【U-HRNet2022】U-HRNet: Delving into Improving Semantic Representation of High Resolution Network for

U-HRNet: Delving into Improving Semantic Representation of High Resolution Network for Dense Prediction

U-HRNet: 深入研究改进高分辨率网络的语义表示以实现密集预测

arXiv:2210.07140v1 [cs.CV] 13 Oct 2022
文章地址：https://arxiv.org/abs/2210.07140
代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg

摘要

  高分辨率和先进的语义表示对密集预测都是至关重要的。根据经验，低分辨率的特征图往往能实现更强的语义表示，而高分辨率的特征图一般能更好地识别局部特征，如边缘，但包含较弱的语义信息。现有的先进框架，如HRNet，将低分辨率和高分辨率的特征图并行保存，并在不同的分辨率下反复交换信息。然而，我们认为，最低分辨率的特征图往往包含最强的语义信息，需要经过更多的层来与高分辨率的特征图合并，而对于高分辨率的特征图，每个卷积层的计算成本非常大，没有必要经过这么多层。因此，我们设计了一个U型高分辨率网络（U-HRNet），它在具有最强语义表示的特征图之后增加了更多的阶段，并放松了HRNet中所有分辨率需要对新增加的阶段进行平行计算的约束。更多的计算被分配给低分辨率的特征图，这大大改善了整体的语义表示。U-HRNet是HRNet骨干的替代品，在完全相同的训练和推理设置下，可以在多个语义分割和深度预测数据集上取得明显的改善，而计算量几乎没有增加。代码见PaddleSeg[47]：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg。

1导言

密集预测任务，包括语义分割和深度估计等，是视觉理解系统的重要组成部分。密集预测任务需要预测像素级的类别标签或重新确定具体数值，这比图像级的预测任务更具挑战性。同时保持高分辨率和强大的语义信息是有效解决密集型预测任务的关键。高分辨率保证了最终的预测粒度尽可能地接近像素级，可以获得更准确的局部判别，如更准确的边缘。强大的语义信息确保了整体预测的准确性，特别是对于难以区分的实例或面积相对较大的实例。

深度卷积神经网络，如U-Net[57, 87]、DeepLab[4, 5]、HRNet[63, 67]，它们遵循FCN[48]的设计，在密集预测任务中取得了令人兴奋的结果。特别是高分辨率网络（HRNet）[63, 67]在密集预测任务中取得了最先进的成果，如语义分割、人体姿势估计等。HRNet能够学习高分辨率的表征，同时确保低分辨率特征图和高分辨率特征图之间的语义信息传输。然而，我们观察到，HRNet仍有很大的改进空间。我们经常可以看到，大面积的分类是不正确的。例如，在图1中，第二行显示了HRNet的结果。在图1（a）和（b）中，整个实例被错误分类，而在（c）中，一个大面积实例内的一些区块被错误分类。这表明HRNet实现的语义表示仍然不够好。我们认为这可能是由于HRNet的宏观结构造成的，这可以概括为以下两个方面。
(i) HRNet的最低分辨率分支的最终块具有最强的语义表示，它被直接输出，而没有被完全传播到更高的分辨率分支。
(ii) HRNet的低分辨率分支不够深入，使得网络的语义能力受到限制。而在HRNet的后两个阶段增加模块的数量以获得更深的网络显然是不可取的，因为计算成本会大大增加。U-Net[57]在一定程度上缓解了上述两个问题。然而，在U-Net中，每个阶段只保留一个分辨率，除了与残余链接合并外，不同尺度之间没有融合。我们认为，能够并行地保持多个尺度并随时进行多尺度融合是HRNet的最大优势。

