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HRNet：打通多个视觉任务的全能Backbone

2020 年 4 月 24 日 CVer

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本文转载 自：GiantPandaCV

HRNet是微软亚洲研究院的王井东老师领导的团队完成的，打通图像分类、图像分割、目标检测、人脸对齐、姿态识别、风格迁移、Image Inpainting、超分、optical flow、Depth estimation、边缘检测等网络结构。

王老师在ValseWebinar《物体和关键点检测》中亲自讲解了HRNet，讲解地非常透彻。以下文章主要参考了王老师在演讲中的解读，配合论文+代码部分，来为各位读者介绍这个全能的Backbone-HRNet。

1. 引入

在人体姿态识别这类的任务中，需要生成一个高分辨率的heatmap来进行关键点检测。这就与一般的网络结构比如VGGNet的要求不同，因为VGGNet最终得到的feature map分辨率很低，损失了空间结构。

获取高分辨率的方式大部分都是如上图所示，采用的是先降分辨率，然后再升分辨率的方法。U-Net、SegNet、DeconvNet、Hourglass本质上都是这种结构。

2. 核心

普通网络都是这种结构，不同分辨率之间是进行了串联

王井东老师则是将不同分辨率的feature map进行并联：

在并联的基础上，添加不同分辨率feature map之间的交互(fusion)。

具体fusion的方法如下图所示：

同分辨率的层直接复制。
需要升分辨率的使用bilinear upsample + 1x1卷积将channel数统一。
需要降分辨率的使用strided 3x3 卷积。
三个feature map融合的方式是相加。

至于为何要用strided 3x3卷积，这是因为卷积在降维的时候会出现信息损失，使用strided 3x3卷积是为了通过学习的方式，降低信息的损耗。所以这里没有用maxpool或者组合池化。

另外在读HRNet的时候会有一个问题，有四个分支的到底如何使用这几个分支呢？论文中也给出了几种方式作为最终的特征选择。

(a)图展示的是HRNetV1的特征选择，只使用分辨率最高的特征图。

(b)图展示的是HRNetV2的特征选择，将所有分辨率的特征图(小的特征图进行upsample)进行concate，主要用于语义分割和面部关键点检测。

(c)图展示的是HRNetV2p的特征选择，在HRNetV2的基础上，使用了一个特征金字塔，主要用于目标检测网络。

再补充一个(d)图

(d)图展示的也是HRNetV2，采用上图的融合方式，主要用于训练分类网络。

总结一下HRNet创新点：

将高低分辨率之间的链接由串联改为并联。
在整个网络结构中都保持了高分辨率的表征(最上边那个通路)。
在高低分辨率中引入了交互来提高模型性能。

3. 效果

3.1 消融实验

对交互方法进行消融实验，证明了当前跨分辨率的融合的有效性。

证明高分辨率feature map的表征能力

1x代表不进行降维，2x代表分辨率变为原来一半，4x代表分辨率变为原来四分之一。W32、W48中的32、48代表卷积的宽度或者通道数。

3.2 姿态识别任务上的表现

以上的姿态识别采用的是top-down的方法。

在参数和计算量不增加的情况下，要比其他同类网络效果好很多。

在19年2月28日时的PoseTrack Leaderboard，HRNet占领两个项目的第一名。

3.3 语义分割任务中的表现

3.4 目标检测任务中的表现

3.5 分类任务上的表现

ps: 王井东老师在这部分提到，分割的网络也需要使用分类的预训练模型，否则结果会差几个点。

以上是HRNet和ResNet结果对比，同一个颜色的都是参数量大体一致的模型进行的对比，在参数量差不多甚至更少的情况下，HRNet能够比ResNet达到更好的效果。

4. 代码

HRNet( https://github.com/HRNet )工作量非常大，构建了六个库涉及语义分割、人体姿态检测、目标检测、图片分类、面部关键点检测、Mask R-CNN等库。全部内容如下图所示：

