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一文读懂物体分类AI算法：LeNet-5 AlexNet VGG Inception ResNet MobileNet

2018-6-7 17:26:31 4114

0 摘要：当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNet VGG Inception ResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-1521 引言当前深度学习十分火热，深度学习网络模型对于降低错误率的重要作用不言而喻。深度学习应用场景主要分为三类：物体识别与分类，物体检测，自然语言处理。在物体识别与分类领域，随着AlexNet在2012年一炮走红，深度学习重新燃起了一片热情。从Lenet5第一次使用卷积开始，经历了AlexNet VGG Inception ResNet等各种模型，错误率也一再降低。ResNet-152 top-5错误率仅为3%左右，远低于人眼的5.1%。本文主要讲解各种网络模型的结构，他们的特点，以及这些特点为何能减少训练时间和降低错误率。2 LeNet-5LeNet-5的出现标志着CNN卷积神经网络在AI领域的出现，CNN以视觉感受野和权值共享的思想，大大减少了模型参数，使得深度学习模型训练成为了可能。但由于诞生于1998年，GPU的概念都还没有提出，CPU的性能又是极其低下，而且LetNet-5只能使用在手写字识别等很简单的应用场景，故一直没有火起来。但作为CNN应用的开山鼻祖，学习CNN势必先从学习LetNet-5开始。LeNet-5网络结构如下图LeNet-5输入为32x32的二维像素矩阵，由于是灰度图，输入通道为1，其正向传播步骤为先经过一层5x5的卷积，feature map为6，也就是输出通道为6。由于没有在图片四周加padding，像素矩阵大小变为了28x28。这一层参数量为(5x5+1)x6 = 156。然后经过一层2x2的平均值池化层进行下采样。像素矩阵大小变为了14x14 再经过一层5x5的卷积，feature map为16。像素矩阵大小变为了10x10。这一层参数量为(5x5x6+1)x16 = 2416 然后经过一层2x2的最大值池化层。像素矩阵大小变为了5x5 在经过一层5x5的卷积，feature map为120。像素矩阵大小变为了1x1。这一层参数量为(5x5x16+1)x120 = 48120 然后经过一层全连接层, 输出为84.故这一层参数量为84x120 = 10080 最后一层为Gaussian Connections输出层，输出0~9共10个分类。目前主流输出层已经由softmax来代替 LeNet-5的特点如下使用了卷积来提取特征，结构单元一般为卷积 - 池化 -非线性激活已经加入了非线性激活，激活函数采用了tanh和sigmoid，目前大多数情况下我们使用的是relu 池化层使用的是平均值池化，目前大多数情况下我们使用最大值池化分类器使用了Gaussian Connections，目前已经被softmax替代 3 AlexNetAlexNet在2012年以16.4%的显著优势问鼎ILSVRC的冠军，重新燃起了人们对于深度学习研究的热情。它第一次采用了relu，dropout，GPU加速等技巧，参数量为6000万，模型大小240M左右。其网络结构如下AlexNet输入图片为224x224, 输入为RGB三通道。正向传播共5个卷积层和3个全连接层，步骤为 conv1-relu1-pool1-lrn1: 11x11的卷积，步长为4，输出通道96,也就是96个特征图。分为两组，每组48个通道。然后通过一层relu的非线性激活。在经过一层最大值池化，池化核大小3x3, 步长为2。最后再经过一层LRN，局部响应归一化。第一层运算后图片大小为27x27x96 conv2-relu2-pool2-lrn2: 第二层的输入即为第一层的输出，也就是27x27x96的像素矩阵。96个feature map分成两组，分别在两个GPU中进行运算。卷积核大小为5x5, 步长为1，输出通道为128. 然后进过一层relu非线性激活。再经过一层最大值池化，池化核大小仍然为3x3, 步长为2. 最后再经过一层LRN。第二层运算后为两组13x13x128的图片 conv3-relu3: 第三层的输入为第二层的输出，也就是13x13x128的像素矩阵。先经过卷积核大小为3x3x192的卷积运算，步长为1。然后就是relu非线性激活。注意这一层没有max-pooling和LRN。第三层运算后为两组13x13x192 conv4-relu4: 第四层先经过卷积核大小为3x3, 步长为1的卷积运算，然后经过relu非线性激活。第四层运算后尺寸仍然为两组13x13x192的图片 conv5-relu5-pool5:第五层先经过卷积核大小为3x3, 输出通道128，步长为1的卷积运算，然后经过relu非线性激活。