卷积涨点论文 | Asymmetric Convolution ACNet | ICCV | 2019

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  • 论文名称:“ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks”
  • 论文链接:https://arxiv.org/abs/1908.03930
  • 模型缩写:ACNet

0 我的理解

这个ACNet是一个不错的对于卷积核结构的一个创新。总的来说是一个值得在CNN模型中尝试的trick,至于有没有效果还得看缘分。不过这个trick的听同行来说,算是一个好的trick,所以值得尝试。

这个trick的代价是增加了训练阶段的时间和参数,但是并不会增加推理阶段的时长,也不会增加最终模型的参数

1 论文讲解

这个方法挺简单了,可以用这一张图来展示:
卷积涨点论文 | Asymmetric Convolution ACNet | ICCV | 2019

炼丹兄带你理解这图:

  • 图片分为左右两个部分,左边是训练阶段的ACNet,右边是部署的模型,可以理解为测试推理阶段;
  • 一般3x3的卷积,其实就是左图中第一行的那个卷积,ACNet的创新在于3x3的卷积的侧面并行了1x3和3x1两个矩形卷积核的卷积。可以理解为,任何一个卷积网络中,本来的一个3x3的卷积层,假如使用ACNet的方法,就会变成3哥卷积层并行的一个结构。
  • 三个卷积层的输出结构相加,就是这个这个AC卷积层的输出特征图了
  • 为什么说,测试阶段模型的参数没有增加呢?这不是多了两个卷积层,那参数怎么会不增加呢?从右边的图可以看到,这三个卷积核其实可以合并成一个卷积核,所以其实acnet是完全等价于一般的卷积模型的。

卷积涨点论文 | Asymmetric Convolution ACNet | ICCV | 2019

个人的理解,一般的模型也是有可能训练出ACNet的效果的,因为两者的参数完全等价。但是ACNet可能是因为强化了横向和纵向的特征,所以会取得更好的效果。并且这个相当于,给卷积核增加了一层限制,卷积核的每一个参数不再是同等中重要的,中心更为重要。因为增加了限制,可能也会避免过拟合。这是个人从实验中得到的一些猜想和思考。

下面看一下另外一篇文章的解释,看得懂的朋友可以验证自己理解的是否正确:
卷积涨点论文 | Asymmetric Convolution ACNet | ICCV | 2019

2 训练代码

我先写一个用一般卷积的非常简单的分类网络:

class Net(nn.Module):    
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
          
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
          
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(p = 0.5),
            nn.Linear(64 * 7 * 7, 512),
            nn.BatchNorm1d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p = 0.5),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.BatchNorm1d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p = 0.5),
            nn.Linear(512, 10),
        )                

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        
        return x

下面我来把这个网络转成使用ACNet的结构,先构建一个acblock来代替卷积:

class ACConv2d(nn.Module):
    def __init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=True):
        super(ACConv2d,self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=kernel_size,
                             stride=stride,padding=padding,bias=True)
        self.ac1 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(1,kernel_size),
                            stride=stride,padding=(0,padding),bias=True)
        self.ac2 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(kernel_size,1),
                            stride=stride,padding=(padding,0),bias=True)
        
    def forward(self,x):
        ac1 = self.ac1(x)
        ac2 = self.ac2(x)
        x = self.conv(x)
        return (ac1+ac2+x)/3

然后把网路中的nn.Conv2d替换成ACConv2d即可:

class ACNet(nn.Module):    
    def __init__(self):
        super(ACNet, self).__init__()
          
        self.features = nn.Sequential(
            ACConv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            ACConv2d(32, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            ACConv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            ACConv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
          
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(p = 0.5),
            nn.Linear(64 * 7 * 7, 512),
            nn.BatchNorm1d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p = 0.5),
            nn.Linear(512, 512),
            nn.BatchNorm1d(512),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p = 0.5),
            nn.Linear(512, 10),
        )  

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x

3 效果及原因

卷积涨点论文 | Asymmetric Convolution ACNet | ICCV | 2019

效果上看,模型在ImageNet上是有一定的效果的。为什么会有这样的提升呢?论文中给出了一种解释,因为1x3和3x1的卷积核对于竖直翻转和水平翻转是有鲁棒性的。看下图:

卷积涨点论文 | Asymmetric Convolution ACNet | ICCV | 2019

特征图竖直翻转之后,对于1x3的卷积核的特征并没有影响,但是3x3的卷积核中的特征已经发生改变。同理,3x1的卷积核对于水平翻转也有鲁棒性。

这个翻转鲁棒性是一种解释,下面还有另外一种解释:

这部分的原因个人理解是来自梯度差异化,原来只有一个[公式]卷积层,梯度可以看出一份,而添加了1x3和3x1卷积层后,部分位置的梯度变为2份和3份,也是更加细化了。而且理论上可以融合无数个卷积层不断逼近现有网络的效果极限,融合方式不限于相加(训练和推理阶段一致即可),融合的卷积层也不限于1x3或3x1尺寸。

我把这个方法用在我MNIST数据集的识别上,不过没有什么效果哈哈。希望将来可以我的项目有提升效果,是一个值得尝试的trick,欢迎大家收藏点赞。

4 改进

最后,如果你耐心看到这里,并且对之前的内容加以思考,就会发现,我写的ac卷积,并没有实现在推理过程的卷积核融合。我后来完善了一下代码,当调用model.eval()后,acconv卷积就会融合成一个卷积层,而不是3个并行的卷积层:

class ACConv2d(nn.Module):
    def __init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=False):
        super(ACConv2d,self).__init__()
        self.bias = bias
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=kernel_size,
                             stride=stride,padding=padding,bias=bias)
        self.ac1 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(1,kernel_size),
                            stride=stride,padding=(0,padding),bias=bias)
        self.ac2 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(kernel_size,1),
                            stride=stride,padding=(padding,0),bias=bias)
        self.fusedconv = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=kernel_size,
                                 stride=stride,padding=padding,bias=bias)
    def forward(self,x):
        if self.training:
            ac1 = self.ac1(x)
            ac2 = self.ac2(x)
            x = self.conv(x)
            return (ac1+ac2+x)/3
        else:
            x = self.fusedconv(x)
            return x
        
    def train(self,mode=True):
        super().train(mode=mode)
        if mode is False:
            weight = self.conv.weight.cpu().detach().numpy()
            weight[:,:,1:2,:] = weight[:,:,1:2,:] + self.ac1.weight.cpu().detach().numpy()
            weight[:,:,:,1:2] = weight[:,:,:,1:2] + self.ac2.weight.cpu().detach().numpy()
            self.fusedconv.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(weight/3))
            if self.bias:
            	bias = self.conv.bias.cpu().detach().numpy()+self.conv.ac1.cpu().detach().numpy()+self.conv.ac2.cpu().detach().numpy()
                self.fusedconv.bias = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(bias/3))
            if torch.cuda.is_available():
                self.fusedconv = self.fusedconv.cuda()

感谢各位的阅读,喜欢的可以点个“赞”和“在看”!
参考文章:

  1. https://arxiv.org/pdf/1908.03930.pdf
  2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/131282789
  3. https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/103916114
  4. https://arxiv.org/abs/1908.03930
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