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文章目錄
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- 1 網絡結構
- 2 參數量分析
- 3 PyTorch實作與解析
上一節課講解了MobileNet的一個DSC深度可分離卷積的概念，希望大家可以在實際的任務中使用這種方法，現在再來介紹EfficientNet的另外一個基礎知識—， Squeeze-and-Excitation Networks壓縮-激活網絡
1 網絡結構
可以看出來，左邊的圖是一個典型的Resnet的結構，Resnet這個殘差結構特征圖求和而不是通道拼接，這一點可以注意一下
這個SENet結構式融合在殘差網絡上的，我來分析一下上圖右邊的結構：
- 輸出特征圖假設shape是 W × H × C W \times H \times C W×H×C的；
- 一般的Resnet就是這個特征圖經過殘差網絡的基本組塊，得到了輸出特征圖，然後輸入特征圖和輸入特征圖通過殘差結構連在一起（通過加和的方式連在一起）；
- SE子產品就是輸出特征圖先經過一個全局池化層，shape從 W × H × C W \times H \times C W×H×C變成了 1 × 1 × C 1 \times 1 \times C 1×1×C，這個就變成了一個全連接配接層的輸入啦
- 壓縮Squeeze：先放到第一個全連接配接層裡面，輸入 C C C個元素，輸出 C r \frac{C}{r} rC,r是一個事先設定的參數；
- 激活Excitation：在接上一個全連接配接層，輸入是 C r \frac{C}{r} rC個神經元，輸出是 C C C個元素，實作激活的過程；
- 現在我們有了一個 C C C個元素的經過了兩層全連接配接層的輸出，這個C個元素，剛好表示的是原來輸出特征圖 W × H × C W \times H \times C W×H×C中C個通道的一個權重值，是以我們讓C個通道上的像素值分别乘上全連接配接的C個輸出，這個步驟在圖中稱為Scale。而這個調整過特征圖每一個通道權重的特征圖是SE-Resnet的輸出特征圖，之後再考慮殘差接連的步驟。
在原文論文中還有另外一個結構圖，供大家參考：
2 參數量分析
每一個卷積層都增加了額外的兩個全連接配接層，不夠好在全連接配接層的參數非常小，是以直覺來看應該整體不會增加很多的計算量。 Resnet50的參數量為25M的大小，增加了SE子產品，增加了2.5M的參數量，是以大概增加了10%左右，而且這2.5M的參數主要集中在final stage的se子產品，因為在最後一個卷積子產品中，特征圖擁有最大的通道數，是以這個final stage的參數量占據了增加的2.5M參數的96%。
這裡放一個幾個網絡結構的對比：
3 PyTorch實作與解析
先上完整版的代碼，大家可以複制本地IDE跑一跑，如果代碼有什麼問題可以聯系我：
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class PreActBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
super(PreActBlock, self).__init__()
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_planes)
self.conv1 = nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
if stride != 1 or in_planes != planes:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False)
)
# SE layers
self.fc1 = nn.Conv2d(planes, planes//16, kernel_size=1)
self.fc2 = nn.Conv2d(planes//16, planes, kernel_size=1)
def forward(self, x):
out = F.relu(self.bn1(x))
shortcut = self.shortcut(out) if hasattr(self, 'shortcut') else x
out = self.conv1(out)
out = self.conv2(F.relu(self.bn2(out)))
# Squeeze
w = F.avg_pool2d(out, out.size(2))
w = F.relu(self.fc1(w))
w = F.sigmoid(self.fc2(w))
# Excitation
out = out * w
out += shortcut
return out
class SENet(nn.Module):
def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10):
super(SENet, self).__init__()
self.in_planes = 64
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, stride=1, padding=1, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)
self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)
self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)
self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)
self.linear = nn.Linear(512, num_classes)
def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):
strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1)
layers = []
for stride in strides:
layers.append(block(self.in_planes, planes, stride))
self.in_planes = planes
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
out = self.layer1(out)
out = self.layer2(out)
out = self.layer3(out)
out = self.layer4(out)
out = F.avg_pool2d(out, 4)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.linear(out)
return out
def SENet18():
return SENet(PreActBlock, [2,2,2,2])
net = SENet18()
y = net(torch.randn(1,3,32,32))
print(y.size())
print(net)
輸出和注解我都整理了一下：