本文主要是介绍ASPP - 空洞空间金字塔池化，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

文章目录

• 1 空洞卷积
• • 1.1 空洞卷积的理解
  • • 1.1.1 一维
    • 1.1.2 二维
  • 1.2 空洞卷积的优劣
• 2. ASPP
• 3. 代码

1 空洞卷积

1.1 空洞卷积的理解

1.1.1 一维

(a) 正常卷积：输入特征 Input feature，kernel = 3，stride = 1，pad = 1，输出特征 Output feature。
(b) 空洞卷积：与图 (a) 不同之处在于 pad = 2，同时引入一个 rate = 2（表示卷积核中参数间间隔的超参）。

  还可通过下图进一步理解普通卷积与空洞卷积的区别，其中 hole size 即为上图中的 rate。

1.1.2 二维

正常卷积：蓝色为输入，绿色为输出，移动的阴影为卷积核（kernel = 2, stride = 1,pad = 0）；

空洞卷积：蓝色为输入，绿色为输出，移动的阴影为卷积核（kernel = 3, stride = 1, pad = 0, rate = 1）；

  以上演示动图来源于此，对理解卷积操作有很大的帮助。在实际中，空洞卷积一般有两种实现方式：（1）卷积核填充 0；（2）输入等间隔采样。

1.2 空洞卷积的优劣

  一般认为图片中相邻的像素点存在信息冗余，故而空洞卷积具备以下两个优势：

(1) 扩大感受野：传统的下采样虽可增加感受野，但会降低空间分辨率。而使用空洞卷积能够在扩大感受野的同时，保证分辨率。这十分适用于检测、分割任务中，感受野的增大可检测、分割大的目标，高分辨率则可精确定位目标。
(2) 捕获多尺度上下文信息：空洞卷积中参数 dilation rate 表明在卷积核中填充 (dilation rate-1) 个 0。设置不同 dilation rate 给网络带来不同的感受野，即获取了多尺度信息。

  空洞卷积得到的某一层的结果中，邻近的像素是从相互独立的子集中卷积得到的，相互之间缺少依赖，故而空洞卷积也存在不足：

(1) 局部信息丢失：由于空洞卷积的计算方式类似于棋盘格式，某一层得到的卷积结果，来自上一层的独立的集合，没有相互依赖，因此该层的卷积结果之间没有相关性，即局部信息丢失；
(2) 远距离获取的信息没有相关性：由于空洞卷积稀疏的采样输入信号，使得远距离卷积得到的信息之间没有相关性。

2. ASPP

  上图即为 ASPP 模块示意：对 Input Feature Map 以不同采样率的空洞卷积并行采样；然后将得到的结果 concat 到一起，扩大通道数；最后通过 1 × 1 1 \times 1 1×1 的卷积将通道数降低到预期的数值。相当于以多个比例捕捉图像的上下文。

  上图为添加 ASPP 模块后的网络结构，将 Block3 的输出输入到 ASPP，经过多尺度的空洞卷积采样后经过池化操作，然后由 1 × 1 1 \times 1 1×1 卷积将通道数降低至预期值。

3. 代码

  一个没有 BN 层的 PyTorch 实现的 ASPP 代码（DeepLabv3 的 ASPP 中加入了 BN 层）如下：

#without bn version
class ASPP(nn.Module):
    def __init__(self, in_channel=512, depth=256):
        super(ASPP,self).__init__()
        self.mean = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)) #(1,1)means ouput_dim
        self.conv = nn.Conv2d(in_channel, depth, 1, 1)
        self.atrous_block1 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 1, 1)
        self.atrous_block6 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 3, 1, padding=6, dilation=6)
        self.atrous_block12 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 3, 1, padding=12, dilation=12)
        self.atrous_block18 = nn.Conv2d(in_channel, depth, 3, 1, padding=18, dilation=18)
        self.conv_1x1_output = nn.Conv2d(depth * 5, depth, 1, 1)
 
    def forward(self, x):
        size = x.shape[2:]
 
        image_features = self.mean(x)
        image_features = self.conv(image_features)
        image_features = F.upsample(image_features, size=size, mode='bilinear')
 
        atrous_block1 = self.atrous_block1(x)
        atrous_block6 = self.atrous_block6(x)
        atrous_block12 = self.atrous_block12(x)
        atrous_block18 = self.atrous_block18(x)
 
        net = self.conv_1x1_output(torch.cat([image_features, atrous_block1, atrous_block6,
                                              atrous_block12, atrous_block18], dim=1))
        return net

【参考】

1. 空洞卷积（扩张卷积，带孔卷积，atrous convolution）的一些总结与理解；
2. 总结-空洞卷积(Dilated/Atrous Convolution)；
3. [语义分割]SPP、空洞卷积与ASPP总结_lipengfei0427的博客-程序员宝宝_aspp模块;

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