在不增加额外计算成本的前提下，提高高分辨率网络的整体语义表示，我们提出了一个简单而有效的网络，名为U型高分辨率网络（UHRNet）。它继承了UNet的编码器-解码器结构，有利于从最强语义特征图到最高分辨率特征图的嵌入传播。同时，它完美地保留了HRNet的优点，在任何时候都能保持多尺度的并行，进行多尺度融合。此外，它减少了高分辨率分支上的块数，并将其计算重新分配到低分辨率分支上，以获得更大的语义容量，而不增加更多的计算量。如图1所示，我们可以看到，我们的U-HRNet在困难对象和大面积实例的语义表示方面比HRNet更具优势。幸运的是，U-HRNet与最近由[77]提出的OCR头也能很好地配合，因为UHRNet专注于提高整个网络的语义能力，这与OCR的优势并不重叠，后者旨在借助对象和类别之间的语义关系来更好地进行标注。

因此，本文的贡献有以下两点。
1）提出了一个简单而有效的网络U-HRNet，它在密集预测任务中的表现优于HRNet，而且几乎没有增加计算量。
2）U-HRNet和OCR在几个语义分割数据集上创造了新的技术水平。

2.相关工作

语义分割是一项像素级的分类任务，但它也需要对整个场景的语义有深入的了解，以便为每个像素分配正确的标签。自从Long等人[48]提出完全卷积网络（FCN），其中只包括卷积层，并且可以将任意大小的图像作为输入，各种深度卷积神经网络（DCNN）一直主导着语义分割的任务。为了整合更多的场景级语义背景，一些方法[4, 42, 61]将概率图解模型纳入了DCNNs。例如，Chen等人[4]提出将DCNN与全连接条件随机场相结合。其他一些工作，如RefineNet[41]、ExFuse[82]和CCL[11]，都被提出来从多尺度聚合的角度来捕捉丰富的上下文信息。

与其使用其他计算机视觉任务中常用的传统DCNN骨干网络[24, 26, 31, 62, 64]，不如开发一个更适合分割的骨干网络，可以获得更好的语义分割性能。用于图像分割的一个流行的DCNN系列是基于卷积编码器-解码器架构的[52]。U-Net[57]和V-Net[51]是两个著名的此类架构。它们都需要经过多个下采样的卷积块，并使用多个上采样的解卷积块来恢复原始分辨率。PSPNet[83]和Deeplabv3系列[5，6]通过不同大小的池化核或不同稀释率的稀释卷积来保留多个空间分辨率。HRNet[63, 67]是在人类姿势估计任务上首次提出的。它也非常适用于语义分割任务，并能取得最先进的结果。HRNet以并行的方式保持高低分辨率的卷积流，并重复交换不同分辨率的信息。我们的方法U-HRNet是基于HRNet建立的。它继承了HRNet的优点，保持多个分辨率流并重复进行跨分辨率的信息传输。同时，我们将高分辨率特征图上不必要的计算量分配给更有意义的部分，以改善整体的语义呈现。我们的方法与U-Net有一定的相似性，因为它们都是U型网络。但与U-Net不同的是，U-Net在每个阶段只保持一个分辨率，而U-HRNet的每个阶段将继承前一个阶段的一个分辨率流，这更有助于不同分辨率之间的融合。

此外，还有很多基于自我注意的方法[66]来改善语义表示。例如，OCNet[77]通过应用自我注意模块来计算每个像素与其他所有像素的相似性，从而聚合物体的上下文。DANet[17]和Relational Context-aware Network[53]在空间和通道两个维度上探索上下文依赖关系。HCNet[8]提出了一种方法来捕捉每个同质区域内像素之间的依赖关系，并继续对不同区域之间的相关性进行建模。由于我们的工作主要集中在改进骨干结构，我们没有把这些模块添加到我们的模型中进行纯粹的比较。事实上，这些与骨干结构无关的改进大多可以直接应用于UHRNet，以达到更好的效果。

深度估计是一个像素级的回归任务，这也需要对整个场景的全局理解。早期的工作[59]依赖于手工制作的特征来解决这个问题。自从使用深度学习来预测深度图后，性能得到了显著提升[1,2,12-14,16,25,32,35,36,44,45,70,71]。如同在语义分割中，各种骨干[5, 57, 67]也被用于深度估计。在本文中，我们也表明UHRNet可以在深度估计任务中取得更好的结果。

