检测、分割用什么轻量级网络呢？

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由于深度学习的关系，计算机视觉领域发展迅速，各大榜单精度刷的很高，但是这些性能强大的模型却没有用武之地，在现实场景下，更加需要的是轻量级的模型。

本文将从轻量级网络(MobileNetV2、ShuffleNetV2)、轻量级检测(Light-Head R-CNN、ThunderNet)、轻量级分割(BiSeNet、DFANet)3个方面进行介绍。

轻量级网络

好的论文不仅教你为什么，而且教你怎么做，这两篇论文堪称典范，强烈建议多读几遍(就是有点难懂，流下了不学无术的泪水~~ )！！！最近ShuffleNetV2还在VALSE上拿了最佳学生论文，膜~~

1.MobileNetV2

Motivation

对于一个feature，先通过一个给定的变换规则T，将它映射到它的embedding space中，再在该embedding space中，利用一个ReLU去处理该feature，最后再把这个feature以同样的变换规则（逆方向）给映射回原始空间，这时我们会发现这个feature已经改变了。

维度低的feature，分布到ReLU的激活带上的概率小，因此经过后信息丢失严重，甚至可能完全丢失。而维度高的feature，分布到ReLU的激活带上的概率大，虽然可能也会有信息的部分丢失，但是无伤大雅，大部分的信息仍然得以保留。

由上述分析可以得到两条性质：

1.如果the manifold of interest经过ReLU之后信息保持完整，那么该操作实际上退化成了线性变换。

2.如果输入的manifold位于输入空间的低维子空间，那么ReLU能够保留输入manifold的复杂信息。

因此，the manifold of interest应该位于高维激活空间的低维子空间中。

MobileNetV2引入了两种结构Linear Bottleneck和 Inverted Residual Blocks，既能够去除高维度feature的冗余信息，又能够去除低维度feature的信息坍塌。

Linear Bottleneck

与MoblieNetV1的相同点：

都采用了Depth-wise Convolution和Point-wise Convolution组合的方式(Depth-wise Separable Convolution)来提取特征。该操作可以成倍减少时间复杂度和空间复杂度。

与MoblieNetV1的不同点：

1.在Depth-wise Separable Convolution前面添加一个Point-wise Convolution。通过PW操作升维，在高维特征空间中提取特征。

2.去掉Depth-wise Separable Convolution后面的ReLU，等价于一个Linear Bottleneck结构。

由于DW中的PW操作降维，得到一个低维特征空间，由上述分析可知，ReLU会导致低维特征空间坍塌，所以去除PW后面的ReLU可以提升性能。

Inverted Residual Block

和ResNet的相同点：

1.都采用了1x1 -> 3x3 -> 1x1的模式。

2.都使用了Shortcut操作将输入输出相加。

和ResNet的不同点：

1.ResNet通过标准卷积提取特征，MoblieNetV2通过DW卷积提取特征。

2.ResNet先降维，卷积，再升维，而MoblieNetV2先升维，卷积，再降维(即ResNet是沙漏形，而MobileNetV2是纺锤形)。

通过Linear Bottleneck和 Inverted Residual Blocks，MobileNetV2能够更加充分高效的提取特征。

该部分借鉴了2位大佬的笔记，受益匪浅~~，感兴趣的可以看看大佬的笔记

黄二二：对ResNet本质的一些思考

Michael Yuan：MobileNet V2 论文初读

2.ShuffleNetV2

Motivation

以往的工作都是用FLOPs来衡量计算复杂度的，然而FLOPs不是一个直接的指标，我们真正关心的是speed。

两个原则

FLOPs和speed指标之间的差异主要有两个原因：

1.FLOPs指标没有考虑到几个影响速度的重要因素。一个是内存访问成本(MAC)，大部分来自于组卷积。另一个是并行度。

2.有着相同FLOPs的各种操作，在不同平台下的运行时间不同。

基于这些观察，作者提出2个原则：

1.使用直接指标speed。

2.该指标在相同平台下评估。

四个准则

对轻量级网络各种操作的运行时间进行分析，作者提出了4个准则：

G1:通道宽度均衡可以最小化MAC。

G2:增加组卷积会增加MAC。

G3:网络碎片化降低了并行度。

G4:元素操作是不可忽略的。

ShuffleNetV1

ShuffleNetV1采用了pointwise组卷积和类似bottleneck的结构。另外引入一个channel shuffle操作使得不同组的通道信息流通。

由上述4个准则可知，pointwise组卷积和bottleneck结构增加MAC，这违反了G1和G2。使用过多的组数违反了G3。逐元素相加违反了G4。

因此，为了实现较高的模型容量和效率，关键问题是如何保持大量且同样宽的通道，既没有密集卷积也没有太多的分组。

ShuffleNetV2

在每个单元的开始，输入通道数为c的feature通过channel split分成了2个分支，按照准则G3，一个分支作为identity，另一个分支由3个输入输出通道数相同的卷积组成(满足准则G1)。两个1x1卷积不再是group-wise的了，一部分原因是准则G2，另一部分原因是channel split操作已经分成了两组。卷积后，两个分支concat操作，因此输出通道数和输入通道数保持相同(满足准则G1)。随后引入channel shuffle使得两个分支的通道信息流通。

