2022_07_11_10_51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读

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title: 2022_07_11_10_51x51的超大kernelsize真的管用吗：SLaK论文解读
date: 2022-07-11 22:33:33
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本文介绍 2022_07_11_10_51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读

2022_07_11_10_51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读

This article was original written by Jin Tian, welcome re-post, first come with https://jinfagang.github.io . but please keep this copyright info, thanks, any question could be asked via wechat: jintianiloveu

今天有一篇论文很有意思，也就是SLaK，直接把卷积的kernelsize加大到了51x51。你要说之前超越transformer的纯卷积模型ConvNext是把7x7再一次带入了人们的视野，让我们有了一种返璞归真的感觉，那么前段时间旷世的RepLKNet，让人们再一次刷新了认知，直接31x31的卷积也能work的很好，甚至超越了Swin-Transformer等结构。而今天，SLaK再次刷新了我们的认知，好家伙，人家直接把卷积kernel 搞到了51x51. 那我这图片丢进去卷积几次就没了啊。。所以我看到这篇论文的时候就很好奇，他到底是怎么做的。

我们主要有几个疑问，抛砖引玉，一起来思考思考，本人纯属菜鸡观点：

• 为什么大卷积也能work？
• 是什么动力让大家在探索大卷积？是更高效？是要探索出了transformer之外的更原始的路？
• 他有没有什么应用缺点。

SLaK对比Convnext

首先说一下ConvNext，笔者最近也在检测算法中尝试了ConvNext，结论是效果非常不错，简单的convnext-tiny就可以轻松超越resnet50，基于YOLO的检测架构（类似于YOLOX的AnchorFree结构），可以在tiny上做到44左右，这还是没有加augmentation，并且warmup等参数没有细调的情况下，训练尺寸也没有像convnext官方paper训练maskrcnn一样加到1024这么大。

尽管如此，如果你自己去训convnext + YOLO是肯定会训崩的，为什么？因为非常难训，训练及其不稳定，你需要用训transformer的那一套去训这种组合的检测才能得到一个稍微稳定的结果，需要有足够的耐心外加一点点运气，而且收敛速度非常非常慢。这就引入了大卷积的一个思考：类似于SLaK这样的超大卷积核结构，是怎么确保训练稳定的？ 我可以很明确的告诉你，没有一些手段，这种大卷积的结构是不太可能收敛的。

上图可以很直观的看到Slak里面使用的的大卷积核的结构实现。SLak并没有直接暴力的简单吧RepLKNet的31x31卷积核增加到61x61，而是进行了上面结构的更改，基于两个观察：

• 第一个是直接暴力加到51x51，就会导致精度下降，说明此路不通；
• 改为分拆成两个小卷积核组合，可以解决这个问题；
• 最后加上Sparsity，可以大大提高精度，也就是 用更多的组卷积，加宽宽度。

最后就有了：

可以看到，精度超越了Convnext-Tiny，参数量差不多，但是flops增加了（比了个寂寞）。

最后在检测上的精度如上图，检测上提高了一个点，但是没有对比coco的结构，不知道是不是不敢放，还是没做这个实验，其实对比一下mAP-Large可能更有意思。

动机

为什么大家现在开始探索大卷积结构的可行性？我认为主要原因有3个：

• transformer结构正在不断的超越Convnet-based模型，可以说，出来一个吊打一个，因此convnets应该予以还击了；
• 一直以来我们都是用的小卷积，smaller convs, deeper networks，探索大卷积核下可行性是必然的；
• 最后就是SLak作者在一个talk中提到的：

小卷积的设计一直以来是跟随者硬件水平来的，以前算量不足的时候，我们尽可能的减少kernelsize，现在在一些根本不缺算力的场合下，是否有可能大力出奇迹呢？
小卷积的设计虽然可以让模型参数更少，但flops其实不一定低，这些传统的设计也是有一些代价的：例如，在GPU下太小的卷积就无法做到更高效，另外，小卷积也会让模型缺乏全局视野能力，这也就是为什么目标检测有时候很难检测超大物体，或者无法根据全局去推断一个物体的类别，而这个人类是可以做到的。

最后其实还有一个动机，我不知道各位有没有发现，反正我是发现了。也就是Transformer这一脉方法的缺点，这些缺点，如果不在实际场合下以非常高的要求去使用，你会觉得还可以忍受，但是一点要求高了，这些缺点就不容忽视，主要是：

• 平方级的计算复杂度上升，随着输入的尺寸增大，如果你做自动驾驶，你用的是8k的resolution，那你应该可以感受到；
• 参数很多，transformer的参数量（模型体积）通常比conv大很多，这是有结构决定的，那么多FNN，参数不多才怪；
• 难以叠加太复杂的结构，难以像conv一样复用多层次的结构（例如FPN PAN等）；

而这些，或许是大卷积核的Convnets才是出路。当然，就像我前面所说，要让他work，可能还是离不开transformer。

总结

大卷积核结构还是有点用，但我觉得更大的价值还是在于，怎么解决transformer结构带来的平方级计算复杂度上升问题。毫无疑问，未来会有更多transformer + conv结合的工作。这些结果，在充分利用GPU算力上还是大有用途。例如像Convnext这种结构，我个人认为就很优雅，集众家之长，补自家之短，非常英明的一个模型结构