Pytorch之shuffleNet图像分类

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前言

ShuffleNet是Face++（旷视）在2017年发布的一个高效率可以运行在手机等移动设备的网络结构，论文发表在CVRP2018上。它是一种轻量级卷积神经网络架构，旨在在计算资源有限的情况下实现高效的模型推理。它是专门为计算能力有限的移动平台设计的。

通过逐点分组卷积(Pointwise Group Convolution) 和通道洗牌(Channel Shuffle) 两种新运算，在保持精度的同时大大降低了计算成本 。

ShuffleNet 比最近的 MobileNet 在 ImageNet 分类任务上的 top-1误差更低 (绝对7.8%) 。在基于ARM的移动设备上，ShuffleNet 比 AlexNet 实现了约13倍的实际加速，同时保持了相当的精度 。
 

一、ShuffleNet V1

2017年之前，最优的算法结构例如Xception、ResNext等因为大量使用1×1卷积，虽然会使模型变小，但导致计算效率降低。ShuffleNet中的pointwise group convolution可以降低1×1卷积的计算复杂度。但是group卷积也有一定缺点，为了解决组卷积带来的副作用，提出了channel shuffle来帮助信息在各通道之间流动。

与热门的VGG和ResNet相比，在限定的计算复杂度之内，ShuffleNet允许有更多的特征映射通道，这有助于编码更多的信息，并且这对非常小的网络的性能特别关键。

1.分组卷积(Group Convolution)

分组卷积(Group Convolution) 的概念首先是在 AlexNet 中引入，用于将模型分布到两块 GPU 上 。

Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组，然后采用不同的卷积核再对各个组进行卷积，这样会降低卷积的计算量。因为一般的卷积都是在所有的输入特征图上做卷积，可以说是全通道卷积，这是一种通道密集连接方式（channel dense connection），而group convolution相比则是一种通道稀疏连接方式（channel sparse connection）。

                                                                  常规卷积 VS 分组卷积 

如果输入feature map尺寸为C∗H∗W，卷积核有N个，输出feature map与卷积核的数量相同也是N，每个卷积核的尺寸为C∗K∗K，N个卷积核的总参数量为N∗C∗K∗K，输入map与输出map的连接方式如上图左所示。

Group Convolution，则是对输入feature map进行分组，然后每组分别卷积。

假设输入feature map的尺寸仍为C∗H∗W，输出feature map的数量为N个，如果设定要分成G个groups，则每组的输入feature map数量为C/G，每组的输出feature map数量为N/G，每个卷积核的尺寸为C/G∗K∗K，卷积核的总数仍为N个，每组的卷积核数量为N/G，卷积核只与其同组的输入map进行卷积，卷积核的总参数量为N∗C/G∗K∗K。

可见，总参数量减少为原来的 1/G，其连接方式如上图右所示，group1输出map数为2，有2个卷积核，每个卷积核的channel数为4，与group1的输入map的channel数相同，卷积核只与同组的输入map卷积，而不与其他组的输入map卷积。

在小型网络中，逐点卷积会导致满足复杂度约束的通道数量有限，从而严重的影响精度 ；最直接的解决方案是：采用通道稀疏连接（ channel sparse connections ），例如分组卷积可以大大降低计算成本 。但是，这样就会出现一个 问题 ：某个通道的输出只能来自一小部分输入通道，这样阻止了通道之间的信息流，也就削弱了神经网络表达能力 ；

为此作者进一步将分组卷积和深度可分离卷积推广为一种新的形式：通道洗牌操作（ Channel Shuffle Operation ）。

2.通道洗牌(Channel Shuffle)

为达到特征通信目的，采用Channel Shuffle操作，其含义是对Group Convolution后的特征图进行重组，这样可以保证接下了采用的Group Convolution其输入来自不同的组，因此信息可以在不同组之间流转。进一步的展示了这一过程并随机，其实是均匀地打乱。
 

Channel Shuffle

对于普通分组卷积，如上图 a 所示，都是针对该组内的 channel 信息进行卷积操作，如果简单串联的话，则一直对同一个组内的信息进行处理，组与组之间是没有信息交流的，阻止了通道之间的信息流，也就削弱了神经网络表达能力。

当加入channel shuffle 操作，首先还是进行分组卷积得到特征矩阵，假设使用三个 group，如上图 b 所示。然后对特征矩阵原来的 group 再进行更细粒度的划分成三个 sub-group，将每个组中的第一个 sub-group 放到一起，将每个组中的第二个 sub-group 放到一起…，就能形成新的特征矩阵，如(c)中的Channel Shuffle。然后再进行分组卷积，就使得组与组之间的信息可以得到交流。

