深度可分离卷积（Xception 与 MobileNet）

前言

从卷积神经网络登上历史舞台开始，经过不断的改进和优化，卷积早已不是当年的卷积，诞生了分组卷积（Group convolution）、空洞卷积（Dilated convolution 或 À trous）等各式各样的卷积。今天主要讲一下深度可分离卷积（depthwise separable convolutions），这是 Xception 以及 MobileNet 系列的精华所在。而它最早是由Google Brain 的一名实习生 Laurent Sifre 于2013年提出，Sifre在其博士论文中对此进行了详细的分析和实验，有兴趣的可以去翻阅。
从 Inception module 到 depthwise separable convolutions
Xception 的论文中提到，对于卷积来说，卷积核可以看做一个三维的滤波器：通道维+空间维（Feature Map 的宽和高），常规的卷积操作其实就是实现通道相关性和空间相关性的联合映射。Inception 模块的背后存在这样的一种假设：卷积层通道间的相关性和空间相关性是可以退耦合的，将它们分开映射，能达到更好的效果（the fundamental hypothesis behind Inception is that cross-channel correlations and spatial correlations are sufficiently decoupled that it is preferable not to map them jointly.）。

以上的图中，Figure 1 是一个典型的 Inception 模块，它先在通道相关性上利用 1×1 卷积将输入的 Feature Map 映射到几个维度比原来更小的空间上，相当于每个通道图乘上不同的因子做线性组合，再用 3×3 卷积这些小空间，对它的空间和通道相关性同时做映射。以第二个分支为例，假设 Input 是 28×28×192 的 Feature Maps，在通道相关性上利用 32 个 1×1×192 的卷积核做线性组合，得到 28×28×32 大小的 Feature Maps，再对这些 Feature Maps 做 256 个 3×3×32 的卷积，即联合映射所有维度的相关性，就得到 28×28×256 的 Feature Maps 结果。可以发现，这个结果其实跟直接卷积 256 个3×3×192 大小的卷积核是一样。也就是说，Inception 的假设认为用 32 个 1×1×192 和 256 个 3×3×32 的卷积核退耦级联的效果，与直接用 256个 3×3×192 卷积核等效。而两种方式的参数量则分别为32×1×1×192 + 256×3×3×32 = 79872 和 256×3×3×192 = 442368。
Figure 2 是简化后的 Inception 模块（仅使用3×3卷积并去除 Avg pooling），基于 Figure 2 的简化模块可以将所有的 1×1 卷积核整合成一个大的 1×1 卷积，如将 3 组 32 个 1×1×192 的卷积核重组为 96个 1×1×192 的卷积核，后续再接3组 3×3卷积，3×3卷积的输入为前序输出的1/3（Figure 3）。Xception 论文进而提出在 Figure 3 的基础上，是否可以做出进一步的假设：通道相关性和空间相关性是完全可分的，由此得到 Figure 4 中的 “extreme” Inception。如 Figure 4 所示，先进行 1×1 的通道相关性卷积，后续接的 3×3 卷积的个数与 1×1 卷积的输出通道数相同。
Figure 4 中的 Inception 模块与本文的主角-深度可分离卷积就近乎相似了，但仍然存在两点区别：

1、深度可分离卷积先进行 channel-wise 的空间卷积，再进行1×1 的通道卷积，Inception则相反；
2、Inception中，每个操作后会有一个ReLU的非线性激活，而深度可分离卷积则没有。

回过头来看一下从常规卷积 -> 典型的Inception -> 简化的Inception -> “极限”Inception，实际上是输入通道分组的一个变化过程。常规卷积可看做将输入通道当做整体，不做任何分割；Inception则将通道分割成3至4份，进行1×1的卷积操作；“极限”Inception则每一个通道都对应一个1×1的卷积。
引入深度可分离卷积的 Inception，称之为 Xception（Extreme Inception），其结构图如下，图中的SeparableConv即是深度可分离卷积，另外可以看出每个模块均采用残差连接（开头和结尾的几个除外）：

Xception architecture

Xception 作为 Inception v3 的改进版，在 ImageNet 和 JFT 数据集上有一定的性能提升，但是参数量和速度并没有太大的变化，因为Xception 的目的不在于模型的压缩。下图是 ImageNet 上 1000 类分类网络的训练参数和训练速度对比：

