[人工智能] 深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNetShuffleNetMobileNet等)

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作者：韩信子@ShowMeAI
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本文地址：http://www.showmeai.tech/article-detail/269
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前言

卷积神经网络的结构优化和深度加深，带来非常显著的图像识别效果提升，但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间，实际工程应用中对效率的考虑也很多，研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩网络复杂度」，也诞生了很多轻量化网络。在本篇内容中，ShowMeAI对常见主流轻量级网络进行展开讲解。

本篇重点

神经网络参数与复杂度计算
轻量化网络
SqueezeNet
Xception
ShuffleNet V1~V2
MobileNet V1~V3

1.基础知识

我们先来做一点基础知识储备，本篇讲到的轻量化CNN框架，我们需要了解参数量和计算量的估测与计算方式。

1.1 复杂度分析

理论计算量（FLOPs）：浮点运算次数（FLoating-point Operation）
参数数量(params)：单位通常为 MMM，用 float32 表示。

1.2 典型结构对比

标准卷积层 std conv（主要贡献计算量）
- params：kh×kw×cin×coutkh×kw×cin×coutk_h\times k_w\times c_{in}\times c_{out}
- FLOPs：kh×kw×cin×cout×H×Wkh×kw×cin×cout×H×Wk_h\times k_w\times c_{in}\times c_{out}\times H\times W
全连接层 fc（主要贡献参数量）
- params：cin×coutcin×coutc_{in}\times c_{out}
- FLOPs：cin×coutcin×coutc_{in}\times c_{out}
group conv
- params：(kh×kw×cin/g×cout/g)×g=kh×kw×cin×cout/g(kh×kw×cin/g×cout/g)×g=kh×kw×cin×cout/g(k_h\times k_w\times c_{in}/g \times c_{out}/g)\times g=k_h\times k_w\times c_{in}\times c_{out}/g
- FLOPs：kh×kw×cin×cout×H×W/gkh×kw×cin×cout×H×W/gk_h\times k_w\times c_{in}\times c_{out}\times H\times W/g
depth-wise conv
- params：kh×kw×cin×cout/cin=kh×kw×coutkh×kw×cin×cout/cin=kh×kw×coutk_h\times k_w\times c_{in}\times c_{out}/c_{in}=k_h\times k_w\times c_{out}
- FLOPs：kh×kw×cout×H×Wkh×kw×cout×H×Wk_h\times k_w\times c_{out}\times H\times W

2.SqueezeNet

轻量化网络中一个著名的网络是 SqueezeNet ，它发表于ICLR 2017，它拥有与 AlexNet 相同的精度，但只用了 AlexNet 1/50 的参数量。

SqueezeNet 的核心在于采用不同于常规的卷积方式来降低参数量，具体做法是使用 Fire Module，先用 1×11×11 \times 1 卷积降低通道数目，然后用 1×11×11 \times 1 卷积和 3×33×33 \times 3 卷积提升通道数。

2.1 压缩策略

SqueezeNet 采用如下3个策略：

① 将 3×33×33 \times 3 卷积替换为 1×11×11 \times 1 卷积
② 减少 3×33×33 \times 3 卷积的通道数
③ 将降采样操作延后，这样可以给卷积提供更大的 activation map，从而保留更多的信息，提供更高的分类准确率。

其中，策略1和2可以显著减少模型参数量，策略3可以在模型参数量受限的情况下提高模型的性能。

2.2 Fire Module

Fire Module是SqueezeNet网络的基础模块，设计如下图所示：

SqueezeNet; Fire Module 模块

一个 Fire Module 由 Squeeze 和 Extract 两部分组成：

Squeeze 部分包括了一系列连续的 1×11×11 \times 1 卷积
Extract 部分包括了一系列连续的 1×11×11 \times 1 卷积和一系列连续的 3×33×33 \times 3 卷积，然后将 1×11×11 \times 1 和 3×33×33 \times 3 的卷积结果进行concat。

记 Squeeze 部分的通道数为 Cs1×1Cs1×1C_{s{1\times 1}}，Extract部分 1×11×11 \times 1 和 3×33×33 \times 3 的通道数分别为 Ce1×1Ce1×1C_{e{1\times 1}} 和 Ce3×3Ce3×3C_{e{3\times 3}}，作者建议 Cs1×1<Ce1×1+Ce3×3Cs1×1<Ce1×1+Ce3×3C_{s{1\times 1}} \lt C_{e{1\times 1}} + C_{e{3\times 3}} ，这样做相当于在 Squeeze 和 Extraxt 之间插入了 bottlenet。

