MobileNet系列

最近一段时间，重新研读了谷歌的mobilenet系列，对该系列有新的认识。

1.MobileNet V1

这篇论文是谷歌在2017年提出了，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。该论文最大的创新点是，提出了深度可分离卷积（depthwise separable convolution）。

首先，我们分析一下传统卷积的运算过程，请参考第一个动图或者这篇博客。可以看出，传统卷积分成两步，每个卷积核与每张特征图进行按位相成然后进行相加，此时，计算量为$D_F*D_F*D_K*D_K*M*N$，其中$D_F$为特征图尺寸，$D_K$为卷积核尺寸，M为输入通道数，N为输出通道数。

然后，重点介绍一下深度可分离卷积。深度可分离卷积将传统卷积的两步进行分离开来，分别是depthwise和pointwise。从下面的图可以看出，首先按照通道进行计算按位相乘的计算，此时通道数不改变；然后依然得到将第一步的结果，使用1*1的卷积核进行传统的卷积运算，此时通道数可以进行改变。使用了深度可分离卷积，其计算量为$D_K*D_K*M*D_F*D_F+1*1*M*N*D_F*D_F$。

通过深度可分离卷积，计算量将会下降$\frac{1}{N}+\frac{1}{D_K^{2}}$，当$D_K=3$时，深度可分离卷积比传统卷积少8到9倍的计算量。

这种深度可分离卷积虽然很好的减少计算量，但同时也会损失一定的准确率。从下图可以看到，使用传统卷积的准确率比深度可分离卷积的准确率高约1%，但计算量却增大了9倍。

最后给出v1的整个模型结构，该网络有28层。可以看出，该网络基本去除了pool层，使用stride来进行降采样（难道是因为pool层的速度慢？）。

其次，v1还存在以下的亮点，值得关注一下：

• depthwise后接BN层和RELU6，pointwise后也接BN层和RELU6，如下图所示（图中应该是RELU6）。左图是传统卷积，右图是深度可分离卷积。更多的ReLU6，增加了模型的非线性变化，增强了模型的泛化能力。

• v1中使用了RELU6作为激活函数，这个激活函数在float16/int8的嵌入式设备中效果很好，能较好地保持网络的鲁棒性。

• v1还给出了2个超参，宽度乘子α和分辨率乘子β，通过这两个超参，可以进一步缩减模型，文章中也给出了具体的试验结果。此时，我们反过来看，扩大宽度和分辨率，都能提高网络的准确率，但如果单一提升一个的话，准确率很快就会达到饱和，这就是2019年谷歌提出efficientnet的原因之一，动态提高深度、宽度、分辨率来提高网络的准确率。

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2.MobileNet V2

MobileNet V2发表与2018年，时隔一年，谷歌的又一力作。V2在V1的基础上，引入了Inverted Residuals和Linear Bottlenecks。

为什么要引入这两个模块呢？参考这篇文章，有人发现，在使用V1的时候，发现depthwise部分的卷积核容易费掉，即卷积核大部分为零。作者认为这是ReLU引起的。文章的一个章节来介绍这个理论，但小弟水平有限，还理解不了。

简单来说，就是当低维信息映射到高维，经过ReLU后再映射回低维时，若映射到的维度相对较高，则信息变换回去的损失较小；若映射到的维度相对较低，则信息变换回去后算是很大，如下图所示。因此，认为对低维度做ReLU运算，很容易造成信息的丢失。而在高维度进行ReLU运算的话，信息的丢失则会很少。另外一种解释是，高维信息变换回低维信息时，相当于做了一次特征压缩，会损失一部分信息，而再进过relu后，损失的部分就更加大了。作者为了这个问题，就将ReLU替换成线性激活函数。