MobileNet 中的 depthwise separable convolutions
MobileNet 是Google推出的一款高效的移动端轻量化网络，其核心即是深度可分离卷积。

按照前文所述，深度可分离卷积将传统的卷积分解为一个深度卷积（depthwise convolution）+ 一个 1×1的卷积（pointwise convolution）。如下图所示，(a)是传统卷积，(b)、©分别对应深度可分离卷积的深度卷积和 1×1的卷积：

假设输入特征图大小为 $D_F\times D_F\times M$，输出特征图大小为 $D_F\times D_F\times N$，卷积核大小为 D_K×D_K，则传统卷积的计算量为：
$D_K\times D_K\times M\times N\times D_F\times D_F$
深度可分离卷积的计算量为深度卷积和 1×1 卷积的计算量之和：
$D_K\times D_K\times M\times D_F\times D_F+M\times N\times D_F\times D_F$
深度可分离卷积与传统卷积的计算量之比为：
$\frac{D_K\times D_K\times M\times D_F\times D_F+M\times N\times D_F\times D_F}{D_K\times D_K\times M\times N\times D_F\times D_F}=\frac{1}{N}+\frac{1}{D_K^2}$
以上文中 28×28×192 的输入，28×28×256 的输出为例，卷积核大小为 3×3，两者的计算量之比为：
$\frac{39889920}{346816512}=0.1150$
深度可分离卷积的计算量缩减为传统卷积的 1/9 左右。
下图是传统卷积（左）与MobileNet中深度可分离卷积（右）的结构对比。Depth-wise卷积和1×1卷积后都增加了BN层和ReLU的激活层。

Deep-wise结合1×1的卷积方式代替传统卷积不仅在理论上会更高效，而且由于大量使用1×1的卷积，可以直接使用高度优化的矩阵相乘（如GEMM）来完成，并且1×1的卷积不需要im2col的预处理操作，大大提升运算效率。MobileNet 中有约95%的乘加运算来自1×1卷积（同时也占总参数量的75%）：

MobileNet的整体结构如下图所示，共含有28个网络层：

为了满足模型更小、速度更快的应用需求，MobileNet 提出了宽度因子 \alpha 和分辨率因子 \rho两个超参数。前者用于控制输入输出的通道数，后者则用于控制输入输出的分辨率。加入超参数后的深度可分离卷积的计算量为：
$D_K\times D_K\times \alpha M\times \rho D_F\times \rho D_F+\alpha M\times \alpha N\times \rho D_F\times \rho D_F$
理论上，加入超参数后的计算量约为加入前的 $\frac{1}{{\alpha }^2\ast {\rho }^2}$：

Tensorflow 中 depthwise separable convolutions 接口
Tensorflow 里深度可分离卷积的实现代码位于python/ops/nn_impl.py文件中，函数接口为：

    def separable_conv2d(input,
                         depthwise_filter,
                         pointwise_filter,
                         strides,
                         padding,
                         rate=None,
                         name=None,
                         data_format=None):

除去与实现无关的name和data_format两个参数外，其他6个参数：

input：4-D的 Tensor 输入，形如[batch, height, width, in_channels]

depthwise_filter：4-D的 Tensor，形如[filter_height, filter_width, >in_channels, channel_multiplier]。是深度卷积的卷积核。

pointwise_filter：4-D的Tensor，形如[1, 1, channel_multiplier * in_channels, out_channels]。是1×1卷积的卷积核。

strides：1-D Tensor，大小是4。深度卷积的滑动步长。

padding：边缘填充方式，string类型，值为VALID或SAME。

rate：1-D Tensor，大小是2。与实现空洞卷积相关的参数。

函数实现上，先通过with_space_to_batch接口进行depth-wise卷积，再调用conv2d进行1×1的卷积，最后返回4-D的输出Tensor。
MACE 中 depthwise separable convolutions 的实现
小米的MACE框架中，并没有depthwise separable convolutions的直接接口，但是有深度卷积（depthwise convolutions）的接口，在mace\kernel\depthwise_conv2d.h 中。
CPU版本的代码对于卷积和为（3，3），stride大小为（1，1）或（2，2）会进行NEON指令集加速，其他情况则通过DepthwiseConv2dGeneral接口实现。

参考：https://www.jianshu.com/p/38dc74d12fcf