论文记录_MobileNets Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application
2017-09-21 13:58
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1、概述
2017年提出的适用于手机端的神经网络模型
主要使用了深度可分离卷积
Depthwise Separable Convolution将卷积核进行分解计算来减少计算量
引入了两个超参数减少参数量和计算量
宽度乘数（
Width Multiplier）: [减少输入和输出的
channels]
分辨率乘数（
Resolution Multiplier）：[减少输入输出的
feature maps的大小]
2、深度可分离卷积（Depthwise
Separable Convolution
）
可以将一个标准卷积核分成一个深度卷积depthwise convolution和 一个
1X1的卷积（叫作逐点卷积
pointwise convolution）。如下图所示
2.1
标准卷积
标准的卷积层是将维度为DF×DF×M的输入层转化为维度为DG×DG×N [ 上篇论文中也有提到]DF 是输入
feature map的长和宽，M 是输入的通道数（
channels）
DG 是输出
feature map的长和宽，N 是输出的通道数
假设卷积核
filter的大小是Dk×Dk，则标准卷积的计算量是
Dk⋅Dk⋅M⋅N⋅DF⋅DF
引用上篇论文中的图, 只看
kernel matrix部分，Dk⋅Dk就是一个方格的大小，然后乘上输入和输出的
channels个数，然后作用在input
feature maps
标准卷积是这样的, 即不管当前
pixel有多少
channels，卷积之后就是一个
channel
2.2
Depthwise Separable Convolution
分为两个步骤第一步深度卷积：卷积核的大小是Dk×Dk×1×M，所以总的计算量是：
Dk⋅Dk⋅M⋅DF⋅DF
第二步逐点卷积：卷积核大小是1×1×M×N，所以总的计算量是：
M⋅N⋅DF⋅DF
所以和标准的卷积相比计算量比率为：
Dk⋅Dk⋅M⋅DF⋅DF+M⋅N⋅DF⋅DFDk⋅Dk⋅M⋅N⋅DF⋅DF=1N+1D2k
MobileNet使用的是
3x3的卷积核，所以计算量可以减少8-9倍 (因为比率是
1/N+1/9)
第一步深度卷积操作是在每一个
channel上进行的卷积操作
第二步逐点卷积才是结合起来
3.
神经网络结构
MobileNet共有
28层（深度卷积和逐点卷积分开来算）
之前标准的结构是卷积层之后跟上
Batch Normalization层和
Relu激活函数，这里引入
Depthwise separable convolution之后的结构如下图
每一层都跟上了BN层和激活函数
总的结构
4.
宽度乘数（Width Multiplier）
引入超参数α,目的是使模型变瘦,
即输入层的
channels个数M，变成αM，输出层的
channels个数N变成了αN
所以引入宽度乘数后的总的计算量是
Dk⋅Dk⋅αM⋅DF⋅DF+αM⋅αN⋅DF⋅DF
一般α∈(0,1]，常取的值是
1, 0.75, 0.5, 0.25,
大约可以减少参数量和计算量的α2
5.
分辨率乘数 （Resolution Multiplier）
引入超参数ρ，目的是降低图片的分辨率即作用在输入的
feature map上
所以再引入分辨率乘数后总的计算量是：
Dk⋅Dk⋅αM⋅ρDF⋅ρDF+αM⋅αN⋅ρDF⋅ρDF
一般输入图片的分辨率是
224, 192, 160 or 128
大约可以减少计算量的ρ2
6.
实验结果
关于超参数的选择，下图可以看出准确度和参数量和参数运算量的关系，之间有个trade off，合理选择参数即可
还在细粒度的识别，大规模地理位置识别，人脸属性提取，目标检测和人脸识别等任务上进行了测试，效果也很好
7.
总结
主要是基于depthwise separable convolution引入了两个超参数
[ 第一个宽度乘数就是减少
feature map，以此来降低模型厚度 ]
[ 第二个分辨率乘数就是缩小
feature map的大小，来减少计算量]
[ 超参数的选择是有个
trade off的 ]
Reference
https://arxiv.org/abs/1704.04861https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/mobilenet_v1.md
https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe
http://machinethink.net/blog/googles-mobile-net-architecture-on-iphone/
原文地址： http://lawlite.me/2017/09/12/%E8%AE%BA%E6%96%87%E8%AE%B0%E5%BD%95-MobileNets-Efficient-Convolutional-Neural-Networks-for-Mobile-Vision-Application/
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