最后经过一层大小为3x3, 步长为2的max-pooling, 第五层运算后为两组6x6x128的图片 fc6-relu6-dropout6: 第六层为全连接层，输入为两组6x6x128, 组合在一起也就是6x6x256。输出通道为4096。经过relu和dropout后输出。输出为4096的一维向量 fc7-relu7-dropout7: 第七层为全连接层，输入为4096的一维向量，输出也为4096的一维向量，也就是4096x4096的全连接。然后通过relu和dropout输出。输出为4096的一维向量。 fc8: 第八层为全连接层，输入为4096的一维向量，输出为1000的一维向量，对应1000个分类的输出。也就是4096x1000的全连接。输出为1000的一维向量。经过这一层后就可以通过softmax得到1000个分类的分类结果了。 AlexNet的结构特点为采用relu替代了tanh和sigmoid激活函数。relu具有计算简单，不产生梯度弥散等优点，现在已经基本替代了tanh和sigmoid 全连接层使用了dropout来防止过拟合。dropout可以理解为是一种下采样方式，可以有效降低过拟合问题。卷积-激活-池化后，采用了一层LRN，也就是局部响应归一化。将一个卷积核在(x,y)空间像素点的输出，和它前后的几个卷积核上的输出做权重归一化。使用了重叠的最大值池化层。3x3的池化核，步长为2，因此产生了重叠池化效应，使得一个像素点在多个池化结果中均有输出，提高了特征提取的丰富性使用CUDA GPU硬件加速。训练中使用了两块GPU进行并行加速，使得模型训练速度大大提高。数据增强。随机的从256x256的原始图片中，裁剪得到224x224的图片，从而使一张图片变为了(256-224)^2张图片。并对图片进行镜像，旋转，随机噪声等数据增强操作，大大降低了过拟合现象。 4 VGGVGG为ILSVRC 2014年第二名，它探索了卷积网络深度和性能，准确率之间的关系。通过反复堆叠3x3卷积和2x2的池化，得到了最大19层的深度。VGG19模型大概508M，错误率降低到7.3%。VGG模型不复杂，只有3x3这一种卷积核，卷积层基本就是卷积-relu-池化的结构，没有使用LRN，结构如下图。VGG的特点如下采用了较深的网络，最多达到19层，证明了网络越深，高阶特征提取越多，从而准确率得到提升。串联多个小卷积，相当于一个大卷积。VGG中使用两个串联的3x3卷积，达到了一个5x5卷积的效果，但参数量却只有之前的9/25。同时串联多个小卷积，也增加了使用relu非线性激活的概率，从而增加了模型的非线性特征。 VGG-16中使用了1x1的卷积。1x1的卷积是性价比最高的卷积，可以用来实现线性变化，输出通道变换等功能，而且还可以多一次relu非线性激活。 VGG有11层，13层，16层，19层等多种不同复杂度的结构。使用复杂度低的模型的训练结果，来初始化复杂度高模型的权重等参数，这样可以加快收敛速度。 5 Google InceptionGoogle Inception是一个大家族，包括inceptionV1 inceptionV2 inceptionV3 inceptionV4等结构。它主要不是对网络深度的探索，而是进行了网络结构的改进。inceptionV1击败了VGG，夺得2014年ILSVRC冠军。之后Google又对其网络结构进行了诸多改进，从而形成了一个大家族。5.1 InceptionV1inceptionV1是一个设计十分精巧的网络，它有22层深，只有500万左右的参数量，模型大小仅为20M左右，但错误率却只有6.7%。它的网络结构特点如下去除了最后的全连接层，而使用全局平均池化来代替。这是模型之所以小的原因。AlexNet和VGG中全连接几乎占据了90%的参数量。而inceptionV1仅仅需要1000个参数，大大降低了参数量 inception module的使用。借鉴与Network in Network的思想，提出了inception module的概念，允许通道并联来组合特征。其结构如下 inception module分为并联的四路，分别为单独的1x1卷积，1x1并联3x3, 1x1并联5x5, 池化后1x1卷积。使用不同的卷积结构来提取不同特征，然后将他们组合在一起来输出。使用了1x1,3x3,5x5等不同尺寸的卷积，增加了提取特征面积的多样性，从而减小过拟合 5.2 inceptionV2inceptionV2和V1网络结构大体相似，其模型大小为40M左右，错误率仅4.8%，低于人眼识别的错误率5.1%。主要改进如下使用两个串联3x3卷积来代替5x5卷积，从而降低参数量，并增加relu非线性。这一点参考了VGG的设计提出了Batch Normalization。在卷积池化后，增加了这一层正则化，将输出数据归一化到0~1之间，从而降低神经元分布的不一致性。这样训练时就可以使用相对较大的学习率，从而加快收敛速度。在达到之前的准确率之后还能继续训练，从而提高准确率。V2达到V1的准确率时，迭代次数仅为V1的1/14, 从而使训练时间大大减少。最终错误率仅4.8% 5.3 inceptionV3inceptionV3的网络结构也没太大变化，其模型大小96M左右。