通过 通道洗牌(Channel Shuffle) 允许分组卷积从不同的组中获取输入数据，从而实现输入通道和输出通道相关联 。

3. ShuffleNet Unit

ShuffleNet Unit是基于残差块（residual block）、Group convolution和Channel Shuffle设计。

       (a)深度卷积                                   (b)逐点分组卷积                       (c)逐点分组卷积(stride=2)

图(a)是Resdual block

①1×1卷积（降维）＋3×3深度卷积+1×1卷积（升维）

②之间有BN和ReLU

③最后通过add相加  

图(b)为输入输出特征图大小不变的ShuffleNet Unit

①将第一个用于降低通道数的1×1卷积改为1×1分组卷积 + Channel Shuffle

②去掉原3×3深度卷积后的ReLU

③ 将第二个用于扩增通道数的1×1卷积改为1×1分组卷积

(b)展示了改进思路：将密集的1x1卷积替换成1x1的Group Convolution（因为主要计算量较大的地方是密集的1x1的卷积操作），然后在之后增加了一个Channel Shuffle操作。第二个逐点群卷积的目的是恢复通道维数以匹配shortcut路径。为了简单起见，不在第二个逐点层之后应用额外的channel shuffle操作，因为它产生的结果变化不大。这里是stride为1的情况。

图(c)为输出特征图大小为输入特征图大小一半的ShuffleNet Unit

①将第一个用于降低通道数的1×1卷积改为1×1分组卷积 +Channel Shuffle
②令原3×3深度卷积的步长stride=2， 并且去掉深度卷积后的ReLU
③将第二个用于扩增通道数的1×1卷积改为1×1分组卷积
④shortcut上添加一个3×3平均池化层(stride=2)用于匹配特征图大小
⑤对于块的输出，将原来的add方式改为concat方式

(c)降采样操作，对于使用stride>1(stride=2)的情况，只需做两个修改：

(1)在shortcut路径上添加3×3平均池化

(2)将逐元素相加ADD替换为通道级联Concat，这使得可以在不增加额外计算成本的情况下轻松地扩大通道维数。

 ResNet、ResNeXt和ShuffleNet网络的参数使用对比

计算可以知道，ShuffleNet V1的参数使用量比ResNet和ResNeXt网络的参数都要少。在给定的有限的计算资源下，ShuffleNet 能够使用更宽的特征图。 作者发现这对于小型网络来说至关重要，因为通常小型网络通常有很少的通道数来处理信息。 

4.网络结构

基于ShuffleNet Unit，如下表中展示了整个ShuffleNet V1结构，首先使用的普通的3x3的卷积和max pool层，接着网络主要由为三个阶段的ShuffleNetUnit单元的堆栈组成(stage2/3/4)，每个stage第一层stride=2，从而实现降采样的功能，每个stage中的其他超参数保持不变，从上一个stage到下一stage中的输出通道数加倍。与ResNet类似，每个ShuffleNet Unit中bottleneck中的通道数设置为输出通道数的1/4。

在ShuffleNet unit 中，组个数g代表着逐点卷积的连接稀疏程度。在上图中展示了不同的组数量的方案，同时通过调整输出通道数（网络的宽窄），来使得整体的计算量大致相同。那么对于一个给定的计算量约束，g越大，则可以设置越多的卷积核，产生越多的输出通道，从而帮助编码更多的信息，其中较多论文使用的是g=3的版本。

 创新点

①使用分组逐点卷积(Group Convolution)来降低1×1卷积的计算复杂度

②使用通道重排(Channel Shuffle)操作来帮助信息在特征通道间流动

二、ShuffleNet V2

ShuffleNet v2是一种深度神经网络架构，与ShuffleNet v1和MobileNet v2相比，在计算复杂度为40M FLOPs的情况下，精度分别比ShuffleNet v1和MobileNet v2高3.5%和3.7%。ShuffleNet v2的框架与ShuffleNet v1基本相同，都包括Conv1、Maxpool、Stage 2~5、Global pool和FC等部分。唯一的不同是ShuffleNet v2比ShuffleNet v1多了一个1x1 Conv5。ShuffleNet v2还提供了四个不同版本，即ShuffleNet v2 0.5x、ShuffleNet v2 1x、ShuffleNet v2 1.5x和ShuffleNet v2 2x。

ShuffleNetV2中提出了一个关键点，之前的轻量级网络都是通过计算网络复杂度的一个间接度量，即FLOPs，通过计算浮点运算量来描述轻量级网络的快慢。

但是从来不直接考虑运行的速度。在移动设备中的运行速度不仅仅需要考虑FLOPs，还需要考虑其他的因素，比如内存访问成本(memory access cost)和平台特点(platform characterics)。

