MobileNet(V1,V2,V3)网络结构详解与模型的搭建

在之前的文章中讲的AlexNet、VGG、GoogLeNet以及ResNet网络，它们都是传统卷积神经网络（都是使用的传统卷积层），缺点在于内存需求大、运算量大导致无法在移动设备以及嵌入式设备上运行。而本文要讲的MobileNet网络就是专门为移动端，嵌入式端而设计。

MobileNet v1

网络中的亮点

1. Deptwise Convolution(大大减少运算量和参数数量)

2. 增加超参数a,b(形似)

MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，在准确率小幅降低的前提下大大减少模型参数与运算量。(相比VGG16准确率减少了0.9%，但模型参数只有VGG的1/32)。
要说MobileNet网络的优点，无疑是其中的Depthwise Convolution结构(大大减少运算量和参数数量)。下图展示了传统卷积与DW卷积的差异，在传统卷积中，每个卷积核的channel与输入特征矩阵的channel相等（每个卷积核都会与输入特征矩阵的每一个维度进行卷积运算）。而在DW卷积中，每个卷积核的channel都是等于1的（每个卷积核只负责输入特征矩阵的一个channel，故卷积核的个数必须等于输入特征矩阵的channel数，从而使得输出特征矩阵的channel数也等于输入特征矩阵的channel数）

刚刚说了使用DW卷积后输出特征矩阵的channel是与输入特征矩阵的channel相等的，如果想改变/自定义输出特征矩阵的channel，那只需要在DW卷积后接上一个PW卷积即可，如下图所示，其实PW卷积就是普通的卷积而已（只不过卷积核大小为1）。通常DW卷积和PW卷积是放在一起使用的，一起叫做Depthwise Separable Convolution（深度可分卷积）。

那Depthwise Separable Convolution（深度可分卷积）与传统的卷积相比有到底能节省多少计算量呢，下图对比了这两个卷积方式的计算量，其中Df是输入特征矩阵的宽高（这里假设宽和高相等），Dk是卷积核的大小，M是输入特征矩阵的channel，N是输出特征矩阵的channel，卷积计算量近似等于卷积核的高 x 卷积核的宽 x 卷积核的channel x 输入特征矩阵的高 x 输入特征矩阵的宽（这里假设stride等于1），在我们mobilenet网络中DW卷积都是是使用3x3大小的卷积核。所以理论上普通卷积计算量是DW+PW卷积的8到9倍（公式来源于原论文）：
在了解完Depthwise Separable Convolution（深度可分卷积）后在看下mobilenet v1的网络结构，左侧的表格是mobileNetv1的网络结构，表中标Conv的表示普通卷积，Conv dw代表刚刚说的DW卷积，s表示步距，根据表格信息就能很容易的搭建出mobileNet v1网络。在mobilenetv1原论文中，还提出了两个超参数，一个是α一个是β。α参数是一个倍率因子，用来调整卷积核的个数，β是控制输入网络的图像尺寸参数，下图右侧给出了使用不同α和β网络的分类准确率，计算量以及模型参数：

MobileNet v2

网络中的亮点

1. Inverted Residuals(倒残差结构)

2. Linear Bottlenecks

在MobileNet v1的网络结构表中能够发现，网络的结构就像VGG一样是个直筒型的，不像ResNet网络有shorcut之类的连接方式。而且有人反映说MobileNet v1网络中的DW卷积很容易训练废掉，效果并没有那么理想。所以我们接着看下MobileNet v2网络。
MobileNet v2网络是由google团队在2018年提出的，相比MobileNet V1网络，准确率更高，模型更小。刚刚说了MobileNet v1网络中的亮点是DW卷积，那么在MobileNet v2中的亮点就是Inverted residual block（倒残差结构），如下下图所示，左侧是ResNet网络中的残差结构，右侧就是MobileNet v2中的到残差结构。在残差结构中是1x1卷积降维->3x3卷积->1x1卷积升维，在倒残差结构中正好相反，是1x1卷积升维->3x3DW卷积->1x1卷积降维。为什么要这样做，原文的解释是高维信息通过ReLU激活函数后丢失的信息更少（注意倒残差结构中基本使用的都是ReLU6激活函数，但是最后一个1x1的卷积层使用的是线性激活函数）。

在使用倒残差结构时需要注意下，并不是所有的倒残差结构都有shortcut连接，只有当stride=1且输入特征矩阵与输出特征矩阵shape相同时才有shortcut连接（只有当shape相同时，两个矩阵才能做加法运算，当stride=1时并不能保证输入特征矩阵的channel与输出特征矩阵的channel相同）。

下图是MobileNet v2网络的结构表，其中t代表的是扩展因子（倒残差结构中第一个1x1卷积的扩展因子），c代表输出特征矩阵的channel，n代表倒残差结构重复的次数，s代表步距（注意：这里的步距只是针对重复n次的第一层倒残差结构，后面的都默认为1）。

MobileNetV3

MobileNetV3 一种轻量级网络，它的参数量还是一如既往的小。
它综合了以下四个特点：

1、MobileNetV1的深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）。

2、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。

3、轻量级的注意力模型。

4、利用h-swish代替swish函数。

MobileNetV3（large）的网络结构

1、MobileNetV3（large）的整体结构

如何看懂这个表呢？我们从每一列出发：
第一列Input代表mobilenetV3每个特征层的shape变化；
第二列Operator代表每次特征层即将经历的block结构，我们可以看到在MobileNetV3中，特征提取经过了许多的bneck结构；
第三、四列分别代表了bneck内逆残差结构上升后的通道数、输入到bneck时特征层的通道数。
第五列SE代表了是否在这一层引入注意力机制。
第六列NL代表了激活函数的种类，HS代表h-swish，RE代表RELU。
第七列s代表了每一次block结构所用的步长。

2、MobileNetV3特有的bneck结构

bneck结构如下图所示：
它综合了以下四个特点：
a、MobileNetV2的具有线性瓶颈的逆残差结构(the inverted residual with linear bottleneck)。
即先利用1x1卷积进行升维度，再进行下面的操作，并具有残差边。

b、MobileNetV1的深度可分离卷积（depthwise separable convolutions）。

在输入1x1卷积进行升维度后，进行3x3深度可分离卷积。

c、轻量级的注意力模型。
这个注意力机制的作用方式是调整每个通道的权重。

d、利用h-swish代替swish函数。
在结构中使用了h-swishj激活函数，代替swish函数，减少运算量，提高性能。
网络实现代码:
https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/104068321