【semantic segmentation】PSPNet : Pyramid Pooling最強説

概要

とてもシンプルなネットワークだがなかなかの精度が出るPSPNet

a)画像を入力 b)ResNetで特徴を取り出す c)Pyramid Poolingで様々なスケールの特徴を学習し、画像サイズを合わせて結合する。d)1x1 convolutionで出力chanel数をclass数と一致させるsemantic mapを出力する。

githubにコード上げる予定です
https://github.com/yokosyun/SegNet

比較実験

1. max poolingよりaverage poolingの方が精度が高かったらしい。max poolingの方が特徴がはっきり残って良いと思ったのが、、、

2. B1236の方が複数サイズでpoolingしているのでB1より精度はもちろんの事高くなっている。

3. Poolingしたあとconvolutionで次元を削減する事で多少精度が上がっている。余分な次元が減って学習しやすくなったのではないかと。

auxiliary loss

(b)Feature Mapを生成する為のResNetの途中の層でもclassificationを行い、d)と同じくlossを計算する。深いネットワークを使う時に消失勾配を減少する事が出来そう。

結果

入力

ground truth

出力

batch size8で23epochしかtrainingしてないのに良い感じ！
resnet50のpretrained weightを使ったからかな

結論

Pyramid Poolingするとやっぱり精度は上がるね

参考文献

Pyramid Scene Parsing Network
https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf