【论文笔记】递归级联网络（Recursive Cascaded Networks）论文及VTN（Volume Tweening Network）

本文是递归级联网络和 VTN 网络论文，及其代码的一些解读。

一、递归级联网络

递归级联网络论文地址：递归级联网络论文

1. 前人工作

之前的工作尝试通过对一些现有网络进行堆叠来建模的，但是每一层网络的输入和任务各不相同，并且是对每一层依次单独训练的（先训练之前的层，将之前层的参数固定下来后再训练后面的层），每一层都会计算 warped image 和 fixed image 之间的相似性损失，这导致了当堆叠到很少层（大约3层）之后，实际效果就不再有任何提升了。

这是因为复杂变形场一般有着较大的位移，所以网络直接预测复杂的形变场不易实现，同时逐层训练的网络结构中，每一层都是各学各的，所以无论怎么级联，都很难达到很好的效果。

2.递归级联网络

递归级联网络是一个端到端的无监督模型，理论上它可以基于任意网络来做，当模型的级联的层数越多时，模型的效果越好。

上图是用递归级联网络对肝脏 CT 数据进行配准的示意图，moving image 通过每一层后不断的产生扭曲，最终对齐到 fixed image。图中的 $\phi_k$ϕk​ 表示一个预测流场（predicted flow field）。

对于递归级联网络中“递归”和“级联”的含义，我的个人理解是，级联就是把多个子网络串联起来形成一个级联块，这些子网络可相同，也可不同。而递归就是把级联块重复的使用多次，并且所有级联块具有相同的参数。

上图是递归级联网络的结构示意图。

递归级联网络的每一层的输入都是经过前几层处理后的图像（warped image）和固定图像（fixed image），并且舍弃了逐层训练的方式，而是采用联合训练的方式，只在最后一层来计算 warped image 和 fixed image 之间的相似度，通过反向传播更新前面的所有层。这样一来，每一层只需要学习简单的变形场，所有层级联之后就达到很好的效果。

文章中递归级联网络所使用的基础网络是 VTN 和 VoxelMorph，前者占用的显存更少。文章建议在级联时第一个网络是仿射网络（affine network），也就是级联时第一个网络为仿射网络，后面跟着若干其他子网络。

每个子网络会根据输入的 fixed image 和 warped image 来预测一个变形流场（deformable flow field），每一层的子网络可以相同，也可以不同，方便起见一般会选择相同的子网络。

图像重采样使用的是（多）线性插值，在超出原图边界的采样点上使用最近点插值。

参数共享级联，即递归。本文提出的递归结构有两种形式，即假设一共有 $n$n 个级联块，第一种递归形式是把这 $n$n 个级联块重复使用两次，因此就得到了 $2n$2n 个级联块。第二种递归形式是把每个级联块就地使用 $r$r 次，那么就得到了 $rn$rn 个级联块。举例来说，比如级联块是 ABCD，若重复三次，则第一种方式的结果为 ABCDABCDABCD，第二种的结果为 AAABBBCCCDDD。后者的效果更好。训练的时候为了节省显存开支没有使用递归，在测试的时候才用。

二、VTN

VTN 论文地址：VTN 论文

VTN 是 Volume Tweening Network 的缩写，其论文发表时间和递归级联网络几乎一致，给我的感觉是作者做了一次实验，发了两篇论文。VTN 论文中没有单独给出 VTN 网络的代码，而是给出了递归级联网络的 github 地址（见第三部分）。

VTN 是一种基于无监督的学习方法的端对端网络框架，用来进行 3D 医学图像的配准。有三个创新点：

• 端对端的级联方案，这是为了解决大尺度变形的问题
• 有效的结合了仿射配准网络
• 使用一个额外的可逆性损失（invertibility loss）来鼓励后向一致性（backward consistency）

VTN 网络是在光流估计（Optical flow estimation）和 STN（Spatial Transformer Networks） 的基础上做的，前者是为了识别在同一场景不同角度的两张图片中像素点之间的相关性；后者是为了学习一个定位网络来产生一个合适的变换以拉直输入图片。

上图是 VTN 级联的示意图，其中配准子网络用来寻找 fixed image 和当前 moving image 之间的变形场，fixed image 还会和当前 moving image 产生一个相似性损失来指导训练，有颜色的实线表示损失是怎么计算的，有颜色的虚线表示梯度是怎么反向传播的，因为每一层都可微，所以当前层产生的梯度可以传播到之前的所有层。