Inverted Residuals

这个可以翻译成“倒残差模块”。什么意思呢？我们来对比一下残差模块和倒残差模块的区别。

• 残差模块：输入首先经过1*1的卷积进行压缩，然后使用3*3的卷积进行特征提取，最后在用1*1的卷积把通道数变换回去。整个过程是“压缩-卷积-扩张”。这样做的目的是减少3*3模块的计算量，提高残差模块的计算效率。
• 倒残差模块：输入首先经过1*1的卷积进行通道扩张，然后使用3*3的depthwise卷积，最后使用1*1的pointwise卷积将通道数压缩回去。整个过程是“扩张-卷积-压缩”。为什么这么做呢？因为depthwise卷积不能改变通道数，因此特征提取受限于输入的通道数，所以将通道数先提升上去。文中的扩展因子为6。

Linear Bottleneck

这个模块是为了解决一开始提出的那个低维-高维-低维的问题，即将最后一层的ReLU替换成线性激活函数，而其他层的激活函数依然是ReLU6。

将两个模块进行结合，如下图所示。当stride=1时，输入首先经过1*1的卷积进行通道数的扩张，此时激活函数为ReLU6；然后经过3*3的depthwise卷积，激活函数是ReLU6；接着经过1*1的pointwise卷积，将通道数压缩回去，激活函数是linear；最后使用shortcut，将两者进行相加。而当stride=2时，由于input和output的特征图的尺寸不一致，所以就没有shortcut了。

最后，给出v2的网络结构。其中，t为扩张系数，c为输出通道数，n为该层重复的次数，s为不长。可以看出，v2的网络比v1网络深了很多，v2有54层。

当然，还不能少了性能对比图。v2的准确率比v1高出不少，延时也低了很多，是一款不错的轻量化网络。

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3.MoblieNet V3

MobileNet V3发表于2019年，该v3版本结合了v1的深度可分离卷积、v2的Inverted Residuals和Linear Bottleneck、SE模块，利用NAS（神经结构搜索）来搜索网络的配置和参数。这种方式已经远远超过了人工调参了，太恐怖了。

v3在v2的版本上有以下的改进：

• 作者发现，计算资源耗费最多的层是网络的输入和输出层，因此作者对这两部分进行了改进。如下图所示，上面是v2的最后输出几层，下面是v3的最后输出的几层。可以看出，v3版本将平均池化层提前了。在使用1*1卷积进行扩张后，就紧接池化层-激活函数，最后使用1*1的卷积进行输出。通过这一改变，能减少10ms的延迟，提高了15%的运算速度，且几乎没有任何精度损失。其次，对于v2的输入层，通过3*3卷积将输入扩张成32维。作者发现使用ReLU或者switch激活函数，能将通道数缩减到16维，且准确率保持不变。这又能节省3ms的延时。

• 由于嵌入式设备计算sigmoid是会耗费相当大的计算资源的，因此作者提出了h-switch作为激活函数。且随着网络的加深，非线性激活函数的成本也会随之减少。所以，只有在较深的层使用h-switch才能获得更大的优势。

$$h-swish[x]=x\frac{ReLU6(x+3))}{6}$$

• 在v2的block上引入SE模块，SE模块是一种轻量级的通道注意力模块。在depthwise之后，经过池化层，然后第一个fc层，通道数缩小4倍，再经过第二个fc层，通道数变换回去（扩大4倍），然后与depthwise进行按位相加。

最后，v3的结构如下图所示。作者提供了两个版本的v3，分别是large和small，对应于高资源和低资源的情况。两者都是使用NAS进行搜索出来的。

从下面的试验结果，可以看出v3-large的准确率和计算速度都高于v2。所以，AutoML搭出来的网络，已经能代替大部分调参了。

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重新回顾了mobilenet系列，可以看出，准确率在逐步提高，延时也不断下降。虽然在imagenet上的准确率不能达到state-of-art，但在同等资源消耗下，其优势就能大大体现出来。

最后，给出3个版本的caffe模型：

mobilenet v1：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe/blob/master/mobilenet_deploy.prototxt

mobilenet v2：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe/blob/master/mobilenet_v2_deploy.prototxt

mobilenet v3：https://github.com/jixing0415/caffe-mobilenet-v3

参考文献

[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/70703846