2.3 网络结构

在Fire Module的基础上搭建SqueezeNet神经网络。它以卷积层开始，后面是 8 个 Fire Module，最后以卷积层结束，每个 Fire Module 中的通道数目逐渐增加。另外网络在 conv1，fire4，fire8，conv10的后面使用了 max-pooling。

SqueezeNet 结构如下图所示，左侧是不加 shortcut 的版本，中间是加了 shortcut 的版本，右侧是在不同通道的特征图之间加入 shortcut 的版本。

SqueezeNet; SqueezeNet 网络结构

SqueezeNet的性能类似于AlenNet，然而参数量只有后者的1/50，使用Deep Compression可以进一步将模型大小压缩到仅仅有0.5M。

2.4 SqueezeNet缺点

SqueezeNet 缺点如下：

SqueezeNet 通过更深的网络置换更多的参数，虽然有更低的参数量，但是网络的测试阶段耗时会增加，考虑到轻量级模型倾向于应用在嵌入式场景，这一变化可能会带来新的问题。
AlaxNet 的参数量(50M)大部分由全连接层带来，加上一部分参数量进行对比，数字稍有夸张。

3.Xception

另一个需要提到的典型网络是 Xception，它的基本思想是，在 Inception V3 的基础上，引入沿着通道维度的解耦合，基本不增加网络复杂度的前提下提高了模型的效果，使用Depthwise Seperable Convolution实现。

Xception虽然不是出于轻量级的考虑而设计的模型，但是由于使用了pointwise convolution和depthwise convolution的结合，实际上也起到了降低参数量的效果，我们也放在轻量模型里做个介绍。

3.1 设计动机

卷积在 HWC（高 ××\times 宽 ××\times 通道数）这3个维度上进行学习，既考虑空间相关性，又考虑通道相关性，可以考虑这两种相关性解耦分开。

Xception 的做法是使用 point-wise convolution 考虑 cross-channel correlation，使用 depthwise convolution 考虑 spatial correlation。

3.2 从Inception到Extreme version of Inception

下图是一个 Inception V3 的基础模块，分别用 1×11×11 \times 1 卷积和 3×33×33 \times 3 卷积考虑通道相关性和空间相关性，基本结构是用 1×11×11 \times 1 卷积降维，用 3×33×33 \times 3 卷积提取特征：

Xception; Inception 网络结构

如果将上述结构简化，则可以得到如下的结构，可见每一个分支都包含了一个 1×11×11 \times 1 卷积和一个 3×33×33 \times 3 卷积：

Xception; 对 Inception 简化

从上图中可见，对于每一个分支，该模块使用 1×11×11 \times 1 卷积对输入特征图进行处理，然后使用 3×33×33 \times 3 卷积提取特征。

如果考虑空间相关性和通道相关性的解耦合，即用同一个 1×11×11 \times 1 卷积进行通道处理，将处理结果沿着通道维度拆解为若干部分，对于每一部分使用不同的 3×33×33 \times 3 卷积提取特征，则得到如下图所示的模块：

Xception; 解耦合 Inception

考虑一种更为极端的情况，在使用 1×11×11 \times 1 卷积之后，沿着通道维度进行最为极端的拆解，对于拆解后的每一个部分使用 3×33×33 \times 3 卷积提取特征，这一步可以使用 depthwise convolution 实现，最后将这些提取到的特征图进行 concat，这就是 Xception 的基础模块，如下图所示：

Xception; Inception 改造为 Xception 基础模块

通过上图可以看到，该模块将输入数据在「通道维度」上解耦，我们称之为 extreme version of inception module。这点与 depthwise seperable convolution 很相似。

3.3 Extreme version of Inception与Depthwise Seperable Convolution

这一操作与 Depthwise Seperable Convolution 十分相似，后者包含 Depthwise Convolution 和 Pointwise Convolution 两部分。

上图所示的基础模块与 Depthwise Seperable Convolution 有如下两点不同：

① Depthwise Seperable Convolution先使用depthwise convolution，再使用 1×11×11 \times 1 卷积进行融合；上图所示的基础模块先使用 1×11×11 \times 1 卷积，再使用depthwise convolution。
② Depthwise Seperable Convolution 的 depthwise convolution 和 1×11×11 \times 1 卷积之间没有激活函数；上图所示的基础模块的这两个操作之间有激活函数。

