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EfficientNetV2模型结构及pytorch代码实现_efficientnetv2源码
作者：我家自动化 | 2024-04-13 01:43:44
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efficientnetv2源码
参考
EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training
霹雳吧啦Wz：10.1 EfficientNetV2网络详解
太阳花的小绿豆：EfficientNetV2网络详解
EfficientNetV2网络
EfficientNetV2网络介绍
相比EfficientNetV1，EfficientNetV2中更加关注模型训练速度
EfficientNetV2主要贡献如下：
- 引入Fused_MBConv模块：更好的利用移动端或服务端的加速器（Depthwise convolutions结构相比普通卷积拥有更少的参数以及更小的FLOPs，但通常无法充分利用现有的一些加速器）
- 引入渐进式学习策略：根据训练图像的尺寸动态调整正则化方法（Dropout、Rand Augment、Mixup），可以提升训练速度，小幅度提升准确率。
在网络浅层使用Depthwise convolutions速度会很慢
Fused_MBConv与MBConv相比就是将1 x 1卷积核dw卷积换成一个3 x 3卷积
- stage1-3使用Fused_MBConv相比MBConv可以提升训练速度；
- stage1-5相比stage1-3速度也有提升，但不多；
- stage1-7使用精和训练速度反而降低了。
- 因此，只将网络千层的MBConv替换成Fused_MBConv。将stage1-3替换成Fused_MBConv是最优的。
深度和宽度的调整：
EfficientNetV1的每个stage中深度和宽度都是同等放大的，但同等的放大每个stage是次优的。每个stage对网络的训练速度以及参数数量的贡献并不相同，所以直接使用同等缩放是不合理的。EfficientNetV2中使用了非均匀缩放策略来缩放模型。
EfficientNetV2网络结构
表中stride对应的每个stage中第一个operator的stride，SE0.25表示的是SE中第一个全连接层节点个数是输入MBConv模块channel的1/4,这与EfficientNetV1是一样的。
EfficientNetV2-S的结构如下表
与EfficientNetV1的不同：
- 在stage1-3使用了Fused_MBConv
- 会使用较小的扩展倍数（expansion ratio）
- 偏向于使用3 x 3的卷积核，没有使用5 x 5
- 移除了EfficientNetV1中最后一个步距为1的stage（V1中的stage8）
Fused_MBConv模块
当expansion ratio等于1时是没有expand conv的，还有这里是没有使用到SE结构的（原论文图中有SE）。下图是expansion 为1和不为1的两种情况
shortcut存在条件和v1一样，Dropout层还是只有在存在shortcut时才存在。
Dropout：采用的stochastic depth，以一定的概率将主分支上的输出进行丢弃，如下图f3处。直接将上一层的输出直接到下一层的输入，相当于没有这一层了。
网络就是一个随机的深度了，这样可以提升训练速度，小幅提升准确率
注：上面说的dropout层仅指MBConv和Fused_MBConv中的dropout，不包括最后全连接层前的dropout层。
MBConv模块
与EfficientNetV1基本一致。
EfficientNetV2的L和M比S多一个stage
渐进式学习策略（Progressive learning）：
在使用不同输入图像时应使用不同的正则化方法，在早期使用较小的训练尺寸以及较弱的正则化方法能快速学到一些简单的表达，逐渐提升图像尺寸，同时增强正则化方法。
将渐进式学习策略运用到ResNet和EfficientNet上，如下表可看训练时间时间少了的
pytorch实现
ConvBNAct类
将卷积、BN、激活组合，与V1基本一样
SqueezeExcite
与V1一样
在前向传播中，将特征矩阵在2和3两个维度求均值（就是高和宽的维度），使用adaptive_avg_pool2d(x, output_size=(1, 1))也可以有同样效果。
MBConv
与V1基本一样
FusedMBConv
class FusedMBConv(nn.Module): def __init__(self, kernel_size: int, input_c: int, out_c: int, expand_ratio: int, stride: int, se_ratio: float, drop_rate: float, norm_layer: Callable[..., nn.Module]): super(FusedMBConv, self).__init__() assert stride in [1, 2] assert se_ratio == 0 self.has_shortcut = stride == 1 and input_c == out_c self.drop_rate = drop_rate self.has_expansion = expand_ratio != 1 activation_layer = nn.SiLU # alias Swish expanded_c = input_c * expand_ratio # 只有当expand ratio不等于1时才有expand conv if self.has_expansion: # Expansion convolution self.expand_conv = ConvBNAct(input_c, expanded_c, kernel_size=kernel_size, stride=stride, norm_layer=norm_layer, activation_layer=activation_layer) self.project_conv = ConvBNAct(expanded_c, out_c, kernel_size=1, norm_layer=norm_layer, activation_layer=nn.Identity) # 注意没有激活函数 else: # 当只有project_conv时的情况 self.project_conv = ConvBNAct(input_c, out_c, kernel_size=kernel_size, stride=stride, norm_layer=norm_layer, activation_layer=activation_layer) # 注意有激活函数 self.out_channels = out_c # 只有在使用shortcut连接时才使用dropout层 self.drop_rate = drop_rate if self.has_shortcut and drop_rate > 0: self.dropout = DropPath(drop_rate) def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: if self.has_expansion: result = self.expand_conv(x) result = self.project_conv(result) else: result = self.project_conv(x) if self.has_shortcut: if self.drop_rate > 0: result = self.dropout(result) result += x return result
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分为expand ratio等于1和不等于两种情况，不等于1时才有expand conv
后面与MBConv逻辑类似。
EfficientNetV2搭建
可以分为3各部分：
- stage0；
- stage1-6
- stage7
方法与V1类似
