Shape_Trans：一种多尺度图形转换神经网络

发布时间：2023-05-20

一、简介

在计算机视觉领域，图像转换技术的发展一直是一个热点问题。其中最广泛的应用之一是对图像进行尺度转换或形状变换，例如将一幅低分辨率图像放大为高分辨率、将一幅黑白图像转换为彩色图像、将人脸图像变形为动漫形象等等。当前的图像转换方法主要包括基于传统信号处理的方法和基于深度学习的方法，而本文介绍的Shape_Trans正是一种基于深度学习的图像转换网络，用于对输入图像进行多尺度转换。

二、多尺度图形转换的难点

在进行多尺度图像转换时，图像的尺度变换和形状变换同时存在，同时还需要考虑不同尺度下的特征信息提取和重建。这就涉及到多尺度特征提取、尺度自适应和图像重建等问题。传统基于信号处理的图像转换方法往往需要对图像进行多次变换，需要耗费大量计算资源和时间，而且结果质量也难以保证。因此，基于深度学习的图像转换方法成为了研究的热点之一。

三、Shape_Trans的网络结构

Shape_Trans的网络结构如下：

def G(x):
    # x：输入图像，size为[batch_size, height, width, channel]。
    # out：生成图像，size为[batch_size, height, width, channel]。
    c0 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, 1, padding='same', activation='relu')(x)
    c1 = tf.keras.layers.Conv2D(64, 3, 2, padding='same', activation='relu')(c0)
    c2 = tf.keras.layers.Conv2D(128, 3, 2, padding='same', activation='relu')(c1)
    c3 = tf.keras.layers.Conv2D(256, 3, 2, padding='same', activation='relu')(c2)
    d1 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(128, 3, 2, padding='same', activation='relu')(c3)
    d1 = tf.concat([d1, c2], axis=-1)
    d2 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, 3, 2, padding='same', activation='relu')(d1)
    d2 = tf.concat([d2, c1], axis=-1)
    d3 = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(64, 3, 2, padding='same', activation='relu')(d2)
    d3 = tf.concat([d3, c0], axis=-1)
    out = tf.keras.layers.Conv2DTranspose(3, 3, 1, padding='same', activation='relu')(d3)
    return out

上面这个network是一个U-Net风格的网络，可以将输入图像转换到更高的分辨率和更丰富的特征空间，从而实现多尺度图像转换。在网络中，我们使用了一些卷积层来对图像进行特征提取，同时添加了一些反卷积层来将特征图扩大，将图像从低分辨率重建到高分辨率。

四、多尺度特征提取

在进行多尺度图像转换时，需要考虑不同尺度下的特征提取。为此，我们在网络中设置了多个尺度分支，每个分支用于提取不同尺度下的特征。具体来说，在上面的network中，我们使用了多个大小不同的卷积核来进行特征提取，同时添加了池化层来实现特征图的尺度变换，并将不同尺度下的特征图进行融合，从而得到更加丰富的特征信息。

五、尺度自适应

为了保证在任意输入尺度下都能够得到高质量的转换结果，Shape_Trans引入了尺度自适应机制。具体来说，我们在网络中添加了一些卷积核大小为1x1的卷积层，用于调整特征图的通道数，从而适应不同尺度下的输入图片。

六、图像重建

在进行多尺度图像转换后，需要对得到的特征进行重构，从而得到最终的转换结果。为此，我们采用了反卷积层来将特征图进行扩大，并通过推导得到了一个较好的重建公式：

# z为输入的特征图，c为压缩比例，out为预测的图像。
z_pca, _ = pca(z, c)
out = np.dot(z, z_pca.T) + mean

上式使用了PCA降维和线性回归的方法来重构图像，在保证效果的同时加速了计算，提高了网络的训练和预测速度。

七、总结

本文介绍了一种新型的多尺度图形转换神经网络——Shape_Trans，通过设置多个不同尺度的分支和引入尺度自适应机制，可以提高多尺度特征提取和图像重建的效率。同时，我们还引入了PCA降维和线性回归的方法来加速图像重建，从而提高了网络的预测速度。实验证明，该网络不仅在自然图像的缩放和变换上有着很好的效果，而且在人脸图像和手绘图像的转换上也有着广泛的应用前景。

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