智能计算系统(学习笔记)-第三章深度学习

课程链接：智能计算系统第三章

导读：
上一章学习了神经网络的基本知识，多层感知机的正反向计算过程以及基础优化方法。本章将通过分析经典深度学习算法学习，将基础神经网络应用到实际场景，并逐步优化实现工业级应用的过程。【神经网络和深度学习都应用在建模部分】

• 本章介绍卷积神经网络、利用卷积神经网络做图像分类、基于卷积神经网络的图像目标检测算法、长短期记忆模型与生成对抗网络。【多图长文预警】
• 根据数据来源，围绕图像信息，序列信息展开，另外加上新技术GAN对抗网络。

图像信息

任务是理解图像内容，方法是卷积神经网络。

适合图像处理的卷积神经网络

计算机视觉的例子

• 输入图像大小为32×32(3原色的图)，输入数据量为32×32×3=3072。
• 隐层神经元个数为100，第一层权值数量为3072×100=307200。
• 如果输入图像大小为1024×1024，第一层隐层神经元个数是1000，那么第一层权重数量级为10^9，过多的参数导致过拟合。
• 卷积神经网络可以有效减少权重数量。

卷积神经网络CNN

卷积和全连接的差别/卷积的工作机制

图中类似的形状共用一组权重，可以减少权重数量，降低计算量。

经典的CNN(VGG16)组成

• 卷积层conv：filter找特征
• 池化层max pool：把图像尺寸变小，但是具体特征的数量会增加
• 全连接层FC：分类的关键
• Softmax：最大化特征的结果
  卷积层和池化层构成特征提取，形成多层的特征图。全连接层将高维特征图转成一维特征向量用于分类（概率），softmax选取并输出概率，概率大即是分类结果
  小范围简单特征（狗鼻子）–>大范围复杂特征–>全局特征（狗头）
  

卷积层

卷积层如何检测特征？检测复杂边缘，将权重作为参数，在训练中学习。
卷积神经网络的两个重要特征：局部连接，权重共享
可有效减少权重参数，避免过拟合，为增加卷积乘数提供可能。

• 卷积运算
  数学公式：$y(n)=\sum _{i=-\infty }^{\infty }x(i)h(n-i)=x(n)\ast h(n)[\ast 表示卷积]$
  神经网络：实际是计算矩阵内积（相关系数）
  

• 多输入特征图，单输出特征图的卷积运算[单filter]
  

• 多输入特征图，多输出特征图的卷积运算[多filter]
  不同的过滤器可检测不同特征。
  

• 卷积层如何检测特征？[设计filter]
  检测垂直边缘
  
  检测对角线边缘
  
  经过卷积层会发现输出的像素变小了，多层卷积将会使得矩阵越来越小。$\Downarrow$
  

• 边界扩充padding【上图是给input的四周加上一圈0】

  • 扩大输入图像/特征图的尺寸并填充像素
  • 防止深度网络中图像被动持续减少
  • 强化图像边缘信息

• 卷积步长stride【每次filter移动的格子数】

  • 滑动滤波器时每次移动的像素点个数
  • 与pad共同确定输出图像尺寸

• 总结卷积层参数
  filter：可训练；
  bias：可训练，使得分类器偏离激活函数原点，更灵活；
  activation：激活函数选择
  $input=w_i\times h_i,filter=f\times f,pad=p,stride=s$
  $output=\lfloor \frac{w_i+2p-f}{s}+1\rfloor \times \lfloor \frac{h_i+2p-f}{s}+1\rfloor$
  

池化层pooling

• 主动减小图片尺寸，从而减少参数的数量和计算量，控制过拟合
• 不引入额外参数
• Max Pooling【提高提取特征的鲁棒性】/Avg Pooling【易糊】/L2 Pooling【开平方不容易计算】
  

全连接层Fully Connect

• 卷积层和池化层构成特征提取器，全连接成则为分类器
• 将特征提取得到的高维特征图映射成一维特征向量，该特征向量包含所有特征信息，可转化为各个类别的概率。

Softmax

• 通常作为网络的最后一层，对输出进行归一化，输出分类概率
• 凸显其中最大的值，并抑制远低于最大值的其他分量
• Softmax层输入、输出数据规模相同
• 公式：$f(z_j)=\frac{e^{z_j}}{\sum _{i=0}^n{e}^{z_j}}$【仅最大的那个概率会接近于1】

小结

输入层：用于数据的输入
卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射
激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射(例如：ReLU)
池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理(MaxPooling-stride-padding)，减少数据运算量。
全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合(映射成一维特征向量)，减少特征信息的损失
Softmax：对输出进行归一化，输出分类概率，凸显其中最大的值
输出层：用于输出结果

卷积神经网络结构

• 层排列规律
  • 常见卷积神经网络由卷积层（激活），池化层和全连接层构成
  • 各层的常见排列方式如图所示，其中N，M，K为重复次数，
  • 例如：N=3，M=1，K=2情况下的网络结构如下
  • $input\to conv(relu)\to conv(relu)\to conv(relu)\to pool\to FC(relu)\to FC(relu)\to FC\to output$
    
• 即使只有一层隐层，只要有足够的神经元，神经网络理论上可以拟合任意连续函数，为什么还用使用深层网络结构
  • 深度网络可从局部到整体“理解图像”
    学习复杂特征时（如人脸识别），浅层的卷积层感受野小，学习到局部特征；深层的卷积层感受野大，能学习到整体特征。
  • 深度网络可减少权重数量
    以宽度换深度，用多个小卷机替代一个大卷机，再获得更多样特征的同时，所需权重数量也更少。

