deeplab hole algorithm

最近看了几篇文章，其中均用到了hole algorithm。

最早用的就是deeplab的文章了，Semantic Image Segmentation with Deep Convolutional Nets and Fully Connected CRFS 这篇文章和fcn不同的是，在最后产生score map时，不是进行upsampling，而是采用了hole algorithm，就是在pool4和pool5层，步长由2变成1，必然输出的score map变大了，但是receptive field也变小了，为了不降低receptive field，怎么做呢？利用hole algorithm，将卷积weights膨胀扩大，即原来卷积核是3x3，膨胀后，可能变成7x7了，这样receptive field变大了，而score map也很大，即输出变成dense的了。

这么做的好处是，输出的score map变大了，即是dense的输出了，而且receptive field不会变小，而且可以变大。这对做分割、检测等工作非常重要。

基于这个做检测的文章：SSD: Single Shot MultiBox Detector

接下来做分割的文章：Learning Dense Convolutional Embeddings for Semantic Segmentation Multi-Scale Context Aggregation by Dilated Convolutions

后来经同事提醒，回头看了看xiaogang wang的文章，Highly Efficient Forward and Backward Propagation of Convolutional Neural Networks for PixelwiseClassification 确实是一样的，但是他们的这篇文章引用率却不咋地啊，可能也和他们的开源态度有关系吧，他们只放出来部分代码，没诚心啊。

和同事讨论这个算法，我同事觉得这个后面的卷积核的变化必须和前面的pooling协调使用。可我始终觉得没有这个限定啊，目前都是这样用，是因为基本上都是用pooling进行降维，而不是convlution，感觉从文章里看也是没这个限定啊。当然如果能协调使用，就最大限度保证了位置信息，但是pooling步长变化了，其实严格来讲，已经不完全和之前的模型完全一样了，已经有变化了，但是如果不协调使用的话，变化就会更大了。而且如果从receptive field的角度来讲，其实是可以变化的，也就是说可以把receptive field变大，而且可以变的很大，而不是仅仅保持不变小，感觉其实hole algorithm的存在，一方面原因也是不想让receptive field变小。

这两篇文章都是我讲的，估计过几天我又忘记了。

巴特西

deeplab hole algorithm

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