笔者对HRNet代码构建非常感兴趣，所以以HRNet-Image-Classification库为例，来解析一下这部分代码。

先从简单的入手，BasicBlock

def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1):
    """3x3 convolution with padding"""
    return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride,
                     padding=1, bias=False)


class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out

Bottleneck:

class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(Bottleneck, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride,
                               padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes, momentum=BN_MOMENTUM)
        self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * self.expansion, kernel_size=1,
                               bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion,
                                  momentum=BN_MOMENTUM)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out

HighResolutionModule,这是核心模块, 主要分为两个组件：branches和fuse layer。

class HighResolutionModule(nn.Module):
    def __init__(self, num_branches, blocks, num_blocks, num_inchannels,
                 num_channels, fuse_method, multi_scale_output=True):
        '''
        调用：
        # 调用高低分辨率交互模块， stage2 为例
        HighResolutionModule(num_branches, # 2
                             block, # 'BASIC'
                             num_blocks, # [4, 4]
                             num_inchannels, # 上个stage的out channel
                             num_channels, # [32, 64]
                             fuse_method, # SUM
                             reset_multi_scale_output)
        '''
        super(HighResolutionModule, self).__init__()
        self._check_branches(
            # 检查分支数目是否合理
            num_branches, blocks, num_blocks, num_inchannels, num_channels)

        self.num_inchannels = num_inchannels
        # 融合选用相加的方式
        self.fuse_method = fuse_method
        self.num_branches = num_branches

        self.multi_scale_output = multi_scale_output

        # 两个核心部分，一个是branches构建，一个是融合layers构建
        self.branches = self._make_branches(
            num_branches, blocks, num_blocks, num_channels)
        self.fuse_layers = self._make_fuse_layers()

        self.relu = nn.ReLU(False)

    def _check_branches(self, num_branches, blocks, num_blocks,
                        num_inchannels, num_channels):
        # 分别检查参数是否符合要求,看models.py中的参数，blocks参数冗余了
        if num_branches != len(num_blocks):
            error_msg = 'NUM_BRANCHES({}) <> NUM_BLOCKS({})'.format(
                num_branches, len(num_blocks))
            logger.error(error_msg)
            raise ValueError(error_msg)

        if num_branches != len(num_channels):
            error_msg = 'NUM_BRANCHES({}) <> NUM_CHANNELS({})'.format(
                num_branches, len(num_channels))
            logger.error(error_msg)
            raise ValueError(error_msg)

        if num_branches != len(num_inchannels):
            error_msg = 'NUM_BRANCHES({}) <> NUM_INCHANNELS({})'.format(
                num_branches, len(num_inchannels))
            logger.error(error_msg)
            raise ValueError(error_msg)

    def _make_one_branch(self, branch_index, block, num_blocks, num_channels,
                         stride=1):
        # 构建一个分支，一个分支重复num_blocks个block
        downsample = None

        # 这里判断，如果通道变大(分辨率变小)，则使用下采样
        if stride != 1 or \
           self.num_inchannels[branch_index] != num_channels[branch_index] * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.num_inchannels[branch_index],
                          num_channels[branch_index] * block.expansion,
                          kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(num_channels[branch_index] * block.expansion,
                               momentum=BN_MOMENTUM),
            )

        layers = []
        layers.append(block(self.num_inchannels[branch_index],
                            num_channels[branch_index], stride, downsample))

        self.num_inchannels[branch_index] = \
            num_channels[branch_index] * block.expansion

        for i in range(1, num_blocks[branch_index]):
            layers.append(block(self.num_inchannels[branch_index],
                                num_channels[branch_index]))

        return nn.Sequential(*layers)

    def _make_branches(self, num_branches, block, num_blocks, num_channels):
        branches = []
        
