨率比i分支高，正好和(2.1)相反。此時(shí)再次內(nèi)嵌了一個(gè)循環(huán)，這層循環(huán)的作用是當(dāng)i-j > 1時(shí)，也就是說(shuō)兩個(gè)分支的分辨率差了不止二倍，此時(shí)還是兩倍兩倍往上采樣，例如i-j = 2時(shí)，j分支的分辨率比i分支大4倍，就需要上采樣兩次，循環(huán)次數(shù)就是2；
(2.3.1) 當(dāng)k == i - j - 1時(shí)，舉個(gè)例子，i = 2,j = 1, 此時(shí)僅循環(huán)一次，并采用當(dāng)前模塊，此時(shí)直接將j分支使用3x3的步長(zhǎng)為2的卷積下采樣(不使用bias)，后接BN，不使用ReLU；
(2.3.2) 當(dāng)k != i - j - 1時(shí)，舉個(gè)例子，i = 3,j = 1, 此時(shí)循環(huán)兩次，先采用當(dāng)前模塊，將j分支使用3x3的步長(zhǎng)為2的卷積下采樣(不使用bias)兩倍，后接BN和ReLU，緊跟著再使用(2.3.1)中的模塊，這是為了保證最后一次二倍下采樣的卷積操作不使用ReLU，猜測(cè)也是為了保證融合后特征的多樣性；
(e) forward: 前向傳播函數(shù)，利用以上函數(shù)的功能搭建一個(gè)HighResolutionModule；
(1) 當(dāng)僅包含一個(gè)分支時(shí)，生成該分支，沒(méi)有融合模塊，直接返回；
(2) 當(dāng)包含不僅一個(gè)分支時(shí)，先將對(duì)應(yīng)分支的輸入特征輸入到對(duì)應(yīng)分支，得到對(duì)應(yīng)分支的輸出特征；緊接著執(zhí)行融合模塊；
(2.1) 循環(huán)將對(duì)應(yīng)分支的輸入特征輸入到對(duì)應(yīng)分支模型中，得到對(duì)應(yīng)分支的輸出特征；
(2.2) 融合模塊：對(duì)著這張圖看，很容易看懂。每次多尺度之間的加法運(yùn)算都是從最上面的尺度開(kāi)始往下加，所以y = x[0] if i == 0 else self.fuse_layers[i][0](x[0])；加到他自己的時(shí)候，不需要經(jīng)過(guò)融合函數(shù)的處理，直接加，所以if i == j: y = y + x[j]；遇到不是最上面的尺度那個(gè)特征圖或者它本身相同分辨率的那個(gè)特征圖時(shí)，需要經(jīng)過(guò)融合函數(shù)處理再加，所以y = y + self.fuse_layers[i][j](x[j])。最后將ReLU激活后的融合(加法)特征append到x_fuse，x_fuse的長(zhǎng)度等于1（單尺度輸出）或者num_branches（多尺度輸出）。
class HighResolutionModule(nn.Module):
def __init__(self, num_branches, blocks, num_blocks, num_inchannels,
num_channels, fuse_method, multi_scale_output=True):
super(HighResolutionModule, self).__init__()
self._check_branches(
num_branches, blocks, num_blocks, num_inchannels, num_channels)
self.num_inchannels = num_inchannels
self.fuse_method = fuse_method
self.num_branches = num_branches
self.multi_scale_output = multi_scale_output
self.branches = self._make_branches(
num_branches, blocks, num_blocks, num_channels)
self.fuse_layers = self._make_fuse_layers()
self.relu = nn.ReLU(True)
def _check_branches(self, num_branches, blocks, num_blocks,
num_inchannels, num_channels):
if num_branches != len(num_blocks):
error_msg = "NUM_BRANCHES({}) <> NUM_BLOCKS({})".format(
num_branches, len(num_blocks))
logger.error(error_msg)
raise ValueError(error_msg)
if num_branches != len(num_channels):
error_msg = "NUM_BRANCHES({}) <> NUM_CHANNELS({})".format(
num_branches, len(num_channels))
logger.error(error_msg)
raise ValueError(error_msg)
if num_branches != len(num_inchannels):
error_msg = "NUM_BRANCHES({}) <> NUM_INCHANNELS({})".format(
num_branches, len(num_inchannels))
logger.error(error_msg)
raise ValueError(error_msg)
def _make_one_branch(self, branch_index, block, num_blocks, num_channels,
stride=1):
# ---------------------------(1) begin---------------------------- #
downsample = None
if stride != 1 or
self.num_inchannels[branch_index] != num_channels[branch_index] * block.expansion:
downsample = nn.Sequential(
nn.Conv2d(
self.num_inchannels[branch_index],
num_channels[branch_index] * block.expansion,
kernel_size=1, stride=stride, bias=False
),
nn.BatchNorm2d(
num_channels[branch_index] * block.expansion,
momentum=BN_MOMENTUM
),
)
# ---------------------------(1) end---------------------------- #
# ---------------------------(2) begin---------------------------- #
layers = []
layers.append(
block(
self.num_inchannels[branch_index],
num_channels[branch_index],
stride,
downsample
)
)
# ---------------------------(2) middle---------------------------- #
self.num_inchannels[branch_index] = num_channels[branch_index] * block.expansion
for i in range(1, num_blocks[branch_index]):
layers.append(
block(
self.num_inchannels[branch_index],
