MobileNetV1 & MobileNetV2 简介_efficient convolutional neural networks for mobile

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一、模型复杂度与硬件性能的衡量

1、模型复杂度的衡量

• 参数数量（Params）：指模型含有多少参数，直接决定模型的大小，也影响推断时对内存的占用量
  • 单位通常为 M，通常参数用 float32 表示，所以模型大小是参数数量的 4 倍左右
  • 参数数量与模型大小转换示例：10M float32 bit = 10M × 4 Byte = 40MB
• 理论计算量（FLOPs）：指模型推断时需要多少计算次数
  • 是 floating point operations 的缩写（注意 s 小写），可以用来衡量算法/模型的复杂度，这关系到算法速度，大模型的单位通常为 G（GFLOPs：10亿次浮点运算），小模型单位通常为 M
  • 通常只考虑乘加操作(Multi-Adds)的数量，而且只考虑 CONV 和 FC 等参数层的计算量，忽略 BN 和 PReLU 等等。一般情况，CONV 和 FC 层也会 忽略仅纯加操作 的计算量，如 bias 偏置加和 shotcut 残差加等，目前有 BN 的卷积层可以不加 bias
  • PS：也有用 MAC（Memory Access Cost） 表示的

2、硬件性能的衡量

• 算力：
  • 计算平台倾尽全力每秒钟所能完成的浮点运算数（计算速度，fp32），单位一般为 TFLOPS（floating point of per second
  • 计算公式一般为 处理器核心时钟频率 × 处理器核心数量 × 特定数据类型的指令吞吐量 × 2 ，后面乘以 2 是因为乘加视作两次浮点运算
  • eg：NVIDIA A100 GPU 频率为 1.41GHZ，处理器（ Streaming Multiprocessors， SMs）数为 108，每个处理器 FP32 的 CUDA Cores 数量为 64，那么 PeakFLOPS = 1.41*108*64*2 = 19.49TFLOPS
• 带宽（Bandwidth）：
  • 计算平台倾尽全力每秒所能完成的内存（CPU 内存 or GPU 显存）交换量，单位一般为 GB/s（GByte/second）
  • 计算公式一般为 (内存核心时钟频率 × 2) × (内存位宽 / 8) × 通道数，内存频率乘以 2 是因为一个时钟周期传输 2 bit 数据（上升沿和下降沿各传送一次）；内存位宽的单位为 bit，除以 8 转换为 Byte；现在的内存条一般通道数为 2
  • eg：某相机芯片带宽：(2000MHZ × 2) × (32 / 8) × 2 = 32GB/s ，NVIDIA A100 带宽：(1215MHZ × 2) × (5120 / 8) × 1 = 1555.2GB/s
    
• 吞吐量（Throughput）： 传输系统在单位时间内成功传输的数据量，通常以每秒传输的数据量（比特/秒或字节/秒）来表示。吞吐量越高，表示系统在单位时间内能够实际处理的数据量越大。
• 延迟（Latency）： 指完成一个操作或任务所需的时间。它通常衡量的是单个操作的响应时间，从请求发出到接收到结果的时间间隔。延迟越低，表示系统响应更快。

3、模型复杂度的计算公式

假设卷积核大小为 $K_h\times K_w$，输入通道数为 $C_{in}$，输出通道数为 $C_{out}$，输出特征图的宽和高分别为 $W$ 和 $H$，这里忽略偏置项

• CONV 标准卷积层：

  • Params： $K_h\times K_w\times C_{in}\times C_{out}$
  • FLOPs：$K_h\times K_w\times C_{in}\times C_{out}\times H\times W=params\times H\times W$

• FC 全连接层（相当于 k=1）：

  • Params： $C_{in}\times C_{out}$
  • FLOPs：$C_{in}\times C_{out}$

• 参数量与计算量：https://github.com/Lyken17/pytorch-OpCounter

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二、MobileNetV1: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Application

1、能够减少参数数量和计算量的原理

• 深度可分离卷积的使用
  • 在进行 depthwise 卷积时只使用了一种维度为in_channels的卷积核进行特征提取（没有进行特征组合）
  • 在进行 pointwise 卷积时只使用了output_channels 种 维度为in_channels 1*1 的卷积核进行特征组合，普通卷积不同 depth 层的权重是按照 1:1:1…:1的比例进行相加的，而在这里不同 depth 层的权重是按照 不同比例(可学习的参数) 进行相加的
  • 参数数量由原来的p1 = F*F*in_channels*output_channels 变为了p2 = F*F*in_channels*1 + 1*1*in_channels*output_channels，减小为原来的p2/p1 = 1/output_channels + 1/F*F，其中 F 为卷积核的尺寸，若 $F=3$，参数量大约会减少到原来的 $1/8\to 1/9$
  • Note： 原论文中对第一层没有用此卷积，深度可分离卷积中的每一个后面都跟 BN 和 RELU
    