VTN 是由多个子网络级联而成的，每个级联的子网络可以产生一个变换来让 moving image 和 fixed image 对齐。当前层只根据前一层的输出（warped image）和 fixed image 来产生变换（transform），而前人所提出的网络除了上述两个输入，还要输入最初的 moving image。这种级联子网络的想法来自于 FlowNet 2.0。VTN 网络的结构包括仿射（affine）配准和可变形（deformable）配准两个过程，一般是一个仿射配准网络，后面跟多个可变形配准网络。此外还加入了可逆性损失来鼓励后向一致性，以达到更高的精度。

上图是仿射配准网络的示意图，其中四边形上方是通道数，四边形越大表示分辨率越高。

仿射配准子网络用仿射变换来对齐输入图像（fixed image and moving image），它只被用作第一个子网络。仿射配准网络的卷积部分和下面的密度可变形网络的编码器部分是一模一样的，在一系列卷积操作后是一个全连接层，以形成一个仿射流场，即一个 $3\times3$3×3 的转换矩阵 A 和一个 3 维的位移向量 b。应该是对应旋转和平移操作中的参数。

上图是密度可变形网络的示意图，其中从卷积到反卷积的连线即跳跃连接。

密度可变形（dense deformable）配准子网络用作所有的后续子网络，其目的是让配准更加完善，它采用编码器-解码器结构，并且使用跳跃连接，该子网络会输出一个密度流场（dense flow field）和一个3通道的体积特征图（volume feature map）。

---

就递归级联网络和 VTN 网络的论文来看，两者的表述是有点矛盾的；从递归级联网络的代码来看，VTN 网络指的只是上述中的密度可变形网络，而递归级联网络则是一个仿射配准网络后面跟上多个 VTN 网络（密度可变形网络）。此外，递归级联网络的论文中说只有在最后一层才计算 warped image 和 fixed image 之间的相似性损失，而在 VTN 的论文中（VTN 的网络示意图中），是每层都计算相似性损失的。

三、代码

递归级联网络代码的github地址：递归级联网络

代码中文件的调用结构如下：

VTN 网络的结构：

VTNAffineStem 网络的结构和 VTN 网络中前半部分的卷积（conv1~conv6_1）相同，在此之后是一个全连接层将输出转化为一个 $3\times 3$3×3 的转换矩阵 A 和一个 3 维的位移向量 b。

在 VTNAffineStem 的代码中，除了一系列卷积和全连接操作之后，还有一些代码，数学系的师兄说其作用是正交约束，师兄给出的推导过程如下：

假设 $A^2=C=[c_{ij}]$A2=C=[cij​] 具有三个特征值 $k_1,k_2,k_3$k1​,k2​,k3​，希望它们均接近 1 等价于最小化下式：
$k_1+\frac{1}{k_1}+k_2+\frac{1}{k_2}+k_3+\frac{1}{k_3}=(k_1+k_2+k_3)+(\frac{k_2k_3+k_1k_3+k_1k_2}{k_1k_2k_3})$k1​+k1​1​+k2​+k2​1​+k3​+k3​1​=(k1​+k2​+k3​)+(k1​k2​k3​k2​k3​+k1​k3​+k1​k2​​)
$C$C 的特征多项式为（一次项前面的系数是所有可能的二阶主子式的和）：
$p(k)=|C|-\sum_{1\leq i< j\leq3}(c_{ii}c_{jj}-c_{ij}c_{ji}k+tr(C)k^2-k^3)$p(k)=∣C∣−1≤i<j≤3∑​(cii​cjj​−cij​cji​k+tr(C)k2−k3)
其中 $tr$tr 是 $C$C 的迹，利用特征多项式根与系数的关系可得：
$k_1+k_2+k_3=tr(C)=c_{11}+c_{22}+c_{33}=\sigma_1$k1​+k2​+k3​=tr(C)=c11​+c22​+c33​=σ1​

$k_2k_3+k_1k_3+k_1k_2=\sum_{1\leq i<j\leq3}(c_{ii}c_{jj}-c_{ij}c_{ji}=\sigma_2)$k2​k3​+k1​k3​+k1​k2​=1≤i<j≤3∑​(cii​cjj​−cij​cji​=σ2​)

$k_1k_2k_3=|C|=\sigma_3$k1​k2​k3​=∣C∣=σ3​

所有待优化的目标函数变为：
$\sigma_1+\frac{\sigma_2}{\sigma_3}$σ1​+σ3​σ2​​
这个函数的最小值为 6，代码中减去 6 是为了让最小值成为 0。