图像分类丨ILSVRC历届冠军网络「从AlexNet到SENet」

前言

• 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展，ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没，促使了许多经典工作。我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络，简单介绍了它们的核心思想、网络架构及其实现。

  代码主要来自：https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100

• ImageNet和ILSVRC

• • ImageNet是一个超过15 million的图像数据集，大约有22,000类。

  • ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge，从2010年开始举办到2017年最后一届，使用ImageNet数据集的一个子集，总共有1000类。

• 历届结果

• 评价标准

  top1是指概率向量中最大的作为预测结果，若分类正确，则为正确；top5则只要概率向量中最大的前五名里有分类正确的，则为正确。

LeNet

Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition

网络架构

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as func
class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, kernel_size=5)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, kernel_size=5)
        self.fc1 = nn.Linear(16*16, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
 
    def forward(self, x):
        x = func.relu(self.conv1(x))
        x = func.max_pool2d(x, 2)
        x = func.relu(self.conv2(x))
        x = func.max_pool2d(x, 2)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = func.relu(self.fc1(x))
        x = func.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

AlexNet

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

核心思想

• AlexNet相比前人有以下改进：

•               1.采用ReLU激活函数

                2.局部响应归一化LRN

  

                3.Overlapping Pooling

                4.引入Drop out

                5.数据增强

                6.多GPU并行

网络架构

• 代码实现

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=NUM_CLASSES):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11,padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
            nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2),
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(256 * 2 * 2, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, 10),
        )
    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), 256 * 2 * 2)
        x = self.classifier(x)
        return x

实验结果

ZFNet

Visualizing and Understanding Convolutional Networks

核心思想

• 利用反卷积可视化CNN学到的特征。

•     1.Unpooling：池化操作不可逆，但通过记录池化最大值的位置可实现逆操作。

      2.Rectification：ReLU

      3.Filtering：使用原卷积核的转置版本。

网络架构