基于CNN的图像分类算法

最早是日本学者福岛参照生物的视觉皮层（visual cortex）设计了以"neocognition"命名的神经网络
AlexNet使用卷积神经网络解决图像分类问题，在2012年大大提高了state-of-art的准确率，自此卷积神经网络在图像分类领域获得快速发展。【误差变小，层数变多】

AlexNet

该论文中采用的是两台GPU并行训练，这里只讨论下层的运算。

• 输入224×224×3，步长是4，卷积核是11×11×3
• 最后的特征向量是2048维的，然后在1000个特征里面进行分类
• ReLU激活函数：训练重收敛速度更快。【回见第二章内容】
• LRN(Local Respose Normalization)局部归一化：提升较大响应，抑制较小响应。
  • $b_{x,y}^i=\frac{a_{x,y}^i}{(k+\alpha \sum _{j=max(0,\frac{i-n}{2})}^{min(N-1,\frac{i+n}{2})}(a_{x,y}^j{)}^2{)}^{\beta }}$
  • 对图像的每个“位置”，提升高响应特征，抑制低响应特征
  • 减少高激活神经元数量，提高训练速度，抑制过拟合，
  • 但是后来被研究者发现无明显效果，故现在较少使用。
• MaxPool：避免特征被平均池化模糊，提升特征鲁棒性。【这里不再展开讲解】
• Dropout：随机舍弃部分隐层节点，避免过拟合。
  • 随机丢弃部分神经元，在模型训练过程中，以一定概率随机的省去某些隐层神经元。在反向传播更新权重时不更新与该神经元相关的权重
  • 但是与被舍弃神经元相关的权重得保留下来，只是暂时不更新，另一批样本输入时继续使用与该神经元相关的权重
  • 防止训练过程中复杂的co-adaptation，抑制过拟合。
• AlexNet成功的原因
  • 使用多个卷积层，有效提取图像特征
  • ReLU帮助提高训练速度
  • Dropout，数据增强扩大训练集，防止过拟和。

可以设置更深的卷积神经网络吗？$\Downarrow$

VGG(19)

• 复杂的网络结构【先浅后深】
  训练VGG11第1层，然后将收敛后的前4个卷积层和后3个全连接层的权重，作为更深神经网络的前4个卷积层和后3个全连接层权重的初始值，其余层的权重随机初始化（随机加入新的卷积层），于是可以训练出更深的神经网络。

• A：11层，B：13层，C/D：16层，E：19层

  • A/A-LRN：加LRN准确率无明显提升
  • A/B/D/E：层数越多准确率越高
  • C/D：Conv3×3比conv 1×1得到的准确率高
  • Multi-scale training可明显提高准确率

• 规整的<卷积-池化>结构
  D层举例：224×224×3—>112×12×64—>56×56×128—>28×28×256—>14×14×512—>7×7×512

  • Conv：所有卷积层filter大小/stride/pad相同，负责数据体深度变化----控制特征图数量
    • filter=3*3，stride=1，pad=SAME
    • pad=SAME：补pad至输出图像大小等于输入图像大小
    • pad=VALID：pad=0
  • Maxpool：所有池化层filter大小/stride/pad相同，负责数据体长度变化----控制特征图大小
    • filter=2*2，stride=2，pad=0
  • 启示：多层小卷积比单层大卷积效果好
    • 实验对比：VGG13（B），使用5×5的conv代替两层的3×3conv进行训练和测试
      
    • 发现：一个5×5conv网络比两个3×3conv网络top-1准确率低7%
    • 原因：一个5×5conv和两个3×3conv的感受野大小相同，每个卷积层加入ReLU，两个3×3conv决策函数的区分能力更强，weight_count：5×5=25>3×3×2=18，多层网络权值更少

• VGG成功的原因

  • 更深的卷积神经网络，更多的卷积层和非线性激活函数，提升分类准确率
  • 使用规则的多层小卷积替代大卷积，减少参数数量，提高训练收敛速度
  • 部分网络层参数的预初始化，提高训练收敛速度

卷积核还能不能更小？网络还能不能更深？$\Downarrow$

Inception(GoogLeNet)

Inception-v1

• Inception两种模块
  • Naïve version：叠加多种尺寸的卷积层和池化层，获得不同尺寸的特征，提高网络对不同尺寸特征的适应性。【不同的特征，尺度是不同的】
  • Dimension redutions：使用1×1的卷积层来缩减维度（减小channel），形成瓶颈层，减少参数。
• 1×1的卷积【对特征图的数量进行调整】
  • 作用：跨通道聚合，进一步可以起到降维/升维的作用，减少参数
    在多个输入的特征图的同一个位置上，对多个图的同点做全连接，得到输出的特征图的同一个位置（减少/增加输出的特征图）
    
  • 相当于在输入和输出之间做了一个特征上的全连接，提取得到非线性特征
  • 当$c_o<c_i$时，维度降低，参数减少
  • 形成瓶颈层，有效减少计算量和参数数量(256个输入特征图，减小到32个特征图，给下一个卷积层输入)
• Softmax辅助分类网络
  • 训练时：让中间某一层的输出经过softmax得到分类结果，并按较小的权重加到最终分类结果中，相当于模型融合。防止多层神经网络训练过程中梯度消失。
  • 推理时：softmax辅助分类网络会被去掉。

