CV--baseline

AlexNet（基于深度卷积神经网络的图像分类）

网络结构图：

AlexNet特点：

• RELU激活函数
  relu(x) = max(0, x).relu可以使网络训练更快、防止梯度消失，使网络具有稀疏性。
• 多GPU训练
• LRN（local response normalization）
  局部响应标准化：提高网络的泛化能力，受神经元侧抑制启发，即细胞分化变为不同时，会对周围细胞产生拟制信号，阻止他们向相同方向分化，最终表现为细胞命运的不同。
  
  
• Overlapping pooling（重叠池化）
  训练技巧：
• 数据增强。（针对位置、针对颜色）
• dropout

VGG

网络结构

VGG特点：

• 堆叠33卷积核 可以增大感受视野（2个33堆叠等价于1个55；3个33堆叠等价于1个7*7）；增加非线性激活函数，增加特征抽象能力；减少训练参数；

• 数据增强：两种（针对位置、针对颜色）
  针对位置：在训练阶段，按比例缩放图片至最小边S，随机位置裁剪出224*224区域，随机进行水平翻转。
  S设置方法：固定值（256或384）；随机值,即每个batch的S在[256,512]，实现尺度扰动。
  针对颜色：修改RGB通道的像素值，实现颜色扰动。

• 预训练模型初始化，即模型加深时，可以利用浅层模型初始化；multi-scale训练时，用小尺度初始化。

• 多尺度测试，图片等比例缩放至最短边Q。设置三个Q，对图片进行预测取平均。
  当S为固定值时，Q=[S-32,S,S+32]
  当S为随机值时，Q=[S_min，0.5*(S_min+S_max)，S_max]
  

• 稠密测试，将FC层转换为卷积操作，变为全卷积网络，可实现任意尺寸图片输入。
  

GoogleNet

• 三阶段：conv-pool-conv-pool 快速降低分辨率；堆叠inception module；FC层分类输出。
• 堆叠使用inception module，达到22层
• 增加两个辅助损失，缓解梯度消失（中间层特征具有分类能力）

inception module

特点：

• 多尺度卷积操作提取特征
• 1*1卷积降维（压缩厚度），信息融合
• 3*3 max pooling 保留了特征图数量

训练技巧

• 辅助损失：增加loss回传；充当正则约束，迫使中间层特征也能具备分类能力

• 学习率下降策略：每8个epoch下降4%

• 数据增强：图像尺寸均匀分布在8%-100%之间；长宽比在[3/4,4/3]之间；photometric distortions有效（亮度、饱和度和对比度）
  测试技巧：

• multi crop
  

• model fusion（模型融合）
  稀疏结构
  

BN（batch normalization）

BN：批次归一化。

存在问题：使神经元输出值在sigmoid线性区。
解决办法：引入可学习参数$\gamma$和$\beta$，增加线性变换，提高网络表达能力。即：
$$y^{(k)}={\gamma }^{(k)}{x}^{(k)}+{\beta }^{(k)}$$

存在问题：mini-batch的统计信息充当总体是不准确的。
解决办法：采用指数滑动平均

$m{v}_1=(1-decay)\ast a_t$
$a_t$:当前值
$m{v}_t$:指数滑动平均值
当$t-i>C$，$C$无穷大时：
$$\begin{gathered} deca{y}^{t-i}\ast (1-decay)\ast a_t\approx 0 \\ m{v}_t\approx \sum _{i=t-C}^{t}deca{y}^{t-i}\ast (1-decay)\ast a_t \end{gathered}$$
即$m{v}_t$只和$a_{t-C},a_2,\dots ,a_t$有关。
batch normalization实现

