ResNeXt、DenseNet、CSPNet网络模型总结_cspresnet

开源代码：https://github.com/xxcheng0708/Pytorch_Image_Classifier_Template

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ResNeXt

在网络架构设计层面，常见的几种提升网络性能的方法：

1. 网络的宽度width：每层卷积的输出通道数
2. 网络的深度depth：网络的层数
3. 网络的分辨率resolution：输入图像的分辨率大小
4. 网络的增长率growth：随着层数的增加，每层卷积输出通道数的增长比例
5. 网络的特征复用：如DenseNet可以使用更浅的网络，更少的参数，提升特征复用，达到与深度网络相当的性能
6. 高效特征融合：InceptionNet的split-transforms-merge模式，将输入分别使用不同的转换分支提取特征，然后将多个分支的结果进行合并实现特征融合

ResNeXT借鉴了VGGNet、ResNet中连续堆叠多个相同或相似block的特性，以及借鉴InceptionNet中split-transforms-merge对特征进行高效融合的特性。

         如上图所示，右图在卷积核的大小，以及输出通道数量上做了设计，使得左右两种结构在参数量和浮点运算量方面相当。右图中，将原本ResNet中的一条分支扩展程32条分支，并且每条分支是完全相同的，最后将各分支的输出结果相加（有点Transformer里面的Multi-Head Attention那味了，只不过Multi-Head Attention是将多个结果进行concat）。上右图的网络结构与下图网络结构是等价的：

         ResNeXt网络在每个分支中使用了bottleneck的结构，也就是先使用1x1卷积进行降维，减少特征图的通道数，然后再进行分组卷积等提取体征，最后再使用1x1卷积进行升维，还原特征图的通道数。ResNeXt中每个block可以表示如下：

        C代表block中分支的数量，T_i代表每个分支的子网络，x表示short-cut连接。

基数cardinality：在ResNeXt中，将上述block中的分支数量称作基数，并且认为基数和网络的宽度width、深度depth同等重要，这一点在DenseNet网络中也可以看出，DenseNet是将基数发挥到极致。

ResNeXt涉及的相关工作及概念

多分支卷积网络：ResNeXt中使用了多分支的子网络进行特征融合

分组卷积：ResNeXt中，使用分组卷积来控制网络的参数量和浮点计算量

压缩卷积网络：不同于常见的以损失模型精度为代价的压缩方法，ResNeXt使用多分支的分组卷积等操作，在控制模型参数量和浮点计算量的前提下，还能进一步提升模型的表达能力

集成算法：由于使用了多分支的子网络进行特征融合，这种操作类似于集成学习方法，不同于集成学习方法的是，ResNeXt中各个分支是完全相同的

ResNeXt与Inception-ResNet的关系

ResNeXt中block的每个分支是完全相同的结构，不需要进行特殊的设计，在Inception-ResNet中，block的每个分支是不同的，经过精心设计的。并且，在ResNeXt中，各个分支的结果使用加法进行合并。

ResNet50与ResNeXt50网络模型对比：

        上表中的ResNeXt在block内部采用的是分组卷积的方式来实现多分支处理。其中，C=32表示在block中有32个分支或者32组分组卷积，d=4表示在block中的每个分支处理4个通道的输入数据，或者说每个分组卷积处理4个通道的输入。

Pytorch版本中ResNeXt的block结构如下：

         可以看到，在128 x 4 x 3 x3卷积部分，将128个通道的输入分成了32组，每组处理4个通道，每组输出4个通道，然后将32组的输出结果concat得到输出的128个通道。

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DenseNet

        鉴于ResNet等网络使用shot-cut来实现特征的融合，以及缓解梯度消失问题，DenseNet将这种shot-cut的思想发挥到极致，将网络每个Block中前面层所有分辨率相同的feature map进行融合，而不仅仅只融合上一层的feature map，所以DenseNet每个Block中网络层级之间具有L * (L + 1)/2个连接，所以网络起名叫DenseNet。并且，不同于ResNet的shot-cut采用加法运算，DenseNet采用concat进行feature map的连接。用公式表示如下：