值得注意的是，ShuffleNetV2去掉了Add操作，元素操作比如ReLU和depth-wise convolutions只在一个分支中存在。并且3个连续的操作Concat、Channel Shuffle和Channel Split被合并成一个元素操作。按照准则G4，这些改变对精度是有帮助的。

对于带有下采样的模块，需要稍微修改一下模块，移除掉channel split操作。输出的通道数增加一倍。

官方解读：

机器之心：旷视科技提出新型轻量架构ShuffleNet V2

轻量级检测

大家都知道的One-stage轻量级检测器如YOLO系列、SSD系列就不说了，这里主要介绍一下Two-stage轻量级检测器。

3.Light-Head R-CNN

Motivation

Faster R-CNN和R-FCN在RoI warping之前和之后进行密集计算。Faster R-CNN有2个全连接层，而R-FCN产生大的score maps。这些模型由于heavy-head的设计导致速度变慢。即使显著减小backbone，计算开销还是很大。

作者使用薄的feature map和简单的R-CNN子网络(池化和单个全连接组成)，使得网络的head尽可能的轻。

Basic feature extractor

对于L设置来说，用ResNet来提取特征，对于S设置来说，用Xception-like来提取特征。

Thin feature maps

作者在  层后面接一个large separable convolution，  设置为15，对S设置  ，对L设置  。将  设置为10 x p x p(R-FCN中为classes x p x p)。large kernel的有效感受野更大，池化后的feature maps的特征会更强。

R-CNN subnet

采用一个2048维的全连接层，后面接2个并行的全连接层来预测分类和回归。

4.ThunderNet

Light-Head R-CNN的做法总的来说还是比较粗糙的，而最近新出的ThunderNet对二阶段检测器进行了全面压缩，从backbone部分到detection部分，从RPN部分到detection head部分，能压缩的全压缩了一遍。不得不说，旷视在轻量级模型设计这一块太厉害了~~ (笔记提到的6篇除了MobileNetV2全是旷视的，膜 ~~ )

Motivation

与小的backbone相结合时，Light-Head R-CNN仍然花费大量的计算在detection部分，这导致了弱backbone和强detection部分的不匹配。这种不平衡不仅导致巨大的计算冗余，而且使网络容易过拟合。

ThunderNet的优化目标是二阶段检测器中计算开销大的结构。在backbone部分，设计了轻量级网络SNet，在detection部分，借鉴Light-Head R-CNN的思路，并进一步压缩RPN和R-CNN子网络。为了避免性能的衰退，设计了2个高效的结构CEM和SAM来改善性能。

Backbone Part

输入分辨率设置为320x320，作者指出输入分辨率应该和backbone的能力相匹配。

作者提出三种SNet的backbones:SNet49推理更快，SNet535性能更好，SNet146速度和性能折中。SNet在ShuffleNetV2的基础上进行了以下两点修改：

1.将ShuffleNetV2中所有3x3 depthwise convolutions换成5x5 depthwise convolutions。

2.SNet146和SNet535中去掉Conv5并且增加前面阶段的通道数。SNet49中将Conv5的通道数压缩成512，并且增加前面阶段的通道数。

Detection Part

Compressing RPN and Detection Head

压缩RPN：用一个5x5 depthwise convolution和一个256通道的1x1卷积来替换256通道的3x3卷积。

压缩Detection Head：Light-Head R-CNN产生5 x p x p的feature map，RoI warping采用PSRoI align。

R-CNN subnet：采用一个1024维的全连接层，后面接2个并行的全连接层来预测分类和回归。

Context Enhancement Module

feature maps由三个尺度融合得到，  是全局平均池化得到的特征，在每个feature map上使用一个1x1卷积来压缩通道数。  进行2倍上采样，  进行广播，得到三个分辨率相同的feature map，最后三个feature map进行特征融合。比起FPN结构，CEM只添加了2个卷积和一个fc层，计算开销上更加友好。

Spatial Attention Module

SAM的输入有两个，一个是来自RPN的feature map，另一个是来自CEM的feature map。

输出定义为：

 转换通道维度，使通道数匹配。

SAM利用RPN的知识来精炼feature map的特征分布，对RoI warping之前的feature map进行权值重标定。

SAM有两个函数，第一个函数，通过增强前景特征并且抑制背景特征来精炼特征分布，第二个函数，来自R-CNN子网络的梯度使得RPN的训练更加稳定。

轻量级分割

以下两篇论文剖析前人工作的部分，分析的非常透彻，很有启发性。

5.BiSeNet

Motivation

实时语义分割主要有三种做法来加速模型(图a)：

1.通过crop或者resize限制输入尺寸，减少计算复杂度。但是这种方法会导致空间细节的丢失。

2.剪枝网络浅层的通道。但是这种方法会减少空间容量。

3.drop模型的最后阶段。但是这种方法丢弃了最后阶段的下采样，导致感受野不足以覆盖大的目标。

为了弥补空间细节的丢失，实时语义分割使用U-shape的结构(图b)。通过融合网络的层级特征，U-shape逐渐增加空间分辨率并且补充了一些缺失的细节。但是，这种做法有两个缺点：