避免梯度消失，数据集的统一分布$\Downarrow$

BN-Inception

• 学习VGG使用两个3×3卷积替代一个5×5卷积
• 使用BatchNorm,并在每个卷积层之后，激活函数之前插入BN层(强制调整数据正态分布)
  • $Input:mini-batch:B=\{x_1,x_2...x_m\},tolearn\gamma ，\beta Output:\{y_i=B{N}_{\gamma ,\beta }(x_i)\}$
  • ${\mu }_B\leftarrow \frac{1}{m}\sum _{i=1}^m{x}_i$【mini-batch mean】
  • ${\sigma }_B^2\leftarrow \frac{1}{m}\sum _{i=1}^m(x_i-{\mu }_B{)}^2$【mini-batch variance】
  • $\widehat{x_i}\leftarrow \frac{x_i-{\mu }_B}{\sqrt{{\sigma }_B^2+\epsilon }}$【normalize】
    将激活成的输入调整为标准正态分布（均值为0，方差为1）。
    激活层输入分布在激活函数敏感部分，输入有小变化，就能使损失函数有较大的反应，避免梯度消失，加快训练速度。
  • $y_i\leftarrow \gamma \widehat{x_i}+\beta \equiv B{N}_{\gamma ,\beta }(x_i)$【scale and shift】
    标准化后的输入使网络的表达能力下降，为保持网络的表达能力，增加两个可训练参数。
  • BN可替代LRN/Dropout/L2 normalization
  • 可提高收敛速度训练速度
  • 可选择更高的学习率，方便调参

Inception-v3[22layers]

• Factorization思想
  • 将3×3卷积拆成1×3和3×1卷积
  • 减少参数数量，同时通过非对称的卷积结构拆分增加特征多样性
• 网络结构
  • 将前面三种inception结构组合起来
  • GoogLeNet中7×7卷积拆分为3×3卷积
  • 卷积层和辅助分类器的全连接层做BN

ResNet[152layers]

卷积层堆积就能提升图像分类的准确率吗？
不，会产生神经网络退化：收敛到极值点而非最值，误差大$⟹$如何避免神经网络退化？

• 普通网络Plain network：直接多项式拟合输出
• 残差网络Residual network：建立在BN统一分布上，用多项式拟合差值
  优点：在解附近时的权重的反应更灵敏，更容易学习得到最优解，训练时更容易收敛
  
• 将残差块应用到普通网络
  经过块&跳转，使得输出和隐层的权重之间形成比较直接的联系，即使输出离输入远，但是损失函数可以比较容易送到离输入比较近的权重参数里。
  • 改造VGG得到plain-network
    • 基本全部由卷积层构成，filter=3×3，stride=1，pad=same
    • 特征图尺寸的减小，由stride=2的卷积层完成
    • 若特征图的尺寸不变，则特征的数量也不变
    • 若特征图的尺寸减半，则特征图的数量翻倍
  • 增加跳转连接到ResNet
    • 特征图的尺寸不变（实线）特征图的尺寸变化（虚线）
    • 特征图数量翻倍的两种方法
      • 以stride=2直接取值，不够的特征补0，不引入额外参数
      • 用stride=2，特征数量翻倍的1×1卷积做映射，卷积的权重经过学习得到，会引入额外参数

基于CNN的图像检测算法

分类—>定位+分类—>检测

评测指标

• $IoU$交并比

  • 用于衡量定位准确度，一般$IoU\ge 0.5$就认为定位成功
    $IoU=\frac{A\cap B}{A\cup B}$

• mAP[mean Average Precision]平均精度均值

  • 在计算机视觉领域，用于衡量模型在测试集上检测精度的优劣程度
  • 综合考虑检测结果的召回率/查全率和精度/查准率，mAP值越高表示检测结果越好
  • 计算原理：
    • 召回率/查全率[recall]：选的N个样本里选对的k个正样本占总的M个正样本的比例，$\frac{k}{M}=\frac{TP}{TP+FN}$
    • 精度/查准率[precision]：选的N个样本里选对的k个正样本比例，$\frac{k}{N}=\frac{TP}{TP+FP}$
    • 选择的样本数N越多，召回率越高，查准率越低
    • 预值越小，选中样本越多，精度越低，召回率越高
    • AP值：对每一个recall，取最大的precision，$AP(类A)=\frac{\sum MaxPrecision}{A的实际数量}$

测试结果	实际情况-正例positive	实际情况-反例negative
正例positive	真正例True positive,TP	假正例False positive,FP
反例negative	假反例False negative,FN	真反例True negative,TN

目前基于深度学习的目标检测算法大致分为两类：

• two-stage两阶段算法：基于候选区域方法，先产生边界框，再做CNN分类（R-CNN系列）准确度高但费时
• one-stage一阶段算法：对输入图像直接处理，同时输出定位及其类别（YOLO系列&SSD系列）

R-CNN系列[two-stage]

趋势：逐渐将机器学习里的算法放到神经网络里面来运行。

网络名称	主要特点	mAP	单帧检测时间
R-CNN	结合RegionProposal区域提取和CNN特征提取，SVM分类，Bounding Box回归	53.3%	50s
Fast R-CNN	提出ROIPoolIng softmax分类	65.7%	2s
Faster R-CNN	使用RPN(Region Proposal Network)生成候选区域	67.0%	0.2s