在 Xception 中，作者直接使用了 Depthwise Seperable Convolution 作为基础模块。

3.4 Xception网络结构

最后将这一基础模块叠加，并结合残差连接，就得到了Xception网络结构：

Xception; Xception 网络结构

4.ShuffleNet

ShuffleNet 是由旷世科技提出的轻量化CNN网络，论文名称《ShuffleNet： An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices》，目标是改造网络架构使其能应用在移动设备上。

4.1 设计动机

ShuffleNet的动机在于大量的 1×11×11 \times 1 卷积会耗费很多计算资源，而 Group Conv 难以实现不同分组之间的信息交流；ShuffleNet 的解决方式是：使用 Group Conv 降低参数量；使用Channel Shuffle实现不同组之间的信息交流，进而对ResNet进行改进，可以看作ResNet的压缩版本。

4.2 Group Conv

我们再来看看Group Conv这个结构，它的基本思想是对输入层的不同特征图进行分组，再使用不同的卷积核对不同组的特征图进行卷积，通过分组降低卷积的计算量。

而Depthwise Convolution可以视作Group Conv的一种特殊情形。

假设输入通道为 CiCiC_i，输出通道为 CoCoC_o，分组数目为 ggg，Group Conv的操作如下：

将输入特征图沿着通道分为 ggg 组，每一组的通道数目为 Ci/gCi/gC_i/g。
使用 ggg 个不同的卷积核，每一个卷积核的滤波器数量为 Co/gCo/gC_o/g。
使用这 ggg 个不同的卷积核，对 ggg 组特征图分别进行卷积，得到 ggg 组输出特征图，每一组的通道数为 Co/gCo/gC_o/g。
将这 ggg组的输出特征图结合，得到最终的 CoCoC_o 通道的输出特征图。

4.3 Channel Shuffle

Group Conv 的一个缺点在于不同组之间难以实现通信。一个可能的解决方式是使用 1×11×11 \times 1 卷积进行通信，但是这样会引入很大的计算量。

文中提出的思路是对 Group Conv 之后的特征图沿着通道维度进行重组，这样信息就可以在不同组之间流转，即 Channel Shuffle，如下图?所示。

ShuffleNet; Channel Shuffle

其实现过程如下：

① 输入特征图通道数目为 g×ng×ng\times n
② 将特征图的通道维度reshape为 (g,n)(g,n)(g,n )
③ 转置为 (n,g)(n,g)(n,g )
④ 平坦化成 g×ng×ng \times n 个通道

4.4 ShuffleNet基础模块

结合 Group Conv 和 Channel Shuffle，对ResNet的基础模块bottleneck（下图(a)）进行改进，就得到了 ShuffleNet 的基础模块（下图(b)和?）

ShuffleNet; ShuffleNet 基础模块

4.5 ShuffleNet缺点

Channel Shuffle 操作较为耗时，导致 ShuffleNet 的实际运行速度没有那么理想。
Channel Shuffle 的规则是人为制定的，更接近于人工设计特征。

5.ShuffleNet V2

在 ShuffleNet 之后又有改进的版本 ShuffleNet V2，改进了上述提到的 ShuffleNet 缺点，减少其耗时。

5.1 设计动机

ShuffleNet的轻量级网络设计，FLOPs 减少了很多，但实际的时间消耗并不短。原因是网络训练或者推理的过程中，FLOPs 仅仅是其耗时的一部分，其他操作（如内存读写、外部数据 IO 等）也会占用时间。

ShuffleNet V2 的作者分析了几种网络结构在 GPU/ARM 这两种平台上的计算性能指标，并提出了4条移动端卷积网络设计的准则，根据这些准则改进 ShuffleNet 得到了 ShuffleNet V2。

我们先来看看这4条移动端网络设计准则：

5.2 高效CNN设计的几个准则

使用的指标是内存访问时间（Memory Access Cost, MAC）。用理论和实验说明了以下几条准则。

1) 输入输出通道数目相同时，卷积层所需的MAC最小。

理论推导：假设 1×11×11 \times 1 卷积的输入通道数目为 c1c1c_1，输出通道数目为 c2c2c_2，特征图大小为 h×wh×wh\times w，则这样一个 1×11×11 \times 1 卷积的 FLOPs 为：

B=hwc1c2B=hwc1c2B=hwc_1 c_2
所需的存储空间如下，其中 hwc1hwc1hwc_1 表示输入特征图所需空间， hwc2hwc2hwc_2 表示输出特征图所需空间， c1c2c1c2c_1c_2 表示卷积核所需空间：

