Spatial Transform Networks

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最后更新于4年前

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Spatial Transform Networks

Tags: OCR, STN

前言

自LeNet-5的结构被提出之后，其“卷积+池化+全连接”的结构被广泛的应用到各处，但是这并不代表其结构没有了优化空间。传统的池化方式（Max Pooling/Average Pooling）所带来卷积网络的位移不变性和旋转不变性只是局部的和固定的。而且池化并不擅长处理其它形式的仿射变换。

Spatial Transformer Network（STN）的提出动机源于对池化的改进，即与其让网络抽象的学习位移不变性和旋转不变性，不如设计一个显示的模块，让网络线性的学习这些不变性，甚至将其范围扩展到所有仿射变换乃至非放射变换。更加通俗的将，STN可以学习一种变换，这种变换可以将进行了仿射变换的目标进行矫正。这也为什么我把STN放在了OCR这一章，因为在OCR场景中，仿射变换是一种最为常见的变化情况。

基于这个动机，作者设计了Spatial Transformer（ST），ST具有显示学习仿射变换的能力，并且ST是可导的，因此可以直接整合进卷积网络中进行端到端的训练，插入ST的卷积网络叫做STN。

下面根据一份STN的keras源码：详解STN的算法细节。

1. ST

ST由三个模块组成：

Localisation Network：该模块学习仿射变换矩阵（附件A）；
Parameterised Sampling Grid：根据Localisation Network得到仿射变换矩阵，得到输出Feature Map和输入Feature Map之间的位置映射关系；
Differentiable Image Sampling：计算输出Feature Map的每个像素点的值。

STM的结构见图1：

图1：STM的框架图

ST使用的插值方法属于“后向插值”的一种，即给定输出Feature Map上的一个点 $G_i = (x^t_i, y^t_i)$ ，我们某种变化呢反向找到其在输入Feature Map中对应的位置 $(x^s_i, y^s_i)$ ，如果 $(x^s_i, y^s_i)$ 为整数，则输出Feature Map在 $(x^t_i, y^t_i)$ 处的值和输入Feature Map在 $(x^t_i, y^t_i)$ 处的值相同，否则需要通过插值的方法得到输出Feature Map在 $(x^t_i, y^t_i)$ 处的值。

1.1 Localisation Network

Localisation Network是一个小型的卷积网络 $\Theta = f_{loc}(U)$ ，其输入是Feature Map （ $U\in R^{W\times H\times C}$ ），输出是仿射矩阵 $\Theta$ 的六个值。因此输出层是一个有六个节点回归器。

\theta = \left[ \begin{matrix} \theta_{11} & \theta_{12} & \theta_{13} \\ \theta_{21} & \theta_{22} & \theta_{23} \end{matrix} \right]

下面的是源码中给出的Localisation Network的结构。

locnet = Sequential()
locnet.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2), input_shape=input_shape))
locnet.add(Conv2D(20, (5, 5)))
locnet.add(MaxPooling2D(pool_size=(2,2)))
locnet.add(Conv2D(20, (5, 5)))

locnet.add(Flatten())
locnet.add(Dense(50))
locnet.add(Activation('relu'))
locnet.add(Dense(6, weights=weights))

1.2 Parameterised Sampling Grid

Parameterised Sampling Grid利用Localisation Network产生的 $\Theta$ 进行仿射变换，即由输出Feature Map上的某一位置 $G_i = (x^t_i, y^t_i)$ 根据变换参数 $\theta$ 得到输入Feature Map的某一位置 $(x^s_i, y^s_i)$ ：

\left(\begin{matrix}x_i^s \\y_i^s\end{matrix} \right) = \mathcal{T}_\theta(G_i) = \Theta\left(\begin{matrix}x_i^t\\y_i^t\\1\end{matrix}\right) = \left[\begin{matrix}\theta_{11} & \theta_{12} & \theta_{13} \\ \theta_{21} & \theta_{22} & \theta_{23}\end{matrix}\right] \left(\begin{matrix}x_i^t\\y_i^t\\1\end{matrix}\right)

图2展示了ST中的一次仿射变换（b）和直接映射的区别。

图2: ST的仿射变换和普通卷积的直接映射

这里需要注意两点： 1. $\Theta$ 可以是一个更通用的矩阵，并不局限于仿射变换，甚至不局限于6个值； 2. 映射得到的 $(x^s_i, y^s_i)$ 一般不是整数，因此不能 $(x^t_i, y^t_i)$ 不能使用 $(x^s_i, y^s_i)$ 的值，而是根据它进行插值，也就是我们下一节要讲的东西。