R-CNN

• 主要步骤
  • 特征区域提取：使用Selective Search从输入图片中提取2000个左右候选区域。【最耗时】
    • 意义：经典的目标检测算法使用滑动窗口，依次判断所有可能的区域=穷举，而R-CNN采用Region Proposal预先提取一系列较可能是物体的候选区域，之后仅在这些候选区域上提取特征，大大减少了计算量。
      候选区域提取的步骤：
      层次化分组算法：
      • 用基于图的图像分割方法创建初始区域
      • 计算所有相邻区域间的相似度
      • 每次合并相似度最高的两个相邻图像区域，并计算合并后的区域与其相邻区域的相似度。重复该过程，直到所有图像区域合并为一张完整图像
      • 提取所有图像区域的目标位置框，并按层级排序（覆盖整个图像的区域的层级是1）
      在不同图像分割阈值，不同彩色空间，以及不同的相似度（综合考虑颜色，纹理，大小，重复度）下，调用层次化分组算法，对所有合并策略下得到的位置框按层级*RND排序，去掉冗余框。
      取一定个数的候选区域作为后续卷积神经网络的输入（R-CNN取2000个）。
    • 方法：带多样性策略的选择性搜索。
  • 特征提取：首先将所有候选区域裁切缩放为固定大小，再用AlexNet提取图像特征。
  • 线性分类：用特定类别的线性SVMs对每个候选区域做分类。
    • SVM分类
    • NMS（Non-Maximum Suppression）非极大值抑制–去掉冗余选框
      问题：来源于同一目标的位置可能产生多个候选框，而这些候选框之间可能会有重叠。
      解决思路：对每个分类使用贪心，NMS选择较优的目标边界框，去除冗余的边界框。
      • 按照检测得分对候选框排序
      • 将分数最高的候选框$b_m$加到最终输出列表中，并将其从候选框列表中删除
      • 计算$b_m$与其他候选框$b_i$的IoU，如果IoU大于域值，则从候选框列表中删除$b_i$
      • 重复上述步骤，直至候选框列表为0。
  • 边界框回归：用线性回归修正边界框的位置与大小，其中每个类别单独训练一个边界框回归器。
    • BoundingBox回归–微调校准选框以提高AP

• 缺点
  • 重复计算：需要对2000个候选框做CNN，计算量很大，而且有很多重复计算
  • SVM模型：在标注数据足够的时候不是最好的选择
  • 多个步骤：候选区提取，特征提取，分类，回归都要单独训练，大量中间数据需要保存
  • 检测速度慢：GPU上处理一张图片需要13秒，CPU上则需要53秒，

能否避免候选框特征提取过程的重复计算？$\Downarrow$

Fast R-CNN

• 主要步骤
  • 特征区域提取：使用Selective Search从输入图片中提取2000个左右候选区域。【最耗时】
  • 特征提取：原始图像输入CNN网络，得到特征图
  • ROI Pooling：根据映射关系，将不同尺寸候选框在特征图上的对应区域，池化为维度相同的特征图（因为全连接层要求输入尺寸固定）
    ROI：Regions Of Interest，对应前文中经过Region Proposal得到的候选框。
    目的：将不同尺寸的ROI对应的卷积特征图，转化为固定大小的特征图。一方面ROI可以复用卷积层提取的特征图，提高图像处理速度；另一方面，面向全连接层提供固定尺寸的特征图。
    特点：输出尺寸与输入尺寸无关。对每个特征图通道，根据输出尺寸$H\times W$将输入（$h\times w$）均分成多块($\frac{h}{H}\times \frac{w}{W}[\frac{大小}{块}]$)，取每块的最大值作为输出。
  • 全连接成层：将维度相同的特征图转化为ROI特征向量。
  • 分类与回归：经过全连接层，再用softmax分类器进行识别，用回归器修正边界框的位置与大小，最后对每个类别做NMS，BoundingBox回归。

• 优缺点
  • 直接对整张图像做卷积，不再对每个候选区域分别做卷积，从而减少大量的重复计算
  • 用ROI Pooling对不同候选框的特征进行尺寸归一化
  • 将边界框回归器放进网络一起训练，每个类别对应一个回归器
  • 用softmax替代SVM分类器
  • 候选区域提取仍使用selective search，目标检测时间大多消耗在这上面了

可以寻找更高效的候选区域生成方法吗？$\Downarrow$

Faster R-CNN

Faster R-CNN=候选区域生成网络RPN+Fast R-CNN

• 主要步骤
  • 卷积层：输入图片经过多层卷积神经网络（ZF，VGG），提取出卷积特征图，供RPN网络和Fast R-CNN使用。RPN网络和Fast R-CNN共享特征提取网络，可大大减小计算时间。
  • RPN层：生成候选区域。并用softmax判断候选框是前景还是背景，从中选取前景候选框并利用bounding box regression调整后选框的位置，得到候选区域。
    目的：输入特征图，输出候选区域集合，包括各候选区域属于前/背景的概率，以及位置坐标。RPN采用Anchor机制，能够从特征图上直接提取候选区域的特征，相对于selective search大大减少运算量，且整个过程融合到一个网络中，方便训练和测试。
    RPN层的步骤&方法：
    1.先经过一个3×3选机，使每一个点对应256维（ZF模型）或者512维（VGG16）的特征向量。
    2.然后分两路处理：一路用来判断候选框是前景还是背景，先将卷积特征reshape成一维向量，然后做softmax判断是前景还是背景，然后reshape回2维feature map；另一路用bounding Box regression来确定候选框的位置。
    3.两路计算结束后，计算得到前景候选框（物体在前景中），再用NMS去除冗余候选框，最后输出候选区域。
    ，最后输出候选区域。
    
    Anchors：对于feature map的每个位置，考虑9个可能的候选框，三种面积分别是128×128，256×256，512×512，每种面积又分为3种长宽比，分别是2:1，1:2，1:1，这些候选框称为anchors。
    • 在RPN中，feature map每个位置输出2k个得分，分别表##示该位置的k个anchor为前景/背景的概率；
    • 同时每个位置输出4k个框位置参数，用[x,y,w,h]四个坐标来表示anchor的位置。
  • ROIPooling层：同Fast R-CNN，将不同尺寸的候选框在特征图上的对应区域，池化为维度相同的特征图。
  • 分类与回归：同Fast R-CNN，用softmax分类器判断图像类别，同时用边界框回归修正边界框的位置和大小。

