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前言
相对重量级网络而言，轻量级网络的特点是参数少、计算量小、推理时间短。更适用于存储空间和功耗受限的场景，例如移动端嵌入式设备等边缘计算设备。因此轻量级网络受到了广泛的关注，其中MobileNet可谓是其中的佼佼者。MobileNetV3经过了V1和V2前两代的积累，性能和速度都表现优异，受到学术界和工业界的追捧，无疑是轻量级网络的“抗把子“。MobileNetV3 参数是由NAS（network architecture search）搜索获取的，又继承的V1和V2的一些实用成果，并引人SE通道注意力机制，可谓集大成者。本文以应用为主，结合代码剖析MobileNetV3的网络结构，不会对NAS以及其设计思想做过多解析。
论文来源：
代码来源：
主要特点
- 论文推出两个版本：Large 和 Small，分别适用于不同的场景;
- 使用NetAdapt算法获得卷积核和通道的最佳数量;
- 继承V1的深度可分离卷积;
- 继承V2的具有线性瓶颈的残差结构;
- 引入SE通道注意力结构;
- 使用了一种新的激活函数h-swish(x)代替Relu6，h的意思表示hard;
- 使用了Relu6(x + 3)/6来近似SE模块中的sigmoid;
- 修改了MobileNetV2后端输出head;
整体结构
上图为MobileNetV3的网络结构图，large和small的整体结构一致，区别就是基本单元bneck的个数以及内部参数上，主要是通道数目。
small和large版本参数
上表为具体的参数设置，其中bneck是网络的基本结构。SE代表是否使用通道注意力机制。NL代表激活函数的类型，包括HS(h-swish),RE(ReLU)。NBN 代表没有BN操作。 s 是stride的意思，网络使用卷积stride操作进行降采样，没有使用pooling操作。
通道可分离卷积
通道分离卷积是MobileNet系列的主要特点，也是其发挥轻量级作用的主要因素。如下图，通道可分离卷积分为两个过程：1.channel方向通道可分离卷积；2.正常的1X1卷积输出指定的channel个数。
代码实现：
# 首先利用1X1卷积进行通道压缩，可以进一步压缩模型大小
self.conv1 = nn.Conv2d(in_size, expand_size, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(expand_size)
self.nolinear1 = nolinear # 激活函数，使用H-swish或H-relu
# 注意，通道可分离卷积使用分组卷积操作进行，这里分成和卷积核相同的channel组数实现。
self.conv2 = nn.Conv2d(expand_size, expand_size, kernel_size=kernel_size, stride=stride,
padding=kernel_size // 2, groups=expand_size, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(expand_size)
self.nolinear2 = nolinear
# 利用1X1卷积输出指定通道个数的卷积，这一步一定要有，不然无法控制输出通道个数。也有聚合分离特征的作用
self.conv3 = nn.Conv2d(expand_size, out_size, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False)
self.bn3 = nn.BatchNorm2d(out_size)SE模块
SE通道注意力机制，老生常谈的话题。这里不进行解析，直接给出代码。值得注意的是，这里利用1X1卷积实现的FC操作，本质上和FC是一样的。这里利用hsigmoid模拟sigmoid操作。
代码实现：
class SeModule(nn.Module):
def __init__(self, in_size, reduction=4):
super(SeModule, self).__init__()
self.se = nn.Sequential(
nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
nn.Conv2d(in_size, in_size // reduction, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(in_size // reduction),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(in_size // reduction, in_size, kernel_size=1, stride=1, padding=0, bias=False),
nn.BatchNorm2d(in_size),
hsigmoid())
def forward(self, x):
return x * self.se(x)h-swish 和 h-sigmoid
利用近似操作模拟swish和relu，公式如下：
代码实现：
class hswish(nn.Module):
def forward(self, x):
out = x * F.relu6(x + 3, inplace=True) / 6
return out
class hsigmoid(nn.Module):
def forward(self, x):
out = F.relu6(x + 3, inplace=True) / 6
return outbneck
核心模块，也是网络的基本模块。主要实现了通道可分离卷积+SE通道注意力机制+残差连接。结构图如下：
代码实现：
def forward(self, x):
out = self.nolinear1(self.bn1(self.conv1(x))) # 降维
out = self.nolinear2(self.bn2(self.conv2(out))) # 通道可分离卷积
out = self.bn3(self.conv3(out)) # 1X1卷积聚合特征
if self.se != None:
out = self.se(out) # 通道注意力机制
out = out + self.shortcut(x) if self.stride == 1 else out # 残差连接
return out网络输出
移除之前的瓶颈层连接，进一步降低网络参数。可以有效降低11%的推理耗时，而性能几乎没有损失。修改结构如下：
代码实现：
out = F.avg_pool2d(out, 7)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.hs3(self.bn3(self.linear3(out)))
out = self.linear4(out)
return out后记
MobileNetV3结构简洁，性能强悍。你一定在yolov3、OCR等等任务上看到它的身影。本文从代码层面解析，希望能带给你一点收获！ |
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发表于 2023-1-17 07:23:11