MAC=hw(c1+c2+c1c2)MAC=hw(c1+c2+c1c2)MAC = hw(c_1 + c_2 + c_1 c_2)
根据均值不等式可得：

MAC≥2hwB????√+BhwMAC≥2hwB+BhwMAC \ge 2 \sqrt {hwB} + \frac {B}{hw}
等式成立的条件是 c1=c2c1=c2c_1 = c_2，即在给定 FLOPs，输入特征通道数和输出特征通道数相等时，MAC 达到取值的下界。 实验证明：c1c1c_1和c2c2c_2越接近、速度越快，如下表。

高效CNN的设计准则; 当输入、输出通道数目相同时，卷积层所需的 MAC 最小

2) 过多的group操作会增大MAC

理论推导：带 group 的 1×11×11 \times 1 卷积的FLOPs如下，其中 ggg 表示分组数目：

B=hwc1c2gB=hwc1c2gB = \frac{hwc_1c_2}{g}
MAC 如下：

MAC=hw(c1+c2+c1c2g)MAC=hw(c1+c2+c1c2g)MAC = hw(c_1 + c_2 + \frac {c_1c_2}{g} )
因此：

MAC=hw(c1+c2+c1c2g=hwc1+Bgc1+BhwMAC=hw(c1+c2+c1c2g=hwc1+Bgc1+Bhw\begin{aligned}
MAC &= hw(c_1 + c_2 + \frac {c_1c_2}{g} \
& =hwc_1 + \frac {Bg} {c_1} + \frac {B} {hw}
\end{aligned}
可见，在一定 FLOPs 的情况下，分组数目 ggg 越大，MAC 也越大。

实验证明：在FLOPs基本不变的操作下，group越大，速度越慢，如下图所示。

高效CNN的设计准则; 过多的 group 操作会增大MAC

3) 模型的碎片化程度越低，模型速度越快

实验证明：fragment 表示碎片化程度的量化，serious 表示串行，即几个卷积层的叠加，parallel 表示并行，即类似于 Inception 的设计。可见在 FLOPs 不变的情况下，分支数量越多，网络的实际耗时越大。

高效CNN的设计准则; 模型的碎片化程度越低，模型速度越快

4) element-wise操作所带来的时间消耗远比在FLOPs上的体现的数值要多。

element-wise 操作虽然基本不增加 FLOPs，但是在 ShuffleNet V1 和 MobileNet V2 中，其耗时是十分可观的，如下图：

高效CNN的设计准则; element-wise 操作所带来的时间消耗远比在 FLOPs 上的体现的数值要多

实验证明：基于 ResNet 的 bottleneck 进行了实验，short-cut 是一种 element-wise 操作。实验证明short-cut 操作会带来耗时的增加。

高效CNN的设计准则; short-cut 操作会带来耗时的增加

5.3 ShuffleNet V2基础模块

基于前面提到的4条准则，对 ShuffleNet 的基础模块（下图(a)(b)）进行修改，得到 ShuffleNet V2 的基础模块（下图中?(d)）：

ShuffleNet V2; ShuffleNet V2 基础模块

图中 ? 和 (a) 相比，有如下不同之处：

① 模块的开始处增加了一个 Channel Split 操作，将输入特征图沿着通道分为 c′c′c’ 和 c?c′c?c′c-c’ 两部分，文中 c′=c/2c′=c/2c’=c/2 ，对应于「准则1」。
② 取消了 1×11×11 \times 1 卷积中的 Group 操作，对应于「准则2」。
③ Channel Shuffle 移到了 Concat 后面，对应「准则3」。（因为 1×11×11 \times 1 卷积没有 Group 操作，没有必要在后面接 Channel Shuffle）
④ element-wise add 替换成 concat，对应「准则4」。

(b)、(d) 之间的区别也类似，另外(d) 的两个分支都进行了降采样，且最初没有 Channel Split 操作，因此 Concat 之后的通道数目翻倍。

5.4 ShuffleNet V2整体结构

上述 ShuffleNet V2 基础模块级联，配合卷积、池化等衔接，就得到了如下图的 ShuffleNet V2 结构：

ShuffleNet V2; ShuffleNet V2

6.MobileNet

另外一个非常有名的轻量化移动端网络是 MobileNet，它是专用于移动和嵌入式视觉应用的卷积神经网络，是基于一个流线型的架构，使用深度可分离的卷积来构建轻量级的深层神经网络。 MobileNet 凭借其优秀的性能，广泛应用于各种场景中，包括物体检测、细粒度分类、人脸属性和大规模地理定位。

