Smoothed Dilated Convolutions for Improved Dense Prediction
Zhengyang Wang (Washington State University); Shuiwang Ji (Washington State University)
https://www.kdd.org/kdd2018/accepted-papers/view/smoothed-dilated-convolutions-for-improved-dense-prediction

KDD2018の論文読みを始めた。１本目。

Image Segmentationの分野でよく使われているdilated convolutionという手法はグリッド状のアーチファクトがでるという課題があった。
Dilated Convolutionは周期的なサンプリングをしてそこに畳み込みフィルターをかけて、並びなおすという操作を行う。並べなおされた後は、隣のピクセルは離れたピクセルの畳み込み後の値なのでアーチファクトが出てしまう。

これを解消するために、著者らはSmoothed Dilated Convolutionsという手法を提案し、公開データセットにて通常のDilated Convolutionに比べて精度が向上していることと、実際にグリッド状のアーチファクトが軽減されていることを確かめた。

具体的には、Group Interaction Layerという各Dilated Convolutionフィルタ間の全結合ネットワークを用いて、各フィルタ間の関係性を学習させている。

また、Dilated Convolutionをかける前に、Separable and Shared Convolutionという各チャネルごとにフィルタをかける形の処理を行うことで、Dilated Convolution処理の前に関係性を学習することができる。

PSCAL VOC2012データセットを用いて評価しており、全体的に過去の高性能モデルよりも良い結果が出ている。また、ERF可視化という方法でグリッド状のアーチファクトが軽減されていることを確認している。