        # 通过循环构建多分支，每个分支属于不同的分辨率
        for i in range(num_branches):
            branches.append(
                self._make_one_branch(i, block, num_blocks, num_channels))

        return nn.ModuleList(branches)

    def _make_fuse_layers(self):
        if self.num_branches == 1:
            return None

        num_branches = self.num_branches # 2
        num_inchannels = self.num_inchannels
        fuse_layers = []
        for i in range(num_branches if self.multi_scale_output else 1):
            # i代表枚举所有分支
            fuse_layer = []
            for j in range(num_branches):
                # j代表处理的当前分支
                if j > i: # 进行上采样，使用最近邻插值
                    fuse_layer.append(nn.Sequential(
                        nn.Conv2d(num_inchannels[j],
                                  num_inchannels[i],
                                  1,
                                  1,
                                  0,
                                  bias=False),
                        nn.BatchNorm2d(num_inchannels[i],
                                       momentum=BN_MOMENTUM),
                        nn.Upsample(scale_factor=2**(j-i), mode='nearest')))
                elif j == i:
                    # 本层不做处理
                    fuse_layer.append(None)
                else:
                    conv3x3s = []
                    # 进行strided 3x3 conv下采样,如果跨两层，就使用两次strided 3x3 conv
                    for k in range(i-j):
                        if k == i - j - 1:
                            num_outchannels_conv3x3 = num_inchannels[i]
                            conv3x3s.append(nn.Sequential(
                                nn.Conv2d(num_inchannels[j],
                                          num_outchannels_conv3x3,
                                          3, 2, 1, bias=False),
                                nn.BatchNorm2d(num_outchannels_conv3x3,
                                               momentum=BN_MOMENTUM)))
                        else:
                            num_outchannels_conv3x3 = num_inchannels[j]
                            conv3x3s.append(nn.Sequential(
                                nn.Conv2d(num_inchannels[j],
                                          num_outchannels_conv3x3,
                                          3, 2, 1, bias=False),
                                nn.BatchNorm2d(num_outchannels_conv3x3,
                                nn.ReLU(False)))
                    fuse_layer.append(nn.Sequential(*conv3x3s))
            fuse_layers.append(nn.ModuleList(fuse_layer))

        return nn.ModuleList(fuse_layers)

    def get_num_inchannels(self):
        return self.num_inchannels

    def forward(self, x):
        if self.num_branches == 1:
            return [self.branches[0](x[0])]

        for i in range(self.num_branches):
            x[i]=self.branches[i](x[i])

        x_fuse=[]
        for i in range(len(self.fuse_layers)):
            y=x[0] if i == 0 else self.fuse_layers[i][0](x[0])
            for j in range(1, self.num_branches):
                if i == j:
                    y=y + x[j]
                else:
                    y=y + self.fuse_layers[i][j](x[j])
            x_fuse.append(self.relu(y))

        # 将fuse以后的多个分支结果保存到list中
        return x_fuse

models.py中保存的参数, 可以通过这些配置来改变模型的容量、分支个数、特征融合方法：

# high_resoluton_net related params for classification
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET = CN()
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.PRETRAINED_LAYERS = ['*']
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STEM_INPLANES = 64
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.FINAL_CONV_KERNEL = 1
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.WITH_HEAD = True

POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE2 = CN()
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE2.NUM_MODULES = 1
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE2.NUM_BRANCHES = 2
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE2.NUM_BLOCKS = [4, 4]
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE2.NUM_CHANNELS = [32, 64]
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE2.BLOCK = 'BASIC'
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE2.FUSE_METHOD = 'SUM'

POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE3 = CN()
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE3.NUM_MODULES = 1
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE3.NUM_BRANCHES = 3
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE3.NUM_BLOCKS = [4, 4, 4]
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE3.NUM_CHANNELS = [32, 64, 128]
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE3.BLOCK = 'BASIC'
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE3.FUSE_METHOD = 'SUM'

POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE4 = CN()
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE4.NUM_MODULES = 1
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE4.NUM_BRANCHES = 4
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE4.NUM_BLOCKS = [4, 4, 4, 4]
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE4.NUM_CHANNELS = [32, 64, 128, 256]
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE4.BLOCK = 'BASIC'
POSE_HIGH_RESOLUTION_NET.STAGE4.FUSE_METHOD = 'SUM'

然后来看整个HRNet模型的构建, 由于整体代码量太大，这里仅仅来看forward函数。

def forward(self, x):