3. U型高分辨率网络

3.1. HRNet的回顾

HRNet是在[63]中首次提出的用于人体姿势估计的优秀神经网络。之后，[67]进一步证明了HRNet可以在许多其他任务上工作得非常好，比如物体检测、语义分割。因此，可以看出，HRNet不仅在高层次的语义表示方面很强，而且在低层次的空间细节方面也很强。如==图2（a）==所示，1/4的分辨率从网络的开始到结束都是一致的，并且随着网络深度的增加，更多的低分辨率被添加到语义表示学习中，从而通过多分辨率融合提高了高分辨率表示。

然而，HRNet对于一些密集的预测任务可能并不完美。例如，语义分割是一个典型的密集分类任务，重要的是引入高层次的全局信息来帮助一个像素预测其语义类别。从这个角度来看，我们发现HRNet有以下几个缺点。
(i) 1/32分辨率分支的最后一个区块具有最强的语义表征，它被直接输出而没有得到充分利用。
(ii) 高、低分辨率分支之间的计算分配没有得到优化，具有强语义表示的低分辨率分支应该得到更多的关注。

3.2. U-HRNet的结构

为了缓解上述缺点，我们提出了一个简单有效的高分辨率网络，名为U-HRNet，它通过重组HRNet的宏观布局来改善高分辨率输出的语义表示。我们将从以下三个角度描述U-HRNet的细节：主体、融合模块和表示头。

3.2.1 主体

继HRNet之后，我们将图像输入到一个干块中，将分辨率降低到1/4，而主体则输出与1/4相同分辨率的特征图。图2 c显示了U-HRNet的主体。与图2 b所示的U-Net一样，主体在宏观范围内似乎是一个U型网络，而在微观范围内，它是由[63，67]中提出的几个hr-模块组成的。然而，每个hr-模块是由不超过两个决议分支组成的。这种设计方式是为了解决第3.1节中提到的HRNet的缺点。重组的细节将在下面阐述。首先，我们删除了HRNet最后两个阶段的高分辨率分支（阶段3和阶段4的1/4分辨率分支，阶段4的1/8分辨率分支），这使得大量的计算被释放。然后，为了改善高分辨率输出的语义表示，我们在最低分辨率阶段之后增加了几个阶段。这些阶段逐渐对特征图进行上采样，并与之前阶段的特征合并。这使得最低分辨率阶段输出的具有最强语义表示的特征可以更早地与低级别的高分辨率特征合并，因此成功的阶段能够通过充分分析最强的表示来推断空间细节。最后，我们重新安排不同阶段的hr-模块。我们在低分辨率阶段增加模块，而在高分辨率阶段减少模块，从而在更大程度上改善语义表征。此外，我们增加了一个具有1/32和1/64分辨率分支的阶段，以产生更丰富的语义表示，而不需要增加额外的高分辨率分支。与UNet类似，我们在网络的深度方向上设置了几条捷径，分别连接阶段2和阶段8、阶段3和阶段7、阶段4和阶段6。这些捷径使网络既能利用高层次的特征，又能利用低层次的特征，同时，使梯度能够直接传播到前面的阶段。

3.2.2 融合模块

与主体中的捷径相对应，在阶段8、阶段7和阶段6之前有三个融合模块，分别将阶段2、阶段3和阶段4的高分辨分支输出的低层次特征与阶段7、阶段6和阶段5的高分辨分支的上采样特征进行融合。直观地说，我们可以应用高分辨率模块中的融合方法，即把两个输入特征相加，然后进行ReLU函数激活，如图3中的融合A所示。然而，根据U-Net的融合方法，我们认为将两个输入特征连接起来可以增强网络的连通性。因此，我们首先在通道维度上将两个输入特征集合起来，核大小为2，然后将它们在通道间连接起来作为输出特征，如图3中的融合B所示。

3.2.3 表示头

对于表示头，我们基本遵循HRNetV2。输出的多分辨率特征来自阶段5、阶段6、阶段7、阶段8和阶段9的低分辨率分支。然而，由于增加了1/64的分辨率，U-HRNet表示头中卷积的输入通道的数量是HRNetV2的两倍。为了保持与HRNetV2表示头相似的计算成本，我们将多分辨率特征通过核大小为2的池化操作，然后将它们在通道维度上串联起来作为表示头的输入。