BN优点：

• 可采用较大学习率
• 充当正则，可顶替dropout

卷积分解、标签平滑、辅助分类中加BN

网络设计准则

• 尽量避免信息瓶颈，通常发生在池化层，即特征图变小，信息量减少

• 采用更高维的表示方法能够更容易地处理网络地局部信息

• 大的卷积核可以分解为数个小卷积核，且不会降低网络能力

• 把握好深度和宽度的平衡。
  卷积分解

• 1个55卷积可分解为2个33卷积，参数减少$1-(9+9)/25=28\%$

• 1个nn卷积可分解为1n卷积和n*1卷积堆叠
  辅助分类层
  用于缓解梯度消失，提升底层的特征提取能力。

• 辅助分类层在初期起不到作用，在后期才能提升网络性能

• 移除第一个辅助分类层不影响精度

• 辅助分类层可辅助底层提取特征是不正确的

• 辅助分类层对模型起到正则作用
  特征图下降策略
  传统池化方法存在信息表征瓶颈，即特征图信息变少了。
  简单解决方法：先用卷积将特征图通道数翻倍，再用池化。（问题：计算量过大）
  解决方法：用卷积得到一半特征图，用池化得到一半特征图。用较少的计算量获得较多的信息，避免信息表征瓶颈。
  标签平滑（label smoothing）
  传统的one-hot编码存在问题：过度自信，导致过拟合。
  标签平滑：把one-hot中概率为1的哪一项进行衰减，避免过度自信，衰减的那部分confience平均分到每一个类别中。
  标签平滑公式：
  交叉熵：$H(q,p)=-{\sum }_{k=1}^{k}log(p_k)q_k$
  将q进行标签平滑变为q，让模型输出的p分布去逼近q，即$q^{\prime }(k|x)=(1-ϵ){\delta }_{k,y}+ϵu(k)$,其中$u(k)$为一个概率分布
  标签平滑后的交叉熵损失函数为：
  $H(q^{\prime },p)=-{\sum }_{k=1}^{k}log(p_k)q_k^{\prime }=(1-ϵ)H(q,p)+ϵH(u,p)$

ResNet

残差结构

残差结构：拟合F(x)使网络层更容易学习到恒等映射的可能，恒等映射使深层网络不至于比浅层网络差，避免网络退化问题。同时有利于梯度传播，避免梯度消失。
网络退化：越深的网络拟合能力越强，理论上越深的网络训练误差应该越低，但实际效果相反。
网络退化原因：网络优化困难。

ResNeXt

聚合变换

splitting：X分解为D个元素，可理解为地位嵌入
transforming：每个元素进行变换（乘法）
aggregating：对D个变换后的结果进行聚合。
ResNeXt中的聚合变换block

• splitting：通过1*1卷积实现低维嵌入，256通道变为4个通道，总共32个分支

• transforming：每个分支进行变换

• aggregating：对32个分支得到的变换结果–特征图进行聚合
  block的三种等效形式

• splitting-transforming-aggregating
  

• 将各分支的最后一个1*1卷积融合成一个卷积
  

• 将各分支的第一个11卷积融合称一个卷积，33卷积采用分组卷积的形式，分组数等于基数
  
  分组卷积
  
  分组卷积用更少的参数得到相同的特征图。
  ResNeXt结构

• 头部迅速降低分辨率
• 4阶段残差结构堆叠
• 池化+FC层输出
  与ResNet的唯一不同：加入分组卷积，节省参数量。

DenseNet

short paths
深度神经网络中存在信息流通不畅问题：输入数据消失以及梯度消失。

• Highway Net：$y=H(x,W_H)\cdot T(x,W_T)+x\cdot C(x,W_C)$
  T和C为门控单元
• ResNet
• Fractalnet
  
  多级特征复用
  多级特征复用可增强模型表征能力。
  
  稠密链接
  在每一个block中，每一层的输入来自它前面所有层的特征图，每一层的输出均会直接连接到它后面所有层的输入。
  L层网络中，有$L\ast (L+1)/2$。
  优点：
• 用较少参数获得更多特征，减少了参数
• 低级特征得以复用，特征更加丰富
• 更强的梯度流动，跳层连接更多，梯度可更容易向前传播。
  
  transition layer
  池化层用于降低特征图分辨率，DenseNet将特征图分辨率下降操作称为transition layer，由BN、11卷积、22池化构成。
  Growth rate
  
  bottleneck layers
  瓶颈层用于降低特征图通道数，减少后续卷积的计算量。
  
  DenseNet
  
  整体分为三大块：头部卷积、Dense Block堆叠、全连接输出分类概率。
  

头部卷积：

SENet

squeeze and excitation

• squeeze：global information embedding
  采用全局池化，即压缩H和W至1*1，利用1个像素来表示一个通道，实现低维嵌入。

• excitation：adaptive recalibration
  
  SE Block
  

1. squeeze 压缩特征图至向量形式
2. excitation 两个全连接层对特征向量进行映射变换
3. scale 将得到的权重向量与通道的乘法。