主要改进如下使用非对称卷积。用1x3+3x1的卷积来代替一个3x3的卷积，降低了参数的同时，提高了卷积的多样性分支中出现了分支。如下图 5.4 inceptionV4inceptionV4主要是借鉴了resNet残差网络的思想，可以看做是inceptionV3和resNet的结合。inceptionV4模型大小163M，错误率仅仅为3.08%。主要在ResNet网络中讲解6 ResNet6.1 ResNetV1ResNet由微软提出，并夺得了2015年ILSVRC大赛的冠军。它以152层的网络深度，将错误率降低到只有3.57%，远远低于5.1%的人眼识别错误率。它同样利用全局平均池化来代替全连接层，使得152层网络的模型不至于太大。网络中使用了1x1 3x3 5x5 7x7等不同尺寸的卷积核，从而提高卷积的多样性。resNetV1_152模型大小为214M，不算太大。ResNet提出了残差思想，将输入中的一部分数据不经过神经网络，而直接进入到输出中。这样来保留一部分原始信息，防止反向传播时的梯度弥散问题，从而使得网络深度一举达到152层。当前有很多人甚至训练了1000多层的网络，当然我们实际使用中100多层的就远远足够了。残差网络如下图ResNet的主要特点，就一个字，深！6.2 ResNetV2ResNetV2相对于V1的最大变化，就是借鉴了inceptionV2的BN归一化思想，这样来减少模型训练时间。7 MobileNet为了能将模型部署在终端上，需要在保证准确率的前提下，减小模型体积，并降低预测时的计算时间，以提高实时性。为了能到达这一目的，Google提出了mobileNet框架。最终mobileNetV1_1.0_224模型以16M的大小，可以达到90%的top-5准确率。模型甚至可以压缩得更小，mobileNetV1_0.25_128只有10M左右，仍然能达到80%的准确率。7.1 mobileNet depthwise原理mobileNet模型的核心是，将一个普通的卷积拆分成了一个depthwise卷积和一个1x1的普通卷积(也叫pointwise卷积）。depthwise卷积层的每个卷积只和输入的某一个channel进行计算，而combining则由1x1的卷积来负责。如下图对于卷积核dkdk,输入通道为M，输出通道为N的普通卷积，每个输出通道都是由M个卷积分别和输入通道做计算，然后累加出来，所以需要的参数量为dk x dk x M x N。而对于depthwise卷积，每个卷积只和输入通道的某一个通道发生计算，并且不需要累加操作，其卷积后的输出通道和输入通道相等，仍然为M。然后再经过一层1x1的普通卷积。故其参数为dk x dk x M + 1 x 1 x M x N。mobileNet参数量比原来减少了多少呢，我们由下面的计算可以得出 (dk x dk x M + 1 x 1 x M x N) / (dk x dk x M x N) = 1/N + 1/(dk^2)由于输出通道一般都比较大，为48 96 甚至4096，故一般取1/(dk^2)，对于最常见的3x3卷积，mobileNet参数量可以降低为原来的1/9.7.2 mobileNet网络结构mobileNet一共包含28层，第一层的卷积为普通卷积，之后的卷积为分解的3x3 depthwise卷积和1x1 pointwise卷积。另外，最后有一个全局平均池化层和全连接层。并利用softmax得到分类结果。如下图所示7.3 mobileNet可裁剪化*为了得到更小的模型，mobileNet还可以进行输入通道和分辨率的剪裁，称为Width Multiplier 和 Resolution Multiplier。Width Multiplier 表示输入通道变为baseline的多少倍， Resolution Multiplier表示输入图像缩小为多少。经过剪裁后的mobileNetV1_0.25_128模型，只有10M左右，准确率仍然可达到80%左右。作为端上图像预处理完全足够。下面是Width Multiplier 和 Resolution Multiplier的结果8 总结CNN已经广泛应用在物体识别和分类领域，短短几年间就出现了AlexNet VGG inception ResNet等优秀的神经网络结构，并且每隔几个月就问世一种优秀网络结构，可以说是百花齐放。这要归功于TensorFlow等框架的成熟和GPU等硬件性能的提升，使得网络结构的设计和验证日趋平民化。各种网络结构，其实本质上也是在解决神经网络的几大痛点问题，如下减少模型参数量，降低模型体积加快训练收敛速度，减少训练耗时加快模型预测计算时间，提高实时性。这主要还是通过减少参数量来达到减少过拟合问题减少网络层级过深时的梯度弥散问题学习网络模型，不应该去死记硬背，因为有源源不断的网络结构涌现。我们应该重点掌握每个模型的特点，以及他们是如何来解决上面列举的这些神经网络痛点的。原文链接 0
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