1.因为高分辨率feature maps的额外计算，U-shape结构降低模型的速度。

2.剪枝和裁剪造成的空间信息的丢失是难以恢复的。

Bilateral Segmentation Network

基于对过去工作的分析，作者提出了Bilateral Segmentation Network(图c)，引入了2个组件Spatial Path和Context Path，分别用来解决空间信息的丢失和感受野的不足。为了在速度不降低的情况下提升精度，作者还引入了FFM和ARM结构，分别进行两个分支的融合和精炼预测结果。

Spatial path

Spatial path包含3层，每层包含步长为2的卷积、BN和ReLU。分辨率降为输入的1/8。这种编码方式可以保留丰富的空间信息。

Context path

Context path利用轻量级网络和全局平均池化来提供大的感受野。轻量级网络能迅速下采样得到大的感受野，编码高级的语义上下文信息。随后，通过一个全局平均池化，得到最大感受野。最后，将全局池化后的feature上采样和轻量级网络的feature进行融合(最后两个阶段进行U-shape结构融合)。

Attention refinement module

ARM利用全局平均池化来捕获全局信息并且计算得到一个attention向量来引导特征学习。该设计能够精炼Context Path每个阶段的输出特征。

Feature fusion module

因为Spatial Path的输出特征是低级的，而Context Path的输出特征是高级的，所以两个分支的特征不能直接相加融合。

FFM首先将Spatial Path和Context Path分支的输出特征concat，然后利用BN来平衡特征的尺度，最后采用类SENet模块对特征进行权值重标定。

官方解读：

旷视科技：旷视科技提出双向网络BiSeNet：实现实时语义分割

ycszen：语义分割江湖的那些事儿——从旷视说起

6.DFANet

Motivation

实时语义分割的两种方法：

1.使用多个分支来进行多尺度的特征抽取并且保留图像的空间细节(图a)。但是这种方法缺乏对由并行分支结合而成的高级特征的处理，另外，并行分支的特征缺乏信息交流，还有，在高分辨率图像上额外添加分支对速度有影响。

2.使用空间金字塔池化(SPP)模块来处理高级特征(图b)。但是这种方法非常耗时。

受到以上两种方法的启发，作者提出对网络输出进行上采样，然后用另一个子网络对特征进行精炼(图c)。这种做法不同于SPP模块，feature maps在更大的分辨率上进行精炼同时能够学到亚像素的细节。但是这种方法，随着整个结构深度的增长，高维度特征和感受野通常会出现精度损失。

为了进一步提升精度，作者提出stage-level的方法为语义理解提供低级特征和空间信息(图d)。因为所有的子网络有相似的结构，stage-level方法通过conat相同分辨率的层精炼产生多阶段的上下文信息。

Deep Feature Aggregation

DFANet的特征聚合策略由子网络聚合和子阶段聚合组成。

Sub-network Aggregation

子网络聚合在网络层级进行高级特征的结合。通过将上一个bacebone的输出上采样4倍，然后输入到下一个backbone中，实现子网络聚合。子网络聚合对高级特征进行处理，用以进一步评估和重新评估更高阶的空间关系。

Sub-stage Aggregation

子阶段聚合在阶段层级进行语义合空间信息的融合。在子网络相同深度下对不同阶段进行特征融合。具体的，就是前一个子网络的某个阶段输出是下一个子网络对应阶段的输入。

子阶段聚合公式如下：

在每个阶段的开始，学习一个残差公式  。然后使用concat将残差两个分支的特征融合起来。

Network Architecture

DFANet可以看成是一个encoder-decoder的结构。encoder是由3个Xception聚合的，包括子网络聚合和子阶段聚合。decoder简单的设计为特征上采样，然后融合低级和高级特征。所有backbone有相同的结构和相同预训练权重初始值。

Backbone

轻微修改的Xception模型作为backbone。保留来自ImageNet预训练的全连接层来增强语义抽取。在fc层后面使用一个1x1卷积，减少通道数和feature maps匹配。得到的编码向量对输入特征进行权值重标定。

Decoder

首先将3个backbone的深层的高级特征上采样后进行融合。然后将3个backbone的浅层的低级特征上采样后进行融合。最后将融合得到的高级特征和低级特征相加再4倍上采样得到最终的预测结果。

官方解读：

旷视科技：旷视实时语义分割技术DFANet：高清虚化无需双摄

Reference

1.MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

2.ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

3.Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector

4.ThunderNet: Towards Real-time Generic Object Detection

5.BiSeNet: Bilateral Segmentation Network for Real-time Semantic Segmentation

6.DFANet: Deep Feature Aggregation for Real-Time Semantic Segmentation

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