3.3. 实例化

U-HRNet的主体包含9个阶段，5个分辨率流。分辨率为1/4、1/8、1/16、1/32、1/64。第一阶段包含1个由4个瓶颈残差块组成的单分支hr模块，每个块的宽度为64，然后是一个3×3卷积，将特征图的宽度改为$C$，表示为1/4分辨率流的宽度。第二至第八阶段分别包含1、5、2、2、1、1、1hr-modules,。所有这些模块都由两个分支组成，这些模块中的每个分支由4个基本剩余块组成。和第一阶段一样，最后一个阶段也包含1个单分支的hr模块，而这个模块由4个基本残差块组成。最后，五个解析流的卷积宽度分别为$C、2C、4C、8C$和1$6C$。图2（c）描述了U-HRNet的布局。此外，U-HRNet-small与U-HRNet相比有两点不同，即（i）第三阶段由2个hr模块组成，而其他阶段与U-HRNet相同；（ii）U-HRNet-small的hr模块的所有分支都包含2个瓶颈块或基本块。剩余

3.4. 分析

除了第一个和最后一个阶段，在U-HRNet中，主要采用双分支的hr模块作为组成网络的基本单元，而不是HRNet中使用的多分辨率（两个或多个）并行卷积和U-Net中的单分支卷积序列。它带来了一些好处，有助于改善语义表达。与HRNet相比，双分支hr-module放宽了所有分辨率在某一阶段需要平行计算的限制，同时也没有失去多分辨率推理的优势。这使得U-HRNet可以比HRNet在低分辨率分支上附加更多的计算，并进一步提高最强的语义表示。与U-Net相比，双分支的hr-module在多尺度表征学习上明显优于单分支的卷积序列。此外，当进入下一个分辨率时，无论是下采样还是上采样，UHRNet仍然保持之前的一个分辨率，并将两个分辨率的特征连续融合。这使得网络可以充分利用之前学到的信息，同时避免了因分辨率变化而造成的空间或语义知识的损失。

4. 语义分割

语义分割是一个预测图像中每个像素的类别标签的问题。它是场景理解中的一个基本和重要的密集任务。在这里，我们对三个流行的语义分割数据集进行了广泛的实验，包括Cityscapes、ADE20K和LIP，然后报告最先进的结果。此外，我们还在一个医学基准上进行了实验，即Synapse多器官CT，然后展示了具有竞争力的结果。

4.1. 数据集和评估指标

城市景观。Cityscapes数据集[9]是一个大规模的数据集，用于城市场景的语义理解。它包含了5,000张带有精细注释的图像和20,000张带有粗略注释的图像，收集自50个不同的城市。这个数据集总共包括30个类，其中19个用于实际训练和验证。值得注意的是，在我们的实验中，我们只使用了5，000张带有精细注释的图像作为我们的数据集，这些图像被分为2，975，500和1，525张用于训练、验证和在线测试。所有类别的平均物价指数（mIoU）被用作该数据集的主要得分，此外，测试集上还报告了三个额外的得分。IoU类别（cat.）、iIoU类别（cla.）和iIoU类别（cat.）。

ADE20K。ADE20k数据集[86]是一个具有挑战性的场景解析数据集，它有150个类，1038个图像级别的标签，并且在不同的场景和尺度上有差异。它被分成训练/验证/测试集，分别包含20K/2K/3K图像。mIoU被用作该数据集的主要得分。

LIP. LIP数据集[22]包含50,462张精心标注的人类图像，其中30,462张图像用于训练，10,000张图像用于测试。这个数据集包含20个类别（19个人体部位标签和1个背景标签）。mIoU是这个数据集的主要指标，同时还报告了像素精度(acc.)和平均精度(avg.)。

协同多器官CT。在此，我们采用与文献[3]相同的数据集设置，使用30张腹部CT扫描，共有3779张轴向对比度增强的腹部临床CT图像。每个CT卷中有85∼198个512×512像素的切片，一个体素的空间分辨率为（[0.54∼0.54]×[0.98∼0.98]×[2.5∼5.0]）mm3。我们还在8个腹部器官上应用平均DSC和平均Hausdorff距离（HD）作为评价指标，与[3]相同。