1.3 Differentiable Image Sampling

如果 $(x^s_i, y^s_i)$ 为一整数，那么输出Feature Map的 $(x^t_i, y^t_i)$ 处的值便可以从输入Feature Map上直接映射过去。然而在的1.2节我们讲到， $(x^s_i, y^s_i)$ 往往不是整数，这时我们需要进行插值才能确定输出其值，在这个过程叫做一次插值，或者一次采样（Sampling）。插值过程可以用下式表示：

V_{i}^c = \sum^H_n \sum^W_m U^c_{nm} k(x_i^s-m;\Phi_x) k(y_i^s -m; \Phi_y) ,\quad where\quad \forall i\in[1,...,H'W'],\forall c\in[1,...,C]

在上式中，函数 $f()$ 表示插值函数，本文将以双线性插值为例进行解析， $\Phi$ 为 $f()$ 中的参数， $U^c_{nm}$ 为输入Feature Map上点 $(n, m, c)$ 处的值， $V_i^c$ 便是插值后输出Feature Map的 $(x^t_i, y^t_i)$ 处的值。

$H',W'$ 分别为输出Feature Map的高和宽。当 $H'=H$ 并且 $W'=W$ 时，则ST是正常的仿射变换，当 $H'=H/2$ 并且 $W'=W/2$ 时, 此时ST可以起到和池化类似的降采样的功能。

以双线性插值为例，插值过程即为：

V_{i}^c = \sum^H_n \sum^W_m U^c_{nm} max(0, 1 - |x_i^s-m|) max(0,1-|y_i^s -m|)

上式可以这么理解：遍历整个输入Feature Map，如果遍历到的点 $(n,m)$ 距离大于1，即 $|x_i^s-m|>1$ ，那么 $max(0, 1 - |x_i^s-m|)=0$ （n处同理），即只有距离 $(x^s_i, y^s_i)$ 最近的四个点参与计算。且距离与权重成反比，也就是距离越小，权值越大，也就是双线性插值的过程，如图3。其中 $(x^s_i, y^s_i)=(1.2, 2.3)$ , $U_{12} = 1, U_{13} = 2, U_{22} = 3, U_{23}=4$ ，则

V_{(x_i^s, y_i^s) } = 0.8 \times 0.7 \times 1 + 0.2 \times 0.7 \times 2 + 0.8 \times 0.3 \times 3 + 0.2 \times 0.3 \times 4 = 1.8

图3：STN中的双线性插值示例

上式中的几个值都是可偏导的:

\frac{\partial V_i^c}{\partial U_{nm}^c} = \sum^H_n \sum^W_m max(0, 1 - |x_i^s-m|) max(0,1-|y_i^s -m|)

\frac{\partial V_i^c}{\partial x_{i}^s} = \sum^H_n \sum^W_m U^c_{nm} max(0,1-|y_i^s -m|) \left\{ \begin{array}{} 0 & \text{if}\;|m-x_i^s|>1\\ 1 & \text{if}\;m\geq x_i^s\\ -1 & \text{if}\;m< x_i^s \end{array} \right.

\frac{\partial V_i^c}{\partial y_{i}^s} = \sum^H_n \sum^W_m U^c_{nm} max(0,1-|x_i^s -n|) \left\{ \begin{array}{} 0 & \text{if}\;|n-y_i^s|>1\\ 1 & \text{if}\;n\geq y_i^s\\ -1 & \text{if}\;n< y_i^s \end{array} \right.

在对 $\theta$ 求导为:

\frac{\partial V_i^c}{\partial \theta} = \left( \begin{matrix} \frac{\partial V_i^c}{\partial x_i^s}\cdot\frac{\partial x_i^s}{\partial \theta} \\ \frac{\partial V_i^c}{\partial y_i^s}\cdot\frac{\partial y_i^s}{\partial \theta} \end{matrix} \right)

