【OpenMMLab 2023 Course】Lecture2

图像分类任务介绍

• 受限于人类的智慧，手工设计特征更多局限在像素层面的计算，丢失信息过多，在视觉任务上的性能达到瓶颈

层次化特征的实现方式

• 卷积 - CNN
• 多头注意力 - Transformer

卷积神经网络

• AlexNet
• VGG
• GoogLeNet
• ResNet：残差建模，解决了精度退化问题
• NAS相关网络
• ViT
• ConvNeXt

轻量化卷积神经网络

卷积的参数量计算：$C^{\prime }\times (C\times K\times K+1)$
卷积乘加次数计算：$H^{\prime }\times W^{\prime }\times C^{\prime }\times (C\times K\times K)$

因此，通过降低通道数和减小卷积核的尺寸，都可以实现轻量化

• 使用不同大小的卷积核
  • Inception：并不是所有特征都需要同样大的感受野，在同一层中混合使用不同尺寸的特征可以减少参数量
• 使用1x1卷积压缩通道数
• 逐层卷积和逐点卷积
• 分组卷积

Vision Transformers

• QKV: Multi-head Self-Attention
• Swin Transformer: Hierarchical Transformer
  • 将 Multi-Head Self-Attention 计算限制在划分的窗口内，减少计算量
  • Shifted Windows Multi-Head Self-Attention：使信息能够跨窗口传递

模型学习

• 监督学习
• 自监督学习
  • 让模型在无标注数据集上学习好的特征，再把模型放在较小的标注数据集上训练分类

监督学习

学习率与优化器策略

• 权重初始化
• 学习率调整策略
  • 退火、升温、Linear Scaling Rule（与batch size同等缩放）
• 正则化与权重衰减
• Early Stopping
• 模型权重平均EMA

数据增强

• 组合数据增强：AutoAugment、RandAugment
• 组合图像
• 标签平滑：类别标注可能错误或不准确，让模型最大限度拟合标注类别可能会有碍于泛化性

模型相关策略

• Dropout
• 随机深度

自监督学习

基于无标注的数据学习

• Relative Location：模型只有很好地理解到图片内容，才能够预测图像块之间的关系
• SimCLR：如果模型能很好地提取图片内容的本质，那么无论图片经过什么样的数据增强操作，提取出来的特征都应该极为相似
• Masked autoencoders：模型只有理解图片内容、掌握图片的上下文信息，才能恢复出图片中被随机遮挡的内容

MMClassification介绍

图像分类模型的构成

• 图片-骨干网络-颈部（如全局平均池化）-分类头（线性全连接层+softmax）-类别概率