R-CNN系列的小结

从R-CNN到Fast R-CNN，再到Faster R-CNN，目标检测的四个基本步骤（候选区域生成，特征提取，分类，位置调整）终于被统一到一个深度网络框架之内，大大提高了运行速度。

YOLO[one-stage]

• 主要思想：将目标检测问题转化为直接从图像中提取bounding boxes和类别概率的单回归问题，只需看一眼（YOLO，you-only-look-once）就可以检测出目标的类别和位置。YOLO算法开创了one-stage检测的先河，将目标分类和边界划定为合二为一，实现了端到端的目标检测，YOLO的运行速度非常快，达到45帧/秒，满足实时性要求。

• 主要步骤：

  • Resize image：to 448×448
  • Run CNN：run a single convolutional network on the image
  • Non-max suppression：NMS非极大值抑制thresholds the resulting detections by the model’s confidence置信度分数

• Unified Detection统一检测的具体实现：

  • 将输入图像分为S×S个格子，每个格子都预测B个bounding box，每个bbox包含5个预测值x，y，w，h和confidence；
  • x，y，w，h用于表示bbox的位置和大小，且都被归一到(0,1)；
  • confidence（置信度分数）综合考虑了当前bbox内存在目标的可能性Pr以及预测目标位置的准确性IoU。定义是：$cofidence=Pr(Object)\ast Io{U}_{pred}^{truth}，Pr(Object)=\{\begin{array}{ll}1& objectexistsinthatcell\\ 0& otherwise\end{array}$
  • 每个格子还要预测分别属于第C种类别的条件概率$Pr(Clas{s}_i|Object),i=0,1,...C$，其中C为数据集物体类别数量；在测试时，属于该格子的B个bbox共享这C个类别的条件概率，则某个bbox的类别置信度为：$Pr(Clas{s}_i|Object)\ast Pr(Object)\ast Io{U}_{pred}^{truth}=Pr(Clas{s}_i)\ast Io{U}_{pred}^{truth}$
  • 最终输出tensor的维度：$S\times S\times (B\times 5+C)$
    

• 网络结构

  • 网络结构基于GoogleNet
  • 对于PASCAL VOC数据集，采用S=7，B=2，C=20，最终输出tensor的维度：7×7×30（30=B×5+C）
  • 激活函数用的是Leaky ReLU：$f(x)=max(x,0.1x)$，在$x<0$的时候用$0.1x$，避免使用ReLU的时候有些单元永远得不到激活，在不增加计算复杂度的前提下，提升了模型的拟合能力。
    

• YOLO-v1的优缺点及改进

  • 检测速度快：YOLO将目标检测重建为单一回归问题，对输入图像直接处理，同时输出边界框坐标和分类概率，而且每张图像只预测98个bbox，检测速度非常快，在Titan X的GPU上能达到45FPS，Fast YOLO检测速度可以达到155FPS
  • 背景误判少：以往基于滑窗或者候选区域提取的目标检测算法，只能看到图像的局部信息，会出现把背景当前景的问题。而YOLO在回归之前做的全连接，在训练和测试时每个cell都使用全局信息做预测，因此不容易把背景误认为目标。
  • 泛化性更好：YOLO能够学习到目标的泛化表示，能够迁移到其他领域。例如当YOLO在自然图像上做训练，在艺术品上做测试时，YOLO的性能远优于DPM，R-CNN等。
  • $YOLO-v2的改进\Downarrow$
    提高了训练图像的分辨率；引入了Faster R-CNN中的anchor box的思想；对网络结构的设计进行了改进（Darknet-19）；输出层使用卷积层替代YOLO的全连接层，联合使用coco物体检测标注数据和imagenet物体分类标注数据，训练物体检测模型。
  • $YOLO-v3的改进\Downarrow$
    类似FPN的多尺度预测；更好的基础分类网络（Darknet-53，结合resnet）；Sigmoid代替Softmax用于多标签分类。

SSD[one-stage]

• 主要思想：基于YOLO直接回归bbox和****的one-stage检测方法，结合Faster R-CNN中的anchor-box思想产生先验框，并且采用特征金字塔进行多尺度预测，在满足检测速度快的同时，大大提高了检测准确率。

• 多尺度特征图检测

  • CNN网络一般前面的特征图比较大，后面会逐渐采用stride=2的卷积或者pool来降低特征图大小，在大的和小的特征图都提取anchor box用来做检测，可找到最适合anchor box尺寸，提高检测准确度。
    • 个数：每个点对应6个anchor box，2个正方形和4个长方形（宽高比$a_r取2，3，\frac{1}{2}，\frac{1}{3}$）
    • 第k层scale：$s_k=s_{min}+\frac{(s_{max}-s_{min})}{m-1}(k-1)，k\in [1,m]$。其中$S_{min}=0.2,S_{max}=0.9$，m为网络用于生成anchor box进行检测的卷积层总层数，宽高比为1的情况，增加一个默认狂，其缩放为$s_k^{\prime }=\sqrt{s_k{s}_k+1}$
    • 第k层anchor box的$宽：w_k^a=s_k\sqrt{a_r}，高：h_k^a=s_k\sqrt{a_r}$
      
  • 比较大的特征图可以用来检测相对较小的目标，而小的特征图负责检测大的目标。例如8×8的特征图可以划分为更多单元，其每个单元的先验框尺度较小，适用于检测较小的目标。