class EfficientNetV2(nn.Module): def __init__(self, model_cnf: list, num_classes: int = 1000, num_features: int = 1280, dropout_rate: float = 0.2, drop_connect_rate: float = 0.2): super(EfficientNetV2, self).__init__() for cnf in model_cnf: assert len(cnf) == 8 norm_layer = partial(nn.BatchNorm2d, eps=1e-3, momentum=0.1) stem_filter_num = model_cnf[0][4] self.stem = ConvBNAct(3, stem_filter_num, kernel_size=3, stride=2, norm_layer=norm_layer) # 激活函数默认是SiLU total_blocks = sum([i[0] for i in model_cnf]) block_id = 0 blocks = [] for cnf in model_cnf: repeats = cnf[0] op = FusedMBConv if cnf[-2] == 0 else MBConv for i in range(repeats): blocks.append(op(kernel_size=cnf[1], input_c=cnf[4] if i == 0 else cnf[5], out_c=cnf[5], expand_ratio=cnf[3], stride=cnf[2] if i == 0 else 1, se_ratio=cnf[-1], drop_rate=drop_connect_rate * block_id / total_blocks, norm_layer=norm_layer)) block_id += 1 self.blocks = nn.Sequential(*blocks) head_input_c = model_cnf[-1][-3] head = OrderedDict() head.update({"project_conv": ConvBNAct(head_input_c, num_features, kernel_size=1, norm_layer=norm_layer)}) # 激活函数默认是SiLU head.update({"avgpool": nn.AdaptiveAvgPool2d(1)}) head.update({"flatten": nn.Flatten()}) if dropout_rate > 0: head.update({"dropout": nn.Dropout(p=dropout_rate, inplace=True)}) head.update({"classifier": nn.Linear(num_features, num_classes)}) self.head = nn.Sequential(head) # initial weights for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode="fan_out") if m.bias is not None: nn.init.zeros_(m.bias) elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.ones_(m.weight) nn.init.zeros_(m.bias) elif isinstance(m, nn.Linear): nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01) nn.init.zeros_(m.bias) def forward(self, x: Tensor) -> Tensor: x = self.stem(x) x = self.blocks(x) x = self.head(x) return x
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for cnf in model_cnf:
assert len(cnf) == 8
model_config 每一行8个元素，这里是为了防止修改时出现问题。
参数配置
分别是layer、kernel_size、stride、expand ratio、in_channel、o_channel、使用哪种模块（0-FusedMBConv 或 1-MBConv ）、SE模块（FusedMBConv 没使用，均为0）
efficientnetv2_s的配置参数
def efficientnetv2_s(num_classes: int = 1000): # train_size: 300, eval_size: 384 # repeat, kernel, stride, expansion, in_c, out_c, operator, se_ratio model_config = [[2, 3, 1, 1, 24, 24, 0, 0], [4, 3, 2, 4, 24, 48, 0, 0], [4, 3, 2, 4, 48, 64, 0, 0], [6, 3, 2, 4, 64, 128, 1, 0.25], [9, 3, 1, 6, 128, 160, 1, 0.25], [15, 3, 2, 6, 160, 256, 1, 0.25]] model = EfficientNetV2(model_cnf=model_config, num_classes=num_classes, dropout_rate=0.2) return model
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efficientnetv2_m的配置参数
def efficientnetv2_m(num_classes: int = 1000): # train_size: 384, eval_size: 480 # repeat, kernel, stride, expansion, in_c, out_c, operator, se_ratio model_config = [[3, 3, 1, 1, 24, 24, 0, 0], [5, 3, 2, 4, 24, 48, 0, 0], [5, 3, 2, 4, 48, 80, 0, 0], [7, 3, 2, 4, 80, 160, 1, 0.25], [14, 3, 1, 6, 160, 176, 1, 0.25], [18, 3, 2, 6, 176, 304, 1, 0.25], [5, 3, 1, 6, 304, 512, 1, 0.25]] model = EfficientNetV2(model_cnf=model_config, num_classes=num_classes, dropout_rate=0.3) return model
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efficientnetv2_l的配置参数
def efficientnetv2_l(num_classes: int = 1000): # train_size: 384, eval_size: 480 # repeat, kernel, stride, expansion, in_c, out_c, operator, se_ratio model_config = [[4, 3, 1, 1, 32, 32, 0, 0], [7, 3, 2, 4, 32, 64, 0, 0], [7, 3, 2, 4, 64, 96, 0, 0], [10, 3, 2, 4, 96, 192, 1, 0.25], [19, 3, 1, 6, 192, 224, 1, 0.25], [25, 3, 2, 6, 224, 384, 1, 0.25], [7, 3, 1, 6, 384, 640, 1, 0.25]] model = EfficientNetV2(model_cnf=model_config, num_classes=num_classes, dropout_rate=0.4) return model
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训练
- 导入不同的efficientnet需要主要对应的最大训练尺寸和验证尺寸
img_size = {"s": [300, 384], # train_size, val_size
"m": [384, 480],
"l": [384, 480]}
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- 均值和方差不一样。
data_transform = {
"train": transforms.Compose([transforms.RandomResizedCrop(img_size[num_model][0]),
transforms.RandomHorizontalFlip(),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])]),
"val": transforms.Compose([transforms.Resize(img_size[num_model][1]),
transforms.CenterCrop(img_size[num_model][1]),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize([0.5, 0.5, 0.5], [0.5, 0.5, 0.5])])}
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声明：本文内容由网友自发贡献，转载请注明出处：【wpsshop博客】
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