基于多尺度深度网络的单幅图像深度估计
原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50569474
作者：hjimce
一、相关理论
本篇博文主要讲解来自2014年NIPS上的一篇paper：《Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network》，属于CNN应用类别的文章,主要是利用卷积神经网络进行单幅图像的深度估计。我们拍照的时候，把三维的图形，投影到二维的平面上，形成了二维图像。而深度估计的目的就是要通过二维的图片，估计出三维的信息，是一个逆过程，这个在三维重建领域相当重要。
这个如果是利用多张不同视角的图片进行三维重建，会比较简单，研究的也比较多，比如：立体视觉。然而仅仅从一张图片进行三维深度估计，确实是一个很艰难的事。因为从三维到二维，肯定会丢失掉物体的深度值；因此从二维到三维本来就是一个信息缺失的、不可逆过程。然而大牛们依旧想方设法去尝试估计深度值，其中比较牛逼的算法当属Make3D，不过再牛逼的算法也是那样，因为本来就是一个信息缺失的问题，所以深度估计的精度，依旧很烂。
然而本篇paper，通过深度学习的方法，从大量的训练数据中，进行学习，一口气提高了35%的相对精度，超出了传统方法十几条街。这个就像我们人一样，我们看一张照片中的物体的时候，虽然深度信息缺失，但是我们依旧可以估计它的形状，这是因为我们的脑海中，保存了无数的物体，有丰富的先验知识，可以结合这些先验，对一张图片中的物体做出形状估计。利用深度学习进行一张图片的深度估计，也是差不多一样的道理，通过在大量的训练数据上，学习先验知识，最后就可以把精度提高上去。
有点啰嗦了，回归正题吧，估计都等得不耐烦了，我们下面开始讲解文献：《Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network》的算法原理，及其实现。
二、网络总体架构
先贴一下，网络架构图：
网络分为全局粗估计和局部精估计，这个跟人脸特征点的DCNN网络有点类似，都属于deep network。全局粗估计CNN：这个网络包含了五个特征提取层(每层包好了卷积、最大池化操作)，在这五个卷积层后面，有链接了两个全连接层，我们最后的输出图片的宽高变为原来的1/4。
不管是粗还是精网络，两个网络的输入图片是一样的，输出图片的大小也是一样的。对于粗网络和精网络的训练方法，paper采用的方法是，先训练粗网络，训练完毕后，固定粗网络的参数，然后在训练精网络，这个与另外一篇paper：《Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels》的训练方法不同，这篇paper前面两个scale的训练是一起训练的，参数一起更新。
三、coarse的网络结构
网络结构方面，基本上是模仿Alexnet的，具体可以看一下，上面的表格。我们以NYU数据集上，为例，进行下面网络结构讲解。
1、输入图片：图片大小为304*228
2、网络第一层：卷积核大小为11*11，卷积跨步大小为4，卷积后图片大小为[(304-11)/4+1,(228-11)/4+1]=[74,55]，特征图个数为96，即filter_shape = (96, 3, 11, 11)。池化采用最大重叠池化size=（3,3），跨步为2。因此网络输出图片的大小为：[74/2,55/2]=[37,27]。为了简单起见，我们结合文献作者给的源码进行讲解，paper主页：http://www.cs.nyu.edu/~deigen/depth/，作者提供了训练好的模型，demo供我们测试，训练部分的源码没有提供，后面博文中贴出的源码均来自于paper的主页。本层网络的相关参数如下：
[imnet_conv1]
type = conv
load_key = imagenet
filter_shape = (96, 3, 11, 11)
stride = 4
conv_mode = valid
init_w = lambda shp: 0.01*np.random.randn(*shp)
learning_rate_scale_w = 0.001
learning_rate_scale_b = 0.001
weight_decay_w = 0.0005
[imnet_pool1]
type = maxpool
load_key = imagenet
poolsize = (3,3)
poolstride = (2,2)[imnet_conv2]
type = conv
load_key = imagenet
filter_shape = (256, 96, 5, 5)
conv_mode = same
stride = 1
init_w = lambda shp: 0.01*np.random.randn(*shp)
learning_rate_scale_w = 0.001
learning_rate_scale_b = 0.001
weight_decay_w = 0.0005
[imnet_pool2]
type = maxpool
load_key = imagenet
poolsize = (3,3)