• Global Average Pooling 的使用：这一层没有参数，计算量可以忽略不计
• 用 CONV/s2（步进2的卷积）代替 MaxPool+CONV：使得参数数量不变，计算量变为原来的 1/4 左右，且省去了MaxPool 的计算量
• Note：采用 depth-wise convolution 会有一个问题，就是导致 信息流通不畅 ，即输出的 feature map 仅包含输入的 feature map 的一部分，在这里，MobileNet 采用了 point-wise(1*1) convolution 帮助信息在通道之间流通

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2、MobileNetV1 中引入的两个超参数

• Width Multiplier($\alpha$): Thinner Models
  • 所有层的 通道数（channel） 乘以 $\alpha$ 参数(四舍五入)，模型大小近似下降到原来的 ${\alpha }^2$ 倍，计算量下降到原来的 ${\alpha }^2$ 倍
  • $\alpha \in (0,1]$ with typical settings of 1, 0.75, 0.5 and 0.25，降低模型的宽度
• Resolution Multiplier($\rho$): Reduced Representation
  • 输入层的 分辨率（resolution） 乘以 $\rho$ 参数 (四舍五入)，等价于所有层的分辨率乘 $\rho$，模型大小不变，计算量下降到原来的 ${\rho }^2$ 倍
  • $\rho \in (0,1]$，降低输入图像的分辨率

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3、标准卷积和深度可分离卷积的区别

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4、TensorFlow 中的代码实现

• 可使用 tensorflow 中的tf.nn.separable_conv2d() 来实现， 参数depthwise_filter中的 channel_multiplier 设为 1 即可

# 使用 slim 来实现
def _depthwise_separable_conv(inputs,
                              num_pwc_filters,
                              kernel_width,
                              phase,
                              sc,
                              padding='SAME',
                              width_multiplier=1,
                              downsample=False):
    """ Helper function to build the depth-wise separable convolution layer.
    """
    num_pwc_filters = round(num_pwc_filters * width_multiplier)
    _stride = 2 if downsample else 1

    # skip pointwise by setting num_outputs=None
    depthwise_conv = slim.separable_convolution2d(inputs,
                                                  num_outputs=None,
                                                  stride=_stride,
                                                  depth_multiplier=1,
                                                  kernel_size=[kernel_width, kernel_width],
                                                  padding=padding,
                                                  activation_fn=None,
                                                  scope=sc + '/depthwise_conv')

    bn = slim.batch_norm(depthwise_conv, activation_fn=tf.nn.relu, is_training=phase, scope=sc + '/dw_batch_norm')
    pointwise_conv = slim.convolution2d(bn,
                                        num_pwc_filters,
                                        kernel_size=[1, 1],
                                        activation_fn=None,
                                        scope=sc + '/pointwise_conv')
    bn = slim.batch_norm(pointwise_conv, activation_fn=tf.nn.relu, is_training=phase, scope=sc + '/pw_batch_norm')
    return bn
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5、Caffe 中的代码实现

• 海思 NNIE 中的 DepthwiseConv 层便是经过卷积优化后的，老版本的 cudnn 要在 group 下面设置 engine: CAFFE
  

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三、MobileNetV2：Inverted Residuals and Linear Bottlenecks

1、主要改进点

• 引入残差结构，先升维再降维，增强梯度的传播，显著减少推理期间所需的内存占用（Inverted Residuals）
• 去掉 Narrow layer（low dimension or depth） 后的 ReLU，保留特征多样性，增强网络的表达能力（Linear Bottlenecks）
• 网络为全卷积的，使得模型可以适应不同尺寸的图像；使用 RELU6（最高输出为 6）激活函数，使得模型在低精度计算下具有更强的鲁棒性
• MobileNetV2 building block 如下所示，若需要下采样，可在 DWise 时采用步长为 2 的卷积；小网络使用小的扩张系数（expansion factor），大网络使用大一点的扩张系数（expansion factor），推荐是5~10，论文中 $t=6$
  

2、和 MobileNetV1 的区别

3、和 ResNet 的区别

4、代码实现

• caffe 代码实现：https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe
• caffe 代码实现（efficent version1）：https://github.com/farmingyard/caffe-mobilenet
• caffe 代码实现（efficent version2）：https://github.com/yonghenglh6/DepthwiseConvolution
• tf 代码实现：待补充！

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四、参考资料

1、CVPR 2018 高效小网络探密（上）
2、CVPR 2018 高效小网络探密（下）
3、MobileNet V2 论文初读
4、https://github.com/shicai/MobileNet-Caffe