ShuffleNet - An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile 论文解读

深藏阁楼爱情的钟 2022-03-11 12:20 222阅读 0赞

ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile  
conf & author: CVPR18 & Xiangyu Zhang et al.  
arXic: [https://arxiv.org/abs/1707.01083][https_arxiv.org_abs_1707.01083]  
intro: pointwise group conv and channels shuffle

ShuffleNet中主要使用`pointwise group conv`(1\*1分组卷积)和`channel shuffle`(通道打乱)来降低网络的参数和计算量。

**Group conv:**  
group conv最早出现的AlexNet中，就是讲输入的feature map分成几个组，如下图，每个组内进行正常的卷积过程，然后将输出的通道再合起来。通常说的卷积实际上就是一个组的分组卷积，Depthwise conv就是将每个通道作为一个组的分组卷积。假设输入的feature map的尺寸为 S ∗ S ∗ C S\*S\*C S∗S∗C，卷积核大小为 F ∗ F F\*F F∗F，输出通道为 M M M，那么通常的卷积需要的参数个数为： S ∗ S ∗ F ∗ F ∗ C ∗ M S\*S\*F\*F\*C\*M S∗S∗F∗F∗C∗M。使用分组卷积，分为 g g g组，则对应的参数个数为： S ∗ S ∗ F ∗ F ∗ C / g ∗ M / g ∗ g = S ∗ S ∗ F ∗ F ∗ C ∗ M / g S\*S\*F\*F\*C/g\*M/g\*g=S\*S\*F\*F\*C\*M/g S∗S∗F∗F∗C/g∗M/g∗g=S∗S∗F∗F∗C∗M/g。  
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**Channel Shuffle:**  
channel shuffle就是对feature map的channel进行打乱重排。使用分组卷积可以减少计算量，但是如果仅仅使用分组卷积，输出的通道中，某一个组中的通道的信息仅仅来自卷积前的feature map中的一小部分的通道，这样导致信息无法再组间流动，削弱了模型的表达。channel shuffle就是为了实现组间信息的“流动”而设计的，如下图。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L0plcnJ5WmhhbmdfXw_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]

ShuffleNet使用上述的group conv和channel shuffle构建了结构上类似ResNet中的bottleneck的shufflenet unit（下图左二，图片来自原论文）。单元主要由4个层构成， 1 ∗ 1 1\*1 1∗1的group conv+channel shuffle，然后是一个 3 ∗ 3 3\*3 3∗3的depthwi conv，最后是一个 1 ∗ 1 1\*1 1∗1的group conv（这一层使得channel数目恢复至与unit的输入相同，以便可与跨层连接进行element-wise相加），文中表示在这一层group conv之后没有作shuffle，可以达到同等的效果的同时简化了网络。对于需要缩小feature map尺寸的情况，在Depthwise conv这一层将卷积的步长设为2，同时对跨层连接使用步长为2的 3 ∗ 3 3\*3 3∗3平均池化，最后在输出的时候，直接将卷积输出的结果与跨层连接的通道连接在一起，这样既增加了通道数，同时又简化了计算。  
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[https_arxiv.org_abs_1707.01083]: https://arxiv.org/abs/1707.01083
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