ST的可导带来的好处是其可以和整个卷积网络一起端到端的训练，能够以layer的形式直接插入到卷积网络中。

2. STN

1.3节中介绍过，将ST插入到卷积网络中便得到了STN，在插入ST的时候，需要注意以下几点：

在输入图像之后接一个ST是最常见的操作，也是最容易理解的，即自动图像矫正；
理论上讲ST是可以以任意数量插入到网络中的任意位置，ST可以起到裁剪的作用，是一种高级的Attention机制。但多个ST无疑增加了网络的深度，其带来的收益价值值得讨论；
STM虽然可以起到降采样的作用，但一般不这么使用，因为基于ST的降采样产生了对其的问题；
可以在同一个卷积网络中并行使用多个ST，但是一般ST和图像中的对象是 $1:1$ 的关系，因此并不是具有非常广泛的通用性。

3. STN的应用场景

3.1 并行ST

在这个场景中，输入是两张有仿射变换的MNIST的图片，然后直接输出这两个图片的数字的和（是一个19类的分类任务，不是两个10分类任务），如图3右侧图。

图4：并行ST

具体的将，给定两张图像，初始化两个ST，将两个ST分别作用于两张图片，得到四个Feature Map，将这个四个通道的图片作为FCN的输入，预测0-18间的一个整数值。图3左边的实验结果显示了两个并行ST的效果明显强于单个ST。

在鸟类分类的任务上，作者并行使用了两个和四个ST，得到了图5的实验结果：

图5：STN用于鸟类分类

在这里STN可以理解为一种Attention机制，即不同的Feature Map注意小鸟的不同部分，例如上面一排明显可以看出红色Feature Map比较注意小鸟的头部，而绿色则比较注重小鸟的身体。

3.2 STN用于半监督学习的co-localisation

在co-localisation中，给出一组图片，这些图片中包含一些公共部分，但是这组公共部分在什么地方，长什么样子我们都不知道，我们的任务时定位这些公共部分。

STN解决这个任务的方案是STN在图片m检测到的部分与在图片n中检测到的部分的相似性应该小于STN在n中随机采样的部分，如图6。

图6：STN用于半监督学习的co-localisation

Loss使用的是Hinge损失函数:

\sum_n^N \sum_{n\neq m}^M \text{max}(0, ||e(I_n^{\mathcal{T}})-e(I_m^{\mathcal{T}})||^2_2 - ||e(I_n^{\mathcal{T}})-e(I_n^{rand})||^2_2 +\alpha)

其中 $I_n^\mathcal{T}$ 和 $I_m^\mathcal{T}$ 是STN裁剪得到的图像， $I_n^{rand}$ 是随机采样的图像， $e()$ 是编码函数， $\alpha$ 是hinge loss的margin，即裕度，相当于净赚多少。

3.3 高维ST

STN也可扩展到三维，此时的放射变换矩阵是的3行4列的，仿射变换表示为:

\left( \begin{matrix} x_i^s \\ y_i^s \\ z_i^s \end{matrix} \right) = \left[ \begin{matrix} \theta_{11} & \theta_{12} & \theta_{13} & \theta_{14} \\ \theta_{21} & \theta_{22} & \theta_{23} & \theta_{24} \\ \theta_{31} & \theta_{32} & \theta_{33} & \theta_{34} \end{matrix} \right] = \left( \begin{matrix} x_i^t \\ y_i^t \\ z_i^t \\ 1 \end{matrix} \right)

此时Localisation Network需要回归预测12个值，插值则是使用的三线性插值。

STN的另外一个有趣的方向是通过将图像在一个维度上展开，将3维物体压缩到二维，如图7。

图7：STN用于高维映射

附件A：仿射变换矩阵

仿射变换(Affline Transformation)是一种二维坐标到二维坐标的线性变化，其保持了二维图形的平直性（straightness，即变换后直线依旧是直线，不会变成曲线）和平行性（parallelness，平行线依旧平行，不会相交）。仿射变换可以由一系列原子变换构成，其中包括：平移（Translation），缩放（Scale），翻转（Flip），旋转（Rotation）和剪切（Crop）。仿射变换可以用下面公式表示：

\left[ \begin{matrix} x'\\ y'\\ 1 \end{matrix} \right] = \left[ \begin{matrix} \theta_{11} & \theta_{12} & \theta_{13}\\ \theta_{21} & \theta_{22} & \theta_{23}\\ 0 & 0 & 1 \end{matrix} \right] \left[ \begin{matrix} x\\ y\\ 1 \end{matrix} \right]

图8是一些常见的仿射变换的形式及其对应的仿射变换矩阵。

图8：常见仿射变换