《NeW CRFs：Neural Window Fully-connected CRFs for Monocular Depth Estimation》论文笔记

Posted 2022-04-27 m_buddy

参考代码：NeWCRFs

1. 概述

介绍：在这篇文章中对单目有监督深度估计算法提出了新的解码单元，该解码单元设计的灵感源自于CRFs（Conditional Random Fields）和Swin-Transformer。首先，在该解码单元中在local-window（文中也将其称之为$N\ast N$个patch的组合）中计算CRFs，这样可以显著减少因全局CRFs带来的计算量巨大问题，这是基于深度本身也存在一定的局部信息依赖性，同时也引入shift-window用于关联不同的local-window。然后，借鉴Swin-Transformer中的多头注意力机制，增强特征图pixel之间的关联性，相当于是在多角度去做信息整合。因而文章从高维度特征开始使用这种window CRFs进行特征优化，极大提升了网络的表达能力，自然也带来深度估计结果的提升。这里使用的是NYU、MatterPort3D和KITTI数据集作为benchmark。

总体来看文章提出的深度估计网络是一个U型的编解码网络，其主要的创新点在于对编码器和解码器中特征优化单元的改进，其结构大体见下图：

比较显著的一些idea归纳为：

• 1）使用local-window内计算CRFs替换全局CRFs，极大减少计算量，贴合深度局部相似性假设。同时针对local-window划分带来window之间隔离的问题，通过shift-window实现window间信息传递；
• 2）借鉴Transformer中的multi-head attention在特征多角度上优化特征图；

对于刚才说到在local-window上做CRFs，其与传统上的全图CRFs进行比较见下图所示：

从现有的benchmark排行榜来看文章的算法排名靠前，说明堆料还是能带来具体场景下性能的提升的，不过这样的提升幅度越来越小了。

2. 方法设计

2.1 网络结构

文章提出的网络结构见下图所示：

可以看到上述的结构就是一个典型的编解码结构，其具体的组件有：

编码器：
这里对于编码器使用的是Swin-Transformer。对于输入的图像输出的最小stride为4，最大stride为32。对于不同stage上输出的特征会将按照方格大小$N\ast N,N=7$划分为一个window，则特征图上得到的window数量计算为$\frac{H}{Stride\ast N}\ast \frac{W}{Stride\ast N}$。

全局特征提取：
这里使用PPM（pyramid pooling module）其参数scale=[1, 2, 3, 6]。

Local-window CRFs：
这里是在multi-head基础上计算CRFs所需的参数。

上采样操作：
对于上采样操作文章中使用的PixelShuffle的形式在channel维度编码spatial信息，从而实现可学习的上采样。

损失函数：
对于深度回归的损失采用的是尺度无关的Log损失，其描述为：
$$L=\alpha \sqrt{\frac{1}{K}\sum _i\Delta d_i^2-\frac{\lambda }{K}(\sum _i\Delta d_i{)}^2},\Delta d_i=log\widehat{d_i}-log{d}_i^{\ast }$$

2.2 Neural Window FC-CRFs

对于原本CRFs操作其在$i$处的计算输出可以描述为：
$$E(x)=\sum _i{\psi }_u(x_i)+\sum _{ij}{\psi }_p(x_i,x_j)$$
其中，${\psi }_p(x_i,x_j)=u(x_i,x_j)\cdot f(x_i,x_j)\cdot g(I_i,I_j)\cdot h(p_i,p_j)$，且$I,p$分别代表特征图（图片）和位置信息，$u(x_i,x_j)$在$i\ne j$的时候取非0。

在文章的任务中处理的是深度信息，其在$x_i$处的本身响应为（也就是通过CNN网络预测得到的响应结果，${\theta }_u$为可学习参数）：
$${\psi }_u(x_i)={\theta }_u(I,x_i)$$
而对于周围特征图像素对于当前像素的影响，描述为特征图$\mathcal{F}$和位置$p$的组合：
$${\psi }_{p_i}=\alpha ({\mathcal{F}}_i,{\mathcal{F}}_j,p_i,p_j)+\sum _{j\ne i}\beta ({\mathcal{F}}_i,{\mathcal{F}}_j,p_i,p_j)x_j$$
那么对应到文章的实现部分就是使用的attention与位置编码的形式去实现了。

3. 实验结果

KITTI - Eigen Split：

KITTI - Official Split：

NYU：