num_channels[branch_index]
)
)
# ---------------------------(2) end---------------------------- #
return nn.Sequential(*layers)
def _make_branches(self, num_branches, block, num_blocks, num_channels):
branches = []
for i in range(num_branches):
branches.append(
self._make_one_branch(i, block, num_blocks, num_channels)
)
return nn.ModuleList(branches)
def _make_fuse_layers(self):
# ---------------------------(1) begin---------------------------- #
if self.num_branches == 1:
return None
# ---------------------------(1) end---------------------------- #
num_branches = self.num_branches
num_inchannels = self.num_inchannels
# ---------------------------(2) begin---------------------------- #
fuse_layers = []
for i in range(num_branches if self.multi_scale_output else 1):
fuse_layer = []
for j in range(num_branches):
# ---------------------------(2.1) begin---------------------------- #
if j > i:
fuse_layer.append(
nn.Sequential(
nn.Conv2d(
num_inchannels[j],
num_inchannels[i],
1, 1, 0, bias=False
),
nn.BatchNorm2d(num_inchannels[i]),
nn.Upsample(scale_factor=2**(j-i), mode="nearest")
)
)
# ---------------------------(2.1) end---------------------------- #
# ---------------------------(2.2) begin---------------------------- #
elif j == i:
fuse_layer.append(None)
# ---------------------------(2.2) end---------------------------- #
# ---------------------------(2.3) begin---------------------------- #
else:
conv3x3s = []
for k in range(i-j):
# ---------------------------(2.3.1) begin---------------------------- #
if k == i - j - 1:
num_outchannels_conv3x3 = num_inchannels[i]
conv3x3s.append(
nn.Sequential(
nn.Conv2d(
num_inchannels[j],
num_outchannels_conv3x3,
3, 2, 1, bias=False
),
nn.BatchNorm2d(num_outchannels_conv3x3)
)
)
# ---------------------------(2.3.1) end---------------------------- #
# ---------------------------(2.3.1) begin---------------------------- #
else:
num_outchannels_conv3x3 = num_inchannels[j]
conv3x3s.append(
nn.Sequential(
nn.Conv2d(
num_inchannels[j],
num_outchannels_conv3x3,
3, 2, 1, bias=False
),
nn.BatchNorm2d(num_outchannels_conv3x3),
nn.ReLU(True)
)
)
# ---------------------------(2.3.1) end---------------------------- #
# ---------------------------(2.3) end---------------------------- #
fuse_layer.append(nn.Sequential(*conv3x3s))
fuse_layers.append(nn.ModuleList(fuse_layer))
# ---------------------------(2) end---------------------------- #
return nn.ModuleList(fuse_layers)
def get_num_inchannels(self):
return self.num_inchannels
def forward(self, x):
# ---------------------------(1) begin---------------------------- #
if self.num_branches == 1:
return [self.branches[0](x[0])]
# ---------------------------(1) end---------------------------- #
# ---------------------------(2) begin---------------------------- #
# ---------------------------(2.1) begin---------------------------- #
for i in range(self.num_branches):
x[i] = self.branches[i](x[i])
# ---------------------------(2.1) end---------------------------- #
# ---------------------------(2.2) begin---------------------------- #
x_fuse = []
for i in range(len(self.fuse_layers)):
y = x[0] if i == 0 else self.fuse_layers[i][0](x[0])
for j in range(1, self.num_branches):
if i == j:
y = y + x[j]
else:
y = y + self.fuse_layers[i][j](x[j])
x_fuse.append(self.relu(y))
# ---------------------------(2.2) end---------------------------- #
# ---------------------------(2) end---------------------------- #
return x_fuse
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