【图像分割模型】用BRNN做分割—ReSeg

这是专栏《图像分割模型》的第9篇文章。在这里，我们将共同探索解决分割问题的主流网络结构和设计思想。

尽管许多人都知道RNN在处理上下文上多优于CNN，但如何将RNN用于分割任务还是值得讨论一下。本文我们就来聊聊用BRNN做分割的ReSeg。

作者 | 孙叔桥

编辑 | 言有三

本期论文

《ReSeg: A Recurrent Neural Network-based Model for Semantic Segmentation》

1 简单说说BRNN

(1) 什么是循环神经网络

不同于卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）通常以图块（patches）为输入，循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）的输入是序列形式的。即使在处理图像时，通常也需要对图像矩阵进行展开（flatten）操作，再应用RNN。输入序列数据后，RNN在序列的演进方向递归所有节点，并将其定向链式连接。

下图是一个简单的RNN单元示意图：

(2) 为什么要用RNN

尽管CNN在处理多维数据（如图像）时的表现相当不错，但是其需要依赖人工指定的核函数来完成计算，因此在处理上下文信息的时候受到了限制。相反，RNN本身拓扑结构的设计，使得其能够利用内部记忆处理任意时序的输入序列，从而在长短时间间隔序列的处理上比CNN更具优势。

(3) 什么是BRNN

BRNN是双向循环神经网络（Bi-directional RNN）的缩写，属于循环神经网络的一种。基础RNN只能依据之前时刻的时序信息来预测下一时刻的输出，但是有些问题中需要联系上之前和未来状态，共同进行预测。BRNN由两个方向不同的RNN堆叠而成，同时处理过去和未来信息。下图是BRNN的示意图：

2 ReSeg：用BRNN做分割

ReSeg是基于图像分割模型ReNet提出的。因此，我们首先来看一下ReNet。下图是ReNet的运算示意图：

如图所示，ReNet由两层顺序排列的RNN构成。在给定输入图像（或前层）特征后，ReNet对展开结果分别按列、按行扫描。每个扫描过程由两个相反方向的RNN运算单元实现。具体公式如下：

其中f代表RNN，I为图像子块行数（图像被分割成IxJ块），o是结果，z为之前的状态，p为子图块内的像素点。

给定输入图像后，ReSeg首先用预训练好的VGG-16提取图像的特征，随后开始应用基于SeNet的网络结构进行分割任务。具体网络结构如下图所示：

从网络结构可以看出，ReSeg应用了3次串联的完整ReNet模块，空间分辨率在这个过程中逐渐减小。这么做的目的是，将VGG-16提取的特征进行进一步的处理，从而得到对输入图像更复杂的特征描述。

特征提取结束后，特征图对输入图像的空间分辨率下降为1/8，因此需要恢复空间分辨率以得到稠密的分割结果。因此，在所有ReNet模块结束后，ReSeg应用了若干层由反卷积组成的上采样层，将特征图的空间分辨率恢复成原始输入图像的空间分辨率。

最后，简单应用softmax实现分割。

3 实验结果

ReSeg的实验用到了三个数据库，分别是Weizmann Horses、Oxford Flowers和CamVid。其中，前两个数据库比CamVid要容易一些，因此这里只讨论CamVid下ReSeg的表现，感兴趣的读者可以移步原文看ReSeg在其他数据库下的实验结果。

下表是ReSeg在CamVid数据库下对不同类别的分割结果以及与其他算法的效果比较。

下图是ReSeg在CamVid下的分割结果图：

从左到右：输入、真值、ReSeg结果、带类别平衡的ReSeg结果

本专栏作者维护的深度学习图像分割星球上线了，欢迎大家参与学习与讨论

总结

尽管ReNet和ReSeg的提出时间较早，分割效果相比较state-of-the-art算法也略有不足。但是，其提供的模型设计与卷积操作上的思路是非常新颖的，同时也巧妙地用GRU解决了RNN梯度消失问题，因此对于分割任务的网络设计具有一定的启发性作用。

下期我们继续RNN的讨论，看看如何在ReNet的基础上处理长程上下文信息下的分割问题。下回见！

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