4.2. 实时细节

对于训练和测试设置，我们遵循 [67, 77] 在Cityscapes, ADE20K和LIP上进行的U-HRNet和U-HRNet+OCR的实验。而在Synapse多器官CT上，我们遵循[3]。

4.3. 实验结果

4.3.1 消融研究

我们使用HRNetV2-W18-small-v2作为基线结构，对U-HRNet的几种不同结构配置进行消融研究。而且所有的实验都是从头开始训练。为方便起见，我们用一串数字对网络结构进行编码。序列中的每个数字代表一个阶段，数字本身等于这个阶段的hr-modules的数量。例如，"1↘1↘2↘5↗1↗1↗1 "表示一个网络有7个阶段，每个阶段的hr模块数量分别为1、1、2、5、2、1、1。此外，在该序列中，↘表示在两个相邻的阶段之间进行下采样，而上采样为↗。特别是，在没有额外要求的情况下，序列的第一阶段和最后一个阶段是由单分支的hr模块组成的，而其他阶段则是双分支的模块。否则，如果一个序列以=结束，那么这个序列的最后一个阶段就由两分支的hr模块组成。更多细节见补充材料。

表1显示了HRNetV2-W18-small-v2、UHRNet-W18-small及其几种变化的计算成本（GFLOPs）和性能（mIoU）。从U-HRNet-W18-small-va和HRNetV2-W18-small-v2的比较中，我们发现HRNet中最后两个阶段的高分辨率分支不是很有必要。而将小规模的分支做得更深，并在网络的后面放置几个上采样的hr模块作为解码器，都能极大地提高性能，从U-HRNet-W18-small-va到U-HRNet-W18small-ve都是如此。以此类推，我们在U-HRNet-W18-small-ve的基础上，用两个分辨率较低的1/32的模块取代了两个分辨率较低的1/64的模块，进一步提高了网络的性能。最后，我们在Cityscapes val上实现了75.1 mIoU，比HRNetV2-W18-small-v2基线高出5%。此外，我们还研究了hr-模块在所有阶段的不同分布和不同的融合模块。U-HRNetW18-small-vf和U-HRNet-W18-small-vg是两个变体结构，前面和后面的阶段分别被放大了。U-HRNet-W18-small-vh使用融合A而不是融合B作为融合模块。表1中的结果显示，所有这些变体都不如UHRNet-W18-small有竞争力。

4.3.2 与最先进的方法的比较

这里我们将我们提出的模型与最先进的方法进行比较。所提出的模型首先在Imagenet上进行预训练，然后在语义分割数据集上进行微调。训练Imagenet的配置也与[67]保持一致。

城市景观的结果。我们在表2中报告了UHRNet和其他最先进的方法在Cityscapes数据集上的GFLOPs和mIoU结果：（i）U-HRNetW18-small的GFLOPs与HRNetV2-W18small相似，达到78.5 mIoU，比HRNetV2-W18-small-v2高出2.2分，并且以较大的幅度超过其他小型模型，计算量也较小。(ii) U-HRNet-W48的GFLOPs与HRNetV2-W48相似，实现了81.9 mIoU，比HRNetV2-W48提高了0.8个百分点，并且以较大的幅度超过了其他主流的大型模型，计算成本也低得多。

表3提供了U-HRNet在Cityscapes测试集上与先进方法的比较。有两种情况：在训练集上学习和在训练+值集上学习。在这两种情况下，U-HRNet-W48都比HRNetV2-W48和其他先进的方法表现更好。

值得一提的是，U-HRNet-W48只用了57.9%(698.6/1206.3)的GFLOPs就实现了与HRNetV2-W48+OCR在价值和测试集上相当的mIoU。此外，通过添加OCR模块，它可以在测试集上进一步达到82.9 mIoU，创造了新的最先进的水平。

