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用全连接层替代掉卷积 -- RepMLP

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Mezereon
发布2021-06-01 20:53:02
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发布2021-06-01 20:53:02
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文章被收录于专栏:MyBlog

用全连接层替代掉卷积 -- RepMLP

这次给大家介绍一个工作, “RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition”,是最近MLP热潮中的一篇有代表性的文章。

其github链接为https://github.com/DingXiaoH/RepMLP,有精力的朋友可以去跑一跑,看一看代码。

我们先回顾一下,先前的基于卷积网络的工作。之所以卷积网络能够有效,一定程度上是其对空间上的信息进行捕捉,通过多次的卷积提取到了空间上的特征,并且基本上覆盖了整张图片。假如我们将图片“拍平”然后用MLP进行训练,则失去了空间中的特征信息。

这篇文章的贡献在于:

  • 利用了全连接(FC)的全局能力(global capacity) 以及 位置感知 (positional perception),将其应用到了图像识别上
  • 提出了一种简单的、无关平台的 (platform-agnostic)、可差分的算法,来将卷积和BN合并成FC
  • 充分的实验分析,验证了RepMLP的可行性

整体框架

整个RepMLP分为两个阶段:

  • 训练阶段
  • 测试阶段

针对这两个阶段,如下图所示:

framework

看上去有些复杂,我们先单独看看训练阶段的部分。

首先是全局感知(global perceptron)

global

主要分为两条路径:

  • 路径1: 平均池化 + BN + FC1 + ReLU + FC2
  • 路径2: 分块

我们记输入张量的形状为

路径1

对于路径1,首先平均池化将输入转换成

, 相当于缩放,然后绿色的部分表示将张量“拍平”

也就是变成

形状的张量,经过两层FC层之后,维度仍然保持,因为整个FC就相当于左乘一个方阵。

最终对

形状的输出进行reshape,得到一个形状是

的输出

路径2

对于路径2,直接将输入

转换成

的小块,其形状也就是

最后将路径1和路径2的结果做加法,由于维度对不上,不过在PyTorch中,会进行自动的copy操作,也就是所有的

大小的块的每一个像素,都会加上一个值。

这一个部分的输出形状为

然后进入局部感知分块感知的部分,如下图所示:

local

对于分块感知(partition perceptron)

首先,将4维的张量拍成2维,即

变成

然后FC3是一个参照 分组卷积(groupwise conv) 的操作,其中

是组的数目

原本FC3应该是

的一个矩阵,但是为了降低参数量,使用了分组的FC(groupwise FC)

分组卷积本质上就是对通道进行分组,我举个例子: 假设输入是一个

的张量,如果我们希望输出是

通常我们的卷积核形状为

,其中

是卷积核的大小 我们对通道

进行分组,每

个通道为一组,那么就有

个组 对于单独每一个组,进行卷积操作,我们的卷积核形状就会缩小成

在这里,分组FC也就是对通道数

进行分组然后每一个组过FC,最终得到

的张量

再经过BN层,张量形状不变。

而对于局部感知(local perceptron)

local perceptron

类似FPN的思想,进行了不同尺度的分组卷积,得到了4个形状为

的张量

把局部感知的结果和分块感知的结果相加,就得到了

的输出

到这里你可能会问,这不是还存在着卷积吗?

这只是训练阶段,在推理阶段,便会把卷积都扔掉,如下图所示:

inference

至此,我们用MLP替代掉了一个卷积的操作

实验分析

首先是一系列消融实验(Ablation Study), 在CIFAR-10数据集上进行测试

cifar-10-ablation

A条件是在推断的时候保留BN层和conv层,结果没有变化

D,E条件分别是用一个9x9的卷积层替代掉FC3和整个RepMLP

Wide ConvNet是将本来的网络结构的通道数翻倍

结果说明局部感知和全局感知的重要性,同时推断的时候去除卷积部分没有影响,实现了MLP的替换

然后作者替换掉了ResNet50的一些block,进行了测试

c4-only

只替换掉倒数第二个残差块,参数量多了一些,但是正确率有小幅度的增加

倘若我们完全替换掉更多的卷积部分

replace

参数量会增加,正确率也会有小幅度的增加

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