    # 使用两个strided 3x3conv进行快速降维
    x=self.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
    x=self.relu(self.bn2(self.conv2(x)))

    # 构建了一串BasicBlock构成的模块
    x=self.layer1(x)

    # 然后是多个stage，每个stage核心是调用HighResolutionModule模块
    x_list=[]
    for i in range(self.stage2_cfg['NUM_BRANCHES']):
        if self.transition1[i] is not None:
            x_list.append(self.transition1[i](x))
        else:
            x_list.append(x)
    y_list=self.stage2(x_list)

    x_list=[]
    for i in range(self.stage3_cfg['NUM_BRANCHES']):
        if self.transition2[i] is not None:
            x_list.append(self.transition2[i](y_list[-1]))
        else:
            x_list.append(y_list[i])
    y_list=self.stage3(x_list)

    x_list=[]
    for i in range(self.stage4_cfg['NUM_BRANCHES']):
        if self.transition3[i] is not None:
            x_list.append(self.transition3[i](y_list[-1]))
        else:
            x_list.append(y_list[i])
    y_list=self.stage4(x_list)

    # 添加分类头，上文中有显示，在分类问题中添加这种头
    # 在其他问题中换用不同的头
    y=self.incre_modules[0](y_list[0])
    for i in range(len(self.downsamp_modules)):
        y=self.incre_modules[i+1](y_list[i+1]) + \
            self.downsamp_modules[i](y)
    y=self.final_layer(y)

    if torch._C._get_tracing_state():
        # 在不写C代码的情况下执行forward，直接用python版本
        y=y.flatten(start_dim=2).mean(dim=2)
    else:
        y=F.avg_pool2d(y, kernel_size=y.size()
                            [2:]).view(y.size(0), -1)
    y=self.classifier(y)

    return y

5. 总结

HRNet核心方法是：在模型的整个过程中，保存高分辨率表征的同时使用让不同分辨率的feature map进行特征交互。

HRNet在非常多的CV领域有广泛的应用，比如ICCV2019的东北虎关键点识别比赛中，HRNet就起到了一定的作用。并且在分类部分的实验证明了在同等参数量的情况下，可以取代ResNet进行分类。

之前看郑安坤大佬的一篇文章CNN结构设计技巧-兼顾速度精度与工程实现中提到了一点：

senet是hrnet的一个特例，hrnet不仅有通道注意力，同时也有空间注意力

-- akkaze-郑安坤

SELayer首先通过一个全局平均池化得到一个一维向量，然后通过两个全连接层，将信息进行压缩和扩展，通过sigmoid以后得到每个通道的权值，然后用这个权值与原来的feature map相乘，进行信息上的优化。

可以看到上图用红色箭头串起来的是不是和SELayer很相似。为什么说SENet是HRNet的一个特例，但从这个结构来讲，可以这么看：

SENet没有像HRNet这样分辨率变为原来的一半，分辨率直接变为1x1，比较极端。变为1x1向量以后，SENet中使用了两个全连接网络来学习通道的特征分布；但是在HRNet中，使用了几个卷积(Residual block)来学习特征。
SENet在主干部分(高分辨率分支)没有安排卷积进行特征的学习；HRNet在主干部分(高分辨率分支)安排了几个卷积(Residual block)来学习特征。
特征融合部分SENet和HRNet区分比较大，SENet使用的对应通道相乘的方法，HRNet则使用的是相加。之所以说SENet是通道注意力机制是因为通过全局平均池化后没有了空间特征，只剩通道的特征；HRNet则可以看作同时保留了空间特征和通道特征，所以说HRNet不仅有通道注意力，同时也有空间注意力。

HRNet团队有10人之多，构建了分类、分割、检测、关键点检测等库，工作量非常大，而且做了很多扎实的实验证明了这种思路的有效性。所以是否可以认为HRNet属于SENet之后又一个更优的backbone呢？还需要自己实践中使用这种想法和思路来验证。

6. 参考

https://arxiv.org/pdf/1908.07919

https://www.bilibili.com/video/BV1WJ41197dh?t=508

https://github.com/HRNet

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