poolstride = (2,2)5、参数初始化：参数初始化，采用迁移学习的思想，直接把Alexnet的网络训练好的参数的前面几层拿过来，进行fine-tuning。文章提到，采用fine-tuning的方法，效果会比较好。通过阅读源码可以判断，paper除了全连接层之外，粗网络卷积层的参数都是利用Alexnet进行fine-tuning。
四、精细化网络结构-Fine scale Network
精网络的结构，采用的是全连接卷积神经网络，也就是不存在全连接层，这个如果搞过FCN语义分割的，应该会比较明白。这个网络包含了三个卷积层。
通过上面粗网络的深度值预测，我们得到的深度图是比较模糊的，基本上没有什么边缘信息，接着接着我们需要精细化，使得我们的深度预测图与图像的边缘等信息相吻合，因为一个物体的边缘，也就是相当于深度值发生突变的地方，因此我们预测出来的深度值图像也应该是有边缘的。从粗到精的思想就像文献《Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection》，从粗估计到精预测的过程一样，如果你之前已经搞过coarse to refine 相关的网络的话，那么学习这篇文献会比较容易。为了简单起见，我这边把本层网络称之为：精网络。精网络的结构如下：
1、输入层：304*228 大小的彩色图片
2、第一层：输入原始图片，第一层包含卷积、RELU、池化。卷积核大小为9*9，卷积跨步选择2，特征图个数选择64个（这个文献是不是中的图片是不是错了，好像标的是63），即：filter_shape = (64,3,9,9)。最大池化采用重叠池化采样size=(３,３)，跨步选择２，即poolsize = (3,3)，poolstride = (2,2)。这一层主要用于提取边缘特征。因为我们通过粗网络的输出可以看出，基本上没有了边缘信息，因此我们需要利用精网络，重构这些边缘信息。本层网络的相关参数：
[conv_s2_1]
type = conv
load_key = fine_stack
filter_shape = (64,3,9,9)
stride = 2
init_w = lambda shp: 0.001*np.random.randn(*shp)
init_b = 0.0
conv_mode = valid
weight_decay_w = 0.0001
learning_rate_scale_w = 0.001
learning_rate_scale_b = 0.001
[pool_s2_1]
type = maxpool
poolsize = (3,3)
poolstride = (2,2)3、第二层：这一层的输入，除了第一层得到的特征图外，同时还额外添加了粗网络的输出图（作为特征图，加入网络输入）。
网络细节基本和粗网络相同，这里需要注意的是，我们训练网络的时候，是先把粗网络训练好了，然后在进行训练精网络，精网络训练过程中，粗网络的参数是不用迭代更新的。DCNN的思想都是这样的，如果你有看了我的另外一篇关于特征点定位的博文DCNN，就知道怎么训练了。
还有我们这一层的输入图片的大小，已经和输出层所要求的大小一样了，因此后面卷积的时候，卷积要保证图片大小还是一样的。
[conv_s2_2]
type = conv
load_key = fine_stack
filter_shape = (64,64,5,5)
init_w = lambda shp: 0.01*np.random.randn(*shp)
init_b = 0.0
conv_mode = same
weight_decay_w = 0.0001
learning_rate_scale_w = 0.01
learning_rate_scale_b = 0.01[conv_s2_3]
type = conv
load_key = fine_stack
filter_shape = (64,1,5,5)
transpose = True
init_w = lambda shp: 0.01*np.random.randn(*shp)
init_b = 0.0
conv_mode = same
weight_decay_w = 0.0001
learning_rate_scale_w = 0.001
learning_rate_scale_b = 0.001这个是文献的主要创新点之一，主要是提出了尺度不变的均方误差函数：
其中y和y*就是我们的图片标注数据和预测数据了，本文指的是每个像素点的实际的深度值和预测的深度值。α的计算公式如下：
根据上面定义的损失函数，paper训练过程中采用如下的损失函数：
其中参数λ取值为0.5。具体的源码如下：
#定义损失函数 缩放不变损失函数，pred预测值，y0标准值、m0为mask（为０表示无效点，为１表示有效点）
def define_cost(self, pred, y0, m0):
bsize = self.bsize
npix = int(np.prod(test_shape(y0)[1:]))
y0_target = y0.reshape((self.bsize, npix))
y0_mask = m0.reshape((self.bsize, npix))
pred = pred.reshape((self.bsize, npix))