• 同时对多层特征图上的默认框计算IoU，可以找到与真实框大小和位置最接近其的框（IoU中最大的框），在训练时能达到最好的精度。
  

Object Detection图谱小结

• two-stage
  • R-CNN->SPP-Net->Fast R-CNN->Faster R-CNN
  • 更好的特征网络
    • HyperNet
    • MS-CNN
    • PVANet
    • Light-Head R-CNN
  • 更精准的RPN
    • MR-CNN
    • FPN
    • CRAFT
  • 更完善的ROI分类
    • R-FCN
      • CoupleNet
    • Mask R-CNN
    • Cascade R-CNN
  • 样本后处理
    • OHEM
    • soft-NMS
    • A-Fast-RCNN
  • 更大的mini-Batch
    • MegDet
• one-stage
  • OverFeat
    • YOLO—YOLO9000
    • G-CNN
    • RON
    • SSD
      • R-SSD
      • DSSD
      • DSOD
      • FSSD

序列信息

任务是理解语音/文字/视频，方法是循环神经网络。
任务特点：按时序输入的数据之间不是相互独立的，前后数据之间有相关性，所以网络要有存储信息的能力。
主要应用场景：机器翻译，图片描述，视频标注，视觉问答等。

循环神经网络

• 循环神经网络RNN，通过使用带自反馈的神经元，能够处理任意长度的序列。

• 设时刻t的输入为$x^{(t)}$，隐藏状态为$h^{(t)}$。$h^{(t)}$既和当前时刻输入$x^{(t)}$相关，也和上一时刻隐藏状态$h^{(t-1)}$相关。$h^{(t)}=f(W{h}^{(t-1)}+U{x}^{(t)}+b)，f$是非线性激活函数，常用tanh或者ReLU。

• 时序sequence：RNN能建模序列数据，序列指的是前、后输入数据（$x^{(t)},x^{(t-1)}$）不独立，相互影响；

• 循环recurrent：对每个输入的操作都是一样的，循环往复地重复这些相同操作，每时刻有相同参数W和U（参数共享）；

• 记忆memory：隐藏层$h^{(t)}$中捕捉了所有时刻t之前的信息，理论上$h^{(t)}$记忆的内容可以无限长，然而实际上记忆还是有限的。

• RNN有多种输入-输出结构。
  
  

• 正向计算过程

  • 初始时刻：$h_0$为输入的初始零向量
    $h^{(1)}=f(W{h}^{(0)}+U{x}^{(1)}+b)，o^{(1)}=V{h}^{(1)}+c，{\hat{y}}^{(1)}=softmax(o^{(1)})$
  • 一般时刻：
    $h^{(t)}=f(W{h}^{(t-1)}+U{x}^{(t)}+b)，o^{(t)}=V{h}^{(t)}+c，{\hat{y}}^{(t)}=softmax(o^{(t)})$
  • $f常用tanh或ReLU，W,U,V,b在时间序列上共享参数$
    

• 反向传播BPTT-back-propagation through time约等于BP

  • 某个时刻的损失函数为：$L^{(t)}=-y^{(t)}\ln {\hat{y}}^{(t)}$
  • 整个系列的损失函数为：$L=\sum _{t=1}^{\tau }{L}^{(t)}=-\sum _{t=1}^{\tau }{y}^{(t)}\ln {\hat{y}}^{(t)}$
  • 损失函数对W的偏导为：$\frac{\partial L}{\partial W}=\sum _{t=1}^{\tau }\frac{\partial L^{(t)}}{\partial W}=\sum _{t=1}^{\tau }\sum _{k=1}^t\frac{\partial L^{(t)}}{\partial {\hat{y}}^{(t)}}\frac{\partial {\hat{y}}^{(t)}}{\partial h^{(t)}}\frac{\partial h^{(t)}}{\partial h^{(k)}}\frac{\partial h^{(k)}}{\partial W}$
    

• 梯度爆炸/梯度消失
  根据推导可知序列损失函数对U和W的梯度为:

  • $\frac{\partial L}{\partial W}=\sum _{t=1}^{\tau }\frac{\partial L^{(t)}}{\partial W}=\sum _{t=1}^{\tau }\sum _{k=1}^t\frac{\partial L^{(t)}}{\partial {\hat{y}}^{(t)}}\frac{\partial {\hat{y}}^{(t)}}{\partial o^{(t)}}\frac{\partial o^{(t)}}{\partial h^{(t)}}(\prod _{i=k+1}^t{W}^{T}diag(1-(h^{(i)}{)}^2))\frac{\partial h^{(k)}}{\partial W}$
  • $\frac{\partial L}{\partial U}=\sum _{t=1}^{\tau }\frac{\partial L^{(t)}}{\partial U}=\sum _{t=1}^{\tau }\sum _{k=1}^t\frac{\partial L^{(t)}}{\partial {\hat{y}}^{(t)}}\frac{\partial {\hat{y}}^{(t)}}{\partial o^{(t)}}\frac{\partial o^{(t)}}{\partial h^{(t)}}(\prod _{i=k+1}^t{W}^{T}diag(1-(h^{(i)}{)}^2))\frac{\partial h^{(k)}}{\partial U}$
    令$\gamma =||\prod _{i=k+1}^t{W}^{T}diag(1-(h^{(i)}{)}^2))|{|}_2$ &
    当$t\gg k$时，$\gamma =\{\begin{array}{llcc}\to \infty & \frac{\partial L}{\partial U}\to \infty & \frac{\partial L}{\partial W}\to \infty & 梯度爆炸\\ \to 0& \frac{\partial L}{\partial U}\to 0& \frac{\partial L}{\partial W}\to 0& 梯度消失\end{array}$
    由于梯度暴躁或消失的存在，循环神经网络实际上只能学习到短期的依赖关系。循环神经网络的递归结构导致梯度消失或梯度爆炸现象更明显。
  • 如何改进？
    • 梯度爆炸$⟹$梯度截断
      