所以，ShuffleNet v2通过控制不同的环境来测试网络在设备上运行速度的快慢，而不是通过FLOPs来判断性能指标。

因此，ShuffleNetv2提出了设计应该考虑两个原则：

①应该使用直接度量(如速度)而不是间接度量(如FLOPs)。

②这些指标应该在目标平台上进行评估。

然后，ShuffleNetv2根据这两个原则，提出了四种有效的网络设计原则：

G1: Equal channel width minimizes memory access cost (MAC)
G2: Excessive group convolution increases MAC
G3: Network fragmentation reduces degree of parallelism
G4: Element-wise operations are non-negligible

1.高效网络设计的实用准则

（1） Equal channel width minimizes memory access cost (MAC)

当保持FLOPs不变时，卷积层的输入特征矩阵与输出特征矩阵相等时，MAC最小，这里针对1x1的卷积层。

相同的channel可最大限度地降低内存访问成本（MAC）：轻量化网络通常采用深度可分离卷积，其中逐点卷积（即1×1卷积）占了绝大部分的计算量。我们研究了1×1卷积的核心形状，其由两个参数指定：输入通道的数量c1和输出通道的数量c2。设h和w为feature map的空间大小，1×1卷积的FLOPs为B = h * w * c1 * c2。内存访问成本(MAC)，即内存访问操作数，为

                                                       

这个公式分别对应于输入/输出特性映射的内存访问和卷积核权重。其实这条公式可以看成由三个部分组成：第一部分是，对应的是输入特征矩阵的内存消耗；第二部分是，对应的是输出特征矩阵的内存消耗。第三部分是。

然后根据均值不等式得出：                                                ​​​​​​​        ​​​​​​​                            ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        

因此理论上MAC的下界由FLOPs决定，当且仅当c1 = c2 时取得最小值。

在实验中，由于内存的限制，加上卷积库对于卷积使用的模块优化，真实情况会略有差异，因此作者在现实情况中做了实验结果如图：

通过改变比率c1: c2显示了在固定总FLOPs时的运行速度。可见，当c1: c2接近1:1时，MAC变小，网络评估速度加快。 

（2） Excessive group convolution increases MAC

当GConv的groups增大时(保持FLOPs不变时)，MAC也会增大。

组卷积的组数越大，MAC越大，组卷积是轻量化网络的核心，它通过将所有channel之间的密集卷积改变为稀疏（仅在同一组内）来降低计算复杂度（FLOP）。

一方面，因为组卷积相比普通卷积降低了计算量，因此在给定FLOP的情况下使用组卷积可以使用更多的channel，增加了网络的容量（从而提高了精度）。然而，另一方面，增加的channel数导致更多的MAC。

假设 g 是1x1组卷积的组数，则有：

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​       

        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​        ​​​​​​​    
 

给定固定的输入形状c1× h × w，计算代价B, MAC随着g的增长而增加(线性函数)。

实验结果如下，

通过保持FLOPs一定的情况下，改变g的数值，以GPU x1 与CPU x1为例进行说明，当g=1的时候，每秒能推理2451个batches；当g=2,每秒能推理1725个batches;当g=8,每秒能推理634个batches;当g有1到8,它的推理速度下降到原来的1/4还是非常明显的。但在cpu上我们发现它下降的连一半都不到。

（3）Network fragmentation reduces degree of parallelism

  网络设计的碎片化程度越高，速度越慢。这里所说的碎片化可以理解为网络的分支的程度，大多数网络在设计的时分支比较多。

  分支可以是串联，可以是并联，在GoogLeNet系列中，它就并行了有3x3的卷积层，5x5的卷积层，还有池化层等等，他们就很喜欢采用多分支的结构来进行网络的搭建。

 在GoogLeNet系列和自动生成的体系结构中，每个网络块都广泛采用了一种多路径结构。许多小型操作，这里称为碎片操作，被用来代替几个大的操作。

 虽然这种碎片化结构已经被证明有利于提高准确性，但它可能会降低效率，因为它对GPU等具有强大并行计算能力的设备不友好。它还引入了额外的开销，比如内核启动和同步。

 对于(e)块结构，有4个并行的分支，对于每个卷积层都需要有kernel的启动，如果四个并行结构计算时间差不多，影响较小。如果相差很大，运算快的分支运算完成之后就会一直等着运算比较慢的分支，只有等到所有分支全部计算完成后，才能进行下一步计算，因此效率是比较低的。 

为了量化网络分片如何影响效率，作者评估了一系列不同分片程度的网络块。每个构造块由1到4个1 × 1的卷积组成，这些卷积是按顺序或平行排列的，每个块重复堆叠10次，块结构上图所示。