ADE20K上的结果。表4显示了我们提出的方法与最先进的方法在ADE20K值集上的比较。U-HRNet-W48比HRNetV2W48高出2.18分，并且比其他先进的方法表现得更好。此外，U-HRNet-W48+OCR取得了47.75 mIoU的成绩，大大推动了最先进的方法的发展。

LIP的结果。表5显示了UHRNet与最先进的方法在LIP值集上的比较。UHRNet-W48在计算成本相似的情况下，比HRNetV2-W48在mIoU上获得了0.76分，而且在不使用姿势和边缘等额外信息的情况下，也比其他方法表现更好。而U-HRNet-W48+OCR达到了56.99 mIoU，这也是一个新的先进水平。

Synapse多器官CT的结果。如表6所示，U-HRNet-W48明显优于U-Net系列网络。特别是，与最近的基于变压器的TransUNet相比，U-HRNet-W48仅在增加几个GFLOPs的情况下就获得了2.05毫米的改进。此外，U-HRNet是完全卷积的，没有张量之间的外积操作，这比基于 transformer的网络对计算更友好。

5. 深度估计

深度估计是一个预测图像中每个像素的深度值的问题。它是场景理解中一个典型的密集回归任务。在这里，我们在一个广泛使用的数据集NYUDv2上进行了一定量的实验，并展示了有竞争力的结果。

5.1. 数据集

NYUD-V2。NYU深度V2（NYUD-V2）数据集包含120K RGB-深度对，尺寸为480×640，由微软Kinect从464个不同的室内场景获取。除了整个数据集之外，还有官方注释的1449张室内图像（NYUD-Small），其中795张图像被拆开用于训练。按照以前的工作[33, 71]，我们使用其他654张图像作为测试集，在整个深度估计和特征裁剪的实验中进行。为了验证我们方法的可扩展性，我们还使用了一个大型数据集，在本文中命名为NYUD-Large，用于训练。该数据集包含由[33]发布的24231个RGB深度对。

5.2. 实施细节

网络结构。我们采用与语义分割相同的网络结构，只有最后一个卷积的输出通道的数量与深度估计相适应，与[65]中的实现相同。

训练细节。使用与[65]中描述的相同的数据增强策略，RGB-深度对以1、1.2、1.5中的选定比例随机缩放，并随机进行水平翻转。对于训练配置，采用了初始学习率为1e-4、权重衰减为1e-4的Adam优化器，而学习率衰减则采用了多项式计划。对于NYUD-Small，浴盆大小和总次数分别被设定为6和80，而对于NYUD-Large，则是16和50。所有的实验都进行了Imagenet预训练。

5.3.评价指标

按照以前的方法[1,71]，我们使用六个常用的指标来定量评估单眼深度估计的性能：平均绝对相对误差（absrel），平均对数误差（log10），均方根误差（rms），以及阈值（δi < 1.25i，i = 1, 2, 3）下的准确性。

5.4. 实验结果

如表7所示，在NYUD-Small和NYUD-Large上，U-HRNet都比HRNetV2有明显的优势，特别是小模型，在NYUD-Small和NYUD-Large上的rmse分别比基线HRNetV2-W18-small高出0.057和0.044。同时，我们的方法在NYUDv2上也能与最先进的方法竞争。如表8所示，我们的U-HRNet-W48达到了0.440的rmse，优于之前的大多数方法。更令人印象深刻的是，U-HRNet-W18-small也获得了非常有竞争力的0.456的均方根值，而没有任何其他额外的技巧或模块进行改进。这些都表明，我们的模型在密集回归任务上也能很好地工作。

6. 结论

在本文中，我们提出了一个用于密集预测任务的U型高分辨网络。它与现有的高分辨率网络有两个根本的区别：（i）U-HRNet在具有最强语义表示的特征图之后增加了更多的阶段，这使得这种表示可以被充分地用于进一步推理。(ii)U-HRNet放宽了所有分辨率需要平行计算的约束，这使得网络可以在低分辨率阶段分配更多的计算，并获得更强的语义表示。U-HRNet已经被证实在几个数据集的语义分割和深度估计上比现有的高分辨率网络更有效，并且我们将在更多的其他密集预测任务上进行探索，如超分辨率、绘画、图像增强等等。

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