MobileNet有 V1 到 V3 不同的版本，也逐步做了一些优化和效果提升，下面我们来分别看看它的细节。

6.1 MobileNet核心思想

MobileNet V1 的核心是将卷积拆分成 Depthwise Conv 和 Pointwise Conv 两部分，我们来对比一下普通网络和MobileNet的基础模块

普通网络（以VGG为例） ：3×33×33 \times 3 Conv BN ReLU
Mobilenet基础模块：3×33×33 \times 3 Depthwise Conv BN ReLU 和 1×11×11\times1 Pointwise Conv BN ReLU

MobileNet; MobileNet 基础模块

6.2 MobileNet缺点

① ReLU激活函数用在低维特征图上，会破坏特征。
② ReLU输出为0时导致特征退化。用残差连接可以缓解这一问题。

7.MobileNet V2

MobileNet V2 针对 MobileNet 的上述2个问题，引入了 Inverted Residual 和 Linear Bottleneck对其进行改造，网络为全卷积，使用 RELU6（最高输出为6）激活函数。下面我们展开介绍一下核心结构：

7.1 Inverted Residual

我们对比一下普通残差模块和Inverted Residual的差别

1) 普通残差模块

先使用 1×11×11 \times 1 卷积降低通道数量，然后使用 3×33×33 \times 3 卷积提取特征，之后使用 1×11×11 \times 1 卷积提升通道数量，最后加上残差连接。整个过程是「压缩-卷积-扩张」。

2) Inverted Residual

先使用 1×11×11 \times 1 卷积提升通道数量，然后使用 3×33×33 \times 3 卷积提取特征，之后使用 1×11×11 \times 1 卷积降低通道数量，最后加上残差连接。整个过程是「扩张-卷积-压缩」。

对比两个结构块如下图所示：

轻量化CNN架构; Residual block & Inverted Residual block

7.2 Linear Bottleneck

相比于 MobileNet 的基础模块，MobileNet V2 在 Depthwise Convolution 的前面加了一个 1×11×11 \times 1 卷积，使用 ReLU6 代替 ReLU，且去掉了第二个 1×11×11 \times 1 卷积的激活函数（即使用线性的激活函数），防止 ReLU 对特征的破坏。

7.3 MobileNet V2基础模块

使用上述的方法对 MobileNet 的基础模块进行改进，得到如下所示的 MobileNet V2 基础模块：

MobileNet V2; MobileNet V2 基础模块

8.MobileNet V3

在 MobileNet V2 的基础上，又提出了MobileNet V3，它的优化之处包括：引入了 SE、尾部结构改进、通道数目调整、h-swish 激活函数应用，NAS 网络结构搜索等。我们来逐个看一下：

8.1 SE结构

MobileNet V3 在 bottleneck 中引入了 SE 结构，放在 Depthwise Convolution 之后，并且将 Expansion Layer 的通道数目变为原来的 1/41/41/4 ，在提升精度的同时基本不增加时间消耗。

MobileNet V3; 引入SE

8.2 尾部结构改进

MobileNet V3对尾部结构做了2处修改，从下图中「上方结构」修改为「下方结构」：

MobileNet V3; 修改尾部结构

将 1×11×11 \times 1 卷积移动到 avg pooling 后面，降低计算量。
去掉了尾部结构中「扩张-卷积-压缩」中的 3×33×33 \times 3 卷积以及其后面的 1×11×11 \times 1 卷积，进一步减少计算量，精度没有损失。

8.3 通道数目调整

相比于 MobileNet V2，MobileNet V3 对头部卷积通道数目进行了进一步的降低。

8.4 h-swish激活函数

MobileNet V3 采用了 h?swishh?swish\mathbf{h-swish} 激活函数，对应的 swishswish\mathbf{swish} 和 h?swishh?swish\mathbf{h-swish} 激活函数计算公式如下：

swish[x]=x?σ(x)swish[x]=x?σ(x)\mathbf{swish}[x] = x \cdot \sigma(x)
h?swish[x]=xReLU6(x+3)6h?swish[x]=xReLU6(x+3)6\mathbf{h-swish}[x] = x \frac {\mathbf{ReLU6}(x + 3)}{6}