 其中上图(a)，(b)，(c)对应的与1-fragement，2-fragement-series，4-fragement_series，他们是简单的串行，同样是保持FLOPs不变的情况下，串行的层数越多，碎片化程度越高我们的推理速度也是越来越慢的。

  对于图(d)，(e)，对应的是2-fragement-parallel，4-fragement-parallel，也同样是碎片化程度越高，推理速度越慢。但是在cpu上其实变化是不大的，GPU变化非常明显。

（4）Element-wise operations are non-negligible

逐元素操作的执行时间是不可忽略的。

在像ShuffleNet V1和MobileNet V2这样的轻量级模型中，逐元素操作占用了相当多的时间，尤其是在GPU上。逐元素运算包括激活函数比如ReLU，AddTensor比如shortcut分支与主分支的输出进行Add操作，AddBias比如卷积运算过程中偏置相加等。

对于每一个元素型操作的都叫Element-wise operation,这些操作的特点都是它的FLOPs很小，但是他们的MAC很大。作者也说了像depthwise convolution也可以看做为element-wise operator。因为它也具有较高的MAC / FLOP比。

 可以看见上表中报告了不同变体的运行时间。观察到，在移除ReLU和shortcut后，GPU和ARM都获得了大约20%的加速。这里主要突出的是，这些操作会比我们想象当中的要耗时。

总结：基于上述准则和实证研究，作者总结出一个高效的网络架构应该：

①要使用“平衡”卷积，使输入特征矩阵和输出矩阵的channel相等或者接近

②注意分组卷积的计算成本，增大组数能降低参数,但是它会增加计算成本

③降低网络的碎片程度，不要涉及多分支结构

④尽可能减少使逐元素操作（element-wise operator）

2. 网络结构

如下图所示，图(a)和图(b)是shuffleNet V1,其中(a)是DW卷积步距为1时的block，(b)是DW卷积步距为2时的 block。右边的图(c)和图(d)，是shuffleNet V2中对应步距为1和2的block。

ShuffleNetV2在V1上做出了一些改进，如图( c )所示，在每个单元的开始，通过一个Channel Split操作将输入特征矩阵划分为两部分，一部分是shortcut分支，另一部分对应于主分支（在ShuffleNetV2中这里是对channels均分成两半）。根据G3，不能使用太多的分支，所以其中一个分支不作改变，另外的一个分支由三个卷积组成，它们具有相同的输入和输出通道以满足G1。

在主分支上，两个1 × 1卷积不再是组卷积，而改变为普通的1x1卷积操作，这是为了遵循G2（需要考虑组的代价）。卷积后，两个分支被拼接，而不是相加(G4)。因此，通道的数量保持不变(G1)。

然后使用与ShuffleNet V1中相同的Channels Shuffle操作来启用两个分支之间的信息通信。需要注意，ShuffleNet v1中的“Add”操作不再存在。ReLU和depthwise convolutions 这样的元素操作只存在于一个分支中。

对于三个连续的element-wise操作，Concat,Channel Shuffle以及下一个block的Channel Split，这三个操作可以合并为一个element-wise operation，这样减少了element-wise操作的个数，这就满足G4准则。

对于stride为2降采样图(d)，ShuffleNet v1使用了3x3的平均池化，而ShuffleNet v2使用了一个3x3 DW卷积和一个1x1的普通卷积。不存在channel split操作，移除通道分离操作符，输出通道的数量增加了一倍。

所提出的block( c )( d )以及由此产生的网络称为ShuffleNet V2。基于上述分析，该体系结构设计是高效的，因为它遵循了所有的指导原则。积木重复堆叠，构建整个网络。ShuffleNet V2网络结构如下表所示。

总体网络结构类似于ShuffleNet v1，唯一的区别是在全局平均池化前增加了一个1 × 1的卷积层来混合特性。每个block中的通道数量被缩放，生成不同复杂度的网络，标记为0.5x，1x，1.5x，2x。对于每个stage，它的第一个block是需要进行翻倍的，步距strip都是等于2的。

ShuffleNet v2不仅高效，而且准确，主要有两个原因：

①每个block的高效率使使用更多的特征通道和更大的网络容量成为可能

②在每个block中，有一半的特征通道直接穿过该块并加入下一个块, 可以看作是一种特性复用，与DenseNet和CondenseNet的思想一样

结束语

感谢阅读吾之文章，今已至此次旅程之终站 。

吾望斯文献能供尔以宝贵之信息与知识也 。

学习者之途，若藏于天际之星辰，吾等皆当努力熠熠生辉，持续前行。

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