    • 梯度消失$⟹$模型上的改进，例如LSTM,GRU算法

梯度消失$⟹$循环神经网络无法处理长期依赖关系
相关信息与预测位置的间隔较长时，RNNs就会无法学习连接信息。
应该如何记住长期依赖呢？$\Downarrow$

长短期记忆模型

LSTM（Long Short-Term Memory networks）

• 隐藏状态：作为神经网络的记忆，保存着网络先前观察到的数据信息。
• 单元状态：类似信息传送带，他贯穿整个链条，只有一些小的线性相互作用；这很容易让信息以不变的方式向下流动；LSTM有能力向单元状态中移除或添加信息，这种管理结构称为门限。
• 网络结构【结构的符号看上图】
  • Forget gate遗忘门:记住前一时刻单元状态的多少内容
    $f^{(t)}=\sigma (U^f{x}^{(t)}+W^f{h}^{(t-1)}+b^f)=\sigma (W_f(\genfrac{}{}{0ex}{}{h^{(t-1)}}{x^{(t)}}))$
  • Input gate输入门:写入多少输入到当前状态
    $i^{(t)}=\sigma (U^i{x}^{(t)}+W^i{h}^{(t-1)}+b^i)=\sigma (W_i(\genfrac{}{}{0ex}{}{h^{(t-1)}}{x^{(t)}}))$
  • Output gate输出门:输出多少当前单元状态
    $g^{(t)}=\sigma (U^o{x}^{(t)}+W^o{h}^{(t-1)}+b^o)=\sigma (W_o(\genfrac{}{}{0ex}{}{h^{(t)}}{x^{(t)}}))$
  • 内部状态更新
    $c^{(t)}=f^{(t)}{c}^{(t-1)}+i^{(t)}{\tilde{c}}^{(t)}$
    ${\tilde{c}}^{(t)}=\tanh (U{x}^{(t)}+W{h}^{(t-1)}+b)=\sigma (W_c(\genfrac{}{}{0ex}{}{h^{(t-1)}}{x^{(t)}}))$
  • LSTM cell输出
    $h^{(t)}=g^{(t)}\tanh (c^{(t)})$
• LSTM变体
  • 窥视孔连接（peephole connection）：门值不仅取决于$h_{t-1}和x_t$，也取决于上一个单元状态的值$C_{t-1}$
    $f^{(t)}=\sigma (U^f{x}^{(t)}+W^f{h}^{(t-1)}+M^f{c}^{(t-1)}+b^f)$
    $i^{(t)}=\sigma (U^i{x}^{(t)}+W^i{h}^{(t-1)}+M^i{c}^{(t-1)}+b^i)$
    $g^{(t)}=\sigma (U^o{x}^{(t)}+W^o{h}^{(t-1)}+M^o{c}^{(t-1)}+b^o)$
  • 耦合输入门和遗忘门：不单独决定遗忘和新增信息，在输入时一起做决定：$c^{(t)}=f^{(t)}{c}^{(t-1)}+(1-f^{(t)}){\tilde{c}}^{(t)}$
    

GRU（Gated Recurrent Unit）

在LSTM的基础上，将单元状态和隐藏状态合并，将遗忘门和输入门合并为更新门，无输出门。更新门决定历史信息和当前信息如何相加；重置门决定保留多少历史信息进入当前信息。

• 更新门update gate
  $z^{(t)}=\sigma (U^z{x}^{(t)}+W^z{h}^{(t-1)}+b^z)$
• 重置门reset gate
  $r^{(t)}=\sigma (U^r{x}^{(t)}+W^r{h}^{(t-1)}+b^r)$
• 隐藏状态更新
  $h^{(t)}=(1-z^{(t)})h^{(t-1)}+z^{(t)}{\tilde{h}}^{(t)}$
  ${\tilde{h}}^{(t)}=\tanh (U{x}^{(t)}+W(r^{(t)}{h}^{(t-1)})+b)$

长短期记忆模型小结

哪个模型更好无定论。
GRU参数量更少，训练速度快
在训练数据足够的情况下，LSTM的表征能力更强
具体问题可自行选择

生成对抗网络GAN[热门&新]

解决小样本的深度学习，从训练样本中学习出新样本，为无监督、预测学习提供算法框架。

• 有监督学习：损失函数是给定的，网络学习到的是数据的模式和特征

• 无监督学习：损失函数学习得到，网络学习到的是数据的分布【GAN】

• 核心组成：生成网络（伪造样本）和判别网络（判别样本是伪造的还是原生的），GAN学习到了真实样本集的数据分布。【极小极大博弈】

  • 生成器-伪装者：找出观测数据内部的统计规律，尽可能生成能够以假乱真的样本，使判别网络输出接近0.5，难以区分真假
    优化生成器G：生成的假样本$G(z)$，被判别器判断为接近1，即$(1-D(G(z)))$越小越好。
    $J^{(G)}=E_{z\backsim p_z(z)}[\log (1-D(G(z)))]$
  • 判别器-警察：判断输入数据是来自真实样本集还是生成样本集，如果输入是真样本，输出接近1；如果输入是生成样本，输出接近0。倒是有些能耐了。
    优化判别器D：输入真样本x时，输出接近1；输入生成样本$G(z)$时，输出接近0。
    $J^{(D)}=-E_{x\backsim p_{data}(x)}[\log (D(x))]-E_{z\backsim p_z(z)}[\log (1-D(G(z)))]$
  • GAN训练是极小极大博弈问题-零和博弈
    $\underset{G}{\min }\underset{D}{\max }V(D,G)=-J^{(D)}=E_{x\backsim p_{data}(x)}[\log (D(x))]+E_{z\backsim p_z(z)}[\log (1-D(G(z)))]$
    