#因为在mask中，所有的无效的像素点的值都为０，所以ｐ、ｔ中对应的像素点的值也为０，这样我们的损失函数，这些像素点的值也为０，对参数不起更新作用
p = pred * y0_mask
t = y0_target * y0_mask
d = (p - t)
nvalid_pix = T.sum(y0_mask, axis=1)#这个表示深度值有效的像素点
#文献中公式４ ，参数λ取值为0.5.公式采用的是简化为（ｎ×sum(d^2)-λ*(sum(d))^2）/(n^2)
depth_cost = (T.sum(nvalid_pix * T.sum(d**2, axis=1))
- 0.5*T.sum(T.sum(d, axis=1)**2)) \
/ T.maximum(T.sum(nvalid_pix**2), 1)
return depth_cost六、数据扩充
１、缩放：缩放比例s取(1，1.5），因为缩放深度值并不是不变的，所以文献采用把深度值对应的也除以比例s。(这一点我有点不明白，难道一张图片拍好了，我们把它放大ｓ倍，那么会相当于摄像头往物体靠近了s倍进行拍照吗？这样解释的，让我有点想不通)。
２、旋转数据扩充，这个比较容易
３、数据加噪扩充：主要是把图片的每个像素点的值，乘以一个(0.8,1.2)之间的随机数。
４、镜像数据扩充，用0.5的概率，对数据进行翻转。
５、随机裁剪扩充，跟Alexnet一样。
在测试阶段，采用中心裁剪的方式，和Alexnet的各个角落裁剪后平均有所不同。
七、训练相关细节
这边我只讲解NYU数据集上的训练。NYU训练数据可以自己网上下载，NYU原始的数据中，每张图片的每个像素点label、depth值，其中label是物体标签，主要用于图像分割，后面paper的作者也发表了一篇关于语意分割、法矢估计的文献：《Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels》。
NYU原始的训练数据有个特点，就是图片并不是每个像素点都有depth值，这个可能是因为设备采集深度值的时候，会有缺失的像素点。首先NYU数据是640*480的图片，depth也是640*480，因为每个像素点，对应一个深度值嘛，可是这些深度值，有的像素点是无效的，有效和无效的像素点我们可以用一个mask表示。那么我们如何进行训练呢？
我们知道网络采用的是对320*240的图片，进行random crop的，因此首先我们需要把image、depth、mask都由640*480缩小到320*240。这边需要注意的是这里的缩小，是采用直接下采样的方法，而不是采用线性插值等方法。因为我们需要保证图片每个像素点和depth、mask都是对应的，而不是采用插值的方法，如果采用插值，那么我们的mask就不再是mask了，这个小细节一开始困扰了我好久。还有需要再提醒一下，320*240不是网络的输入大小，我们还要采用random crop，把它裁剪成304*228，这个才是网络的输入。
另一方面就是depth的问题，我们知道我们输出的depth的大小是74*55。而网络输入数据image、depth、mask的大小是304*228，因此我们在构造损失函数，需要把标注数据depth、mask又采用直接下采样的方法缩小到74*55（下采样比例为4），这样才能与网络的输出大小相同，构造损失函数。相关源码如下：
y0 = depths#深度值
m0 = masks#mask
#图片采用的是直接下采样，而不是用双线性插值进行插值得到训练的depths,下采样的比例是4
m0 = m0[:,1::4,1::4]
y0 = y0[:,1::4,1::4]个人总结：这篇文献的深度估计，文献上面可以说是深度学习领域崛起的一个牛逼应用，相比于传统的方法精度提高了很多。不过即便如此，精度离我们要商用的地步还是有一段的距离要走。从这篇文献我们主要学习到了两个知识点：1、多尺度CNN模型 。2、标注数据部分缺失的情况下，网络的训练，这个文献给了最大的启发就是：在kaggle竞赛上面有个人脸特征点定位，但是有的图片的标注数据，是部分缺失的，这个时候我们就可以借用这篇文献的训练思路，采用mask的方法。3、文献提出了Scale-Invariant损失函数，也是文献的一大创新点。
参考文献：
1、《Depth Map Prediction from a Single Image using a Multi-Scale Deep Network》
2、《Predicting Depth, Surface Normals and Semantic Labels with a Common Multi-Scale Convolutional Architecture》
3、http://www.cs.nyu.edu/~deigen/depth/
4、《Make3d: Learning 3-d scene structure from a single still image》
**********************作者：hjimce 时间：2016.1.23 联系QQ：1393852684 地址：http://blog.csdn.net/hjimce 原创文章，转载请保留本行信息************