        DenseNet中，第i层的输入与第i层的输出做concat，作为第i+1层的输入，这就要求输入和输出的分辨率保持不变，就是不做下采样操作，下采样操作在transition层进行。

        像上图这样，每一层都可以利用全面所有层学习得到的结果，在使用同样参数量的情况下，特征的重复利用率更高，不需要再进行重复的特征学习。同样的，这种密集连接方式也有利于网络的训练。

DenseNet的网络结构如下：

DenseNet包含以下模块：

Block模块：DenseNet将整个网络划分成多个Block，每个Block里面包含多个conv+BN+Relu的操作，Block内部不做下采样操作（包括卷积下采样和池化下次采样），并且对卷积操作做padding填充，所以这些操作输出相同分辨率大小的feature map，所以在每个Block内部各层的feature map是可以进行concat融合的，在Block模块内部，设置每个卷积层的卷积核数量k，叫做Growth Rate，每层卷积的输入通道为前面所有层的通道数求和 ，输出通道数为k

转换模块：在Block之间的层叫做转换层，转换层使用conv+BN+max pooling完成下采样操作。

瓶颈层Neck：为了进一步提升每个Block模块中卷积操作的效率，在进行每次conv+BN+Relu之前，使用1x1卷积先将输入的feature map在通道维度上进行降维，将原本通道数为 的输入特征图的通道数减少到4k，然后在此基础上进行conv+BN+Relu操作。使用瓶颈层的DenseNet叫做DenseNet-B

通道压缩模块：为了继续降低计算量，提升速度，原本的转换模块使用conv+BN+max pooling完成下采样操作，降低feature map的分辨率大小，在压缩模块，进一步对feature map的通道数进行压缩，假设原本的通道数为m，经过压缩之后的通道数变为 ， 。使用通道压缩的DenseNet叫做DenseNet-C。同时使用瓶颈层和压缩层的叫做DenseNet-BC。

Pytorch版本中DenseNet的部分dense block结构如下： 

         真是将Dense发挥到极致！！！

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CSPNet   【CSPNet 解读】一种增强CNN学习能力的新型骨干网络_AI 菌的博客-CSDN博客_csp net有什么用

以DenseNet为例，DenseNet中，后面层的输入是前面层的输出做concat之后得到的，如下：

        在使用后向传播更新参数时，后面层会包含前面层的梯度，如下：

        其中f代表参数更新函数，g表示每一层的梯度，可以看出由于后面层的输入中包含前面层的输出，所以后面层计算的梯度也会包含前面层的梯度。这种就导致了梯度计算的重复，对此进行优化可以对模型进一步加速，因此，此种优化方式适用于使用short-cut的网络，比如DenseNet，ResNet, ResNeXt等。

CSPNet思想

        在原本DenseNet中，前面层的feature map全部传入后面层作为输入，在CSPNet中，将前面层的feature map在通道上一分为二，一部分输入到后面层，一部分直接通过short-cut的方式连接到transition层，这样可以缓解一部分的梯度信息重复计算问题，从而减少模型的计算量和显存占用。

Cross Stage Partial DenseNet

        上图是在DenseNet上应用CSP的示意图。

        传统的DenseNet中，第i层的输入与第i层的输出做concat，作为第i+1层的输入，这就要求输入和输出的分辨率保持不变，就是不做下采样操作，下采样操作在transition层进行。

        在CSPDenseNet中，将输入特征数据在通道维度上划分为 ， 输入到DenseNet中， 直接在transition层与DenseBlock的输出在通道维度上做concat。在CSPDenseNet的transition层，先将Dense Block的输出结果 经过一个conv卷积操作，然后和 进行concat得到 ，输入到另一个conv卷积操作得到 。

        上述图（b）中CSPDenseNet的前向推理过程如下：

        参数更新过程如下：

        经过上述改进之后，CSPDenseNet将原来DenseNet中对于全部feature map的重复梯度计算降低了一半，因为另一半x0' 的feature map不在经过Dense Block，直接送入了transition层。所以这种网络结构叫做Cross Stage Partial DenseNet，就是跨Stage的部分的DenseNet。

        在CSP结构中，几种不同的特征融合变体，其中Fusion Last效果最好：

        CSP结构用于ResNeXT网络：