• GAN的特点和问题
  GAN有一个整体的损失函数，而不需要对生成网络和对抗网络分别指定具体的损失函数，有较强的通用性。

  • 梯度消失：当判别器以高置信度成功判断生成器生成的样本为假样本时，生成器的梯度会消失，训练早期$\log (1-D(G(z)))$会饱和。
    应对方法：修改生成器的代价函数$J^{(G)}=-E_{z\backsim p_z(z)}[\log (D(G(z)))]$
  • 模式崩溃model collapse：生成器只生成几种模式的样本，生成样本缺乏多样性。
    产生原因：GAN的损失函数使判别器假样本的惩罚是巨大的，一旦生成的某类假样本成功骗过判别器，生成器就趋向于生成相似的样本。
    应对方法（WGAN）：采用更加平滑的损失函数。

• GAN发展现状

  • 卷积GAN
    • DCGAN：将GAN中全连接神经网络扩展到卷积神经网络。
    • ResGAN：图像恢复，ResNet。
    • SRGAN：超分辨率，ResNet。
    • CycleGAN：图像转换。
  • 条件GAN
    • CGAN
    • InfoGAN
  • 集成推理模型的GAN
    • BiGAN
  • 对抗自编码器
    • VAE-GAN

• GAN的应用

  • 人脸生成
  • 风格转换
  • super resolution

Example

Image style transfer

普通的反向传播，调整的是权重；图像风格转化的反向传播，调整的是原始图像，就是损失函数对原始图像的偏导。

• 整体概述

  • 给定一张风格图像a和一张内容图像p；
  • 风格图像a经过CNN生成的feature maps组成风格特征集A；
  • 内容图像p通过CNN生成的feature maps组成内容特征集P；
  • 输入一张随机噪声图像x，随机噪声图像x通过CNN生成的feature maps构成内容特征集合F和风格特征集合G，目标损失函数由A，P，F，G计算得到；
  • 优化函数是希望调整图像x，使其最后看起来既保持内容图像p的内容，又有风格图像a的风格。
  • 论文中使用的CNN网络为在imageNet上训练好的VGG19，去除了最后的全连接层和SoftMax。

• 内容损失函数

  • 只取conv4单层特征来计算内容损失
  • 计算内容图片特征和噪音图片特征之间的欧式距离
    $L_{content}(p,x,l)=\frac{1}{2}\sum _{i,j}(F_{i,j}^l-P_{i,j}^l{)}^2$
    $l：用于计算内容特征的层数$
    $F_{i,j}^l：生成图片在第l层第i个特征图上位置j处的特征值$
    $P_{i,j}^l：内容图片在第l层第i个特征图上位置j处的特征值$
    $p：内容图片$
    $x：生成图片$

• 风格损失函数

  • 取conv1~conv5共5层的特征来计算风格损失
  • 使用相关矩阵来表示图像的风格
    $L_{style}(a,x)=\sum _l{w}_l{E}_l$
    $E_l=\frac{1}{4N_l^2{M}_l^2}\sum _{i,j}(G_{i,j}^l-A_{i,j}^l{)}^2$
    $G_{i,j}^l=\sum _k{F}_{i,k}^l{F}_{j,k}^l，[gram矩阵]$
    $L：用于计算风格特征的层数$
    $w_l：第l层的E_l用于计算风格损失的权重,文中都取0.2$
    $a：初始风格图片$
    $x：生成图片$
    $A_{i,j}^l：风格图片在第l层第i个特征图和第j个特征图的内积$
    $G_{i,j}^l：生成图片在第l层第i个特征图和第j个特征图的内积$
    $M_l：第l层的输出特征图的大小$
    $N_l：第l层的输出特征图的数目$
    $F_{i,k}^l：第l层第i个特征图像位置上k处的特征值$

• 整体函数：$L_{total}(p,a,x)=\alpha L_{content}(p,x)+\beta L_{style}(a,x)$
  可以利用$\alpha 和\beta$调整内容和风格的权重，$\frac{\alpha }{\beta }$越大，内容越具体

• 适当改进
  对每一张带转换图片，都要进行前馈和反馈调优过程，无法做到实时转换$⟹$能够把图像生成网络提前训练，好使风格转换过程不需要进行反向训练。$\Downarrow$
  运用GAN的思想，反向传播调整的是图像转换网络（生成器）里的权重，损失函数可以认为是判别器。提速1000倍，但是准确度稍微有所下降。
  

• Image Transfer Net的特点

  • 深度卷积网络，参考DCGAN的设计思路：用步幅卷积替代pooling，每个卷积层后接BatchNorm和ReLU。
  • 增加残差结构，使网络更易训练。

总结

本章的公式和概念暂时先列出，未来继续遇到实践，有所理解会来更新
1.适合图像处理的卷积神经网络
包括卷积层，池化层，归一化层，全连接层，softmax计算原理，层的排布规律。
2.基于CNN的图像分类神经网络算法
主要介绍了AlexNet（LRN，dropout），VGG，Inception系列（1*1卷积，BatchNorm），ResNet经典的神经网络分类算法。
3.基于CNN的图像检测神经网络算法
主要介绍了检测算法评价指标（IoU，mAP），R-CNN系列（Region Proposal，NMS，ROIPooling，RPN，anchor box），YOLO，SSD。
4.循环神经网络
主要介绍了循环神经网络的应用，网络结构，正/反向过程，以及梯度消失产生原因。
5.长短期记忆模型LSTM/GRU
6.生成对抗网络GAN
包括原始GAN结构，模式崩溃，DCGAN，以及conditionalGAN。
7.Example-Image Transfer

PS.只是学习笔记，如果有版权或者内容错误，请联系博主。