图像分类任务之GoogLeNet网络模型

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前言

图像分类是计算机视觉中最基础的任务，学者对于分类任务的研究进程，基本上等价于深度学习模型的发展史。GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军模型，由谷歌工程师设计的网络结构，它在命名上致敬最早的卷积神经网路LeNet。主要特点：不仅有纵向的“深度”，还具有横向的“宽度”。

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一、图像分类任务介绍

1.图像分类是什么？

图像分类，顾名思义，分析图像是哪一种类别。举个例子：以下图片你可以一眼看出来，是猫是狗？但计算机做不到这点，卷积运算就像一把钥匙打开了图像处理的大门，而深度学习的发展算是将其发扬光大。
有人提问：如果一只猫和一只狗在一张图片里，那该如何判定呢？这就不是一个简单的图像分类任务，而是更复杂的目标检测任务、图像分割任务、语义分割任务。以后慢慢道来~

数据集介绍

• MNIST：MNIST数据集是计算机视觉和机器学习文献中最受研究的数据集之一，这个数据集的目标是正确的分类手写数字0-9，包含60000张训练图片和10000张测试图片。每张图片是784维的特征向量，即对应于图像的28x28的灰阶像素强度。
• CIFAR10：CIFAR-10是在计算机视觉和机器学习文献中的另一个标准的基准数据集，一共有10个标签：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck十个类别，包含60000张特征向量维数为3072的32x32x3（RGB）的图像。
• ImageNet：自2010年以来，ImageNet项目每年举办一次软件比赛，即ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC），使用大概120万张图像用于训练，50000张用于验证，100000张用于测试，能够将图像分类到1000个不同的类别中。

2.图像分类如何实现？

图像分类网络结构是卷积层、池化层和全连接层的线性组合。这里借用LeNet网络模型对各层进行说明。

(1)卷积层

• 通道（channel）：使用滤波器的数量，彩色图片输入时通道数为3。输出通道为三个滤波器的参数共享。
• 卷积核（kernel）：一组固定权重的集合，如上图3x3x1。输出通道数等于卷积核个数。
• 步长（stride）：滑移滤波器的时候，平移的距离。步长越大，输出feature map的尺寸越小。
• 填充（padding）：输入数据边缘处填补特定元素，有效使用可以控制输出feature map的尺寸。

(2)池化层

• 池化的目的是逐渐降低数据体的空间尺寸，从而减少网络中参数的数量，有效控制过拟合。
• 两种池化操作：MaxPooling和AveragePooling

(3)全连接层

请移步上一遍博客全连接神经网络详解，全连接层的主要功能就是一个分类器，通常使用CrossEntropyLoss。

3.图像分类用来干什么？

• 安防领域：人脸识别、行人检测、智能视频分析、行人跟踪等
• 交通领域：交通场景物体识别、车辆计数、逆行检测、车牌检测与识别等
• 互联网领域：基于内容的图像检索、相册自动归类等

二、GoogLeNet论文解读

1.挑战及创新工作

以下两张狗狗的照片，你可以区分它们的品种吗？若要提高网络模型的分类精度，最简单的两条途径：增大数据样本和扩大网络模型。GoogLeNet创新性工作便是提出了Inception模块，它允许增加网络的深度和宽度，同时保证调用的计算资源不变。

• 挑战一：提高深度神经网络性能最直接的方法是增加它的大小，这包括网络的深度和宽度两个维度。模型规模越大，训练的参数更多，这就使得网络更容易过拟合。
• 挑战二：高质量的数据集标注需要耗费大量的人力劳动，高效率的数据计算需要高性能的计算机资源，计算资源的有效分配比不加选择的增加大小更可取。

2.Inception模块介绍

图(a)是Inception模块的设计思想，使用3个不同大小的卷积核对输入图片进行卷积操作，并附加最大池化，将这4个操作的输出沿着通道这一维度进行拼接，构成的输出特征图将会包含经过不同大小的卷积核提取出来的特征，从而达到捕捉不同尺度信息的效果。Inception模块采用多通路(multi-path)的设计形式，每个支路使用不同大小的卷积核，最终输出特征图的通道数是每个支路输出通道数的总和，这将会导致输出通道数变得很大，尤其是使用多个Inception模块串联操作的时候，模型参数量会变得非常大。 图(b)中的设计方式可以减少参数量，在每个3x3和5x5的卷积层之前，增加1x1的卷积层来控制输出通道数；在最大池化层后面增加1x1卷积层减小输出通道数。基于这一设计思想，形成了上图所示的结构。

3.Python代码实现

# GoogLeNet模型代码
import numpy as np
import paddle
from paddle.nn import Conv2D, MaxPool2D, AdaptiveAvgPool2D, Linear
## 组网
import paddle.nn.functional as F

# 定义Inception块
class Inception(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, c0, c1, c2, c3, c4, **kwargs):
        '''
        Inception模块的实现代码，
        
        c1,图(b)中第一条支路1x1卷积的输出通道数，数据类型是整数
        c2,图(b)中第二条支路卷积的输出通道数，数据类型是tuple或list, 
               其中c2[0]是1x1卷积的输出通道数，c2[1]是3x3
        c3,图(b)中第三条支路卷积的输出通道数，数据类型是tuple或list, 
               其中c3[0]是1x1卷积的输出通道数，c3[1]是3x3
        c4,图(b)中第一条支路1x1卷积的输出通道数，数据类型是整数
        '''
        super(Inception, self).__init__()
        # 依次创建Inception块每条支路上使用到的操作
        self.p1_1 = Conv2D(in_channels=c0,out_channels=c1, kernel_size=1)
        self.p2_1 = Conv2D(in_channels=c0,out_channels=c2[0], kernel_size=1)
        self.p2_2 = Conv2D(in_channels=c2[0],out_channels=c2[1], kernel_size=3, padding=1)
        self.p3_1 = Conv2D(in_channels=c0,out_channels=c3[0], kernel_size=1)
        self.p3_2 = Conv2D(in_channels=c3[0],out_channels=c3[1], kernel_size=5, padding=2)
        self.p4_1 = MaxPool2D(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.p4_2 = Conv2D(in_channels=c0,out_channels=c4, kernel_size=1)

    def forward(self, x):
        # 支路1只包含一个1x1卷积
        p1 = F.relu(self.p1_1(x))
        # 支路2包含 1x1卷积 + 3x3卷积
        p2 = F.relu(self.p2_2(F.relu(self.p2_1(x))))
        # 支路3包含 1x1卷积 + 5x5卷积
        p3 = F.relu(self.p3_2(F.relu(self.p3_1(x))))
        # 支路4包含 最大池化和1x1卷积
        p4 = F.relu(self.p4_2(self.p4_1(x)))
        # 将每个支路的输出特征图拼接在一起作为最终的输出结果
        return paddle.concat([p1, p2, p3, p4], axis=1)

三、总结

Inception模块的提出，给深度学习重新拓展了一个维度，利用密集模块构造最优稀疏结构，是改进计算机神经网络的可行方法，相比较浅和较宽的网络，在计算需求增加的情况下获得显著的质量增益。需要注意的是，论文中构造的GoogLeNet一共有22层，而2015年提出的Resnet网络结构精度更高，网络层数达到101层，并且缓解了梯度消失和梯度爆炸的问题。所以，在选择backbone骨干的时候，普遍采用Resnet预训练的参数。