https://blog.csdn.net/u011995719/article/details/79100582

一 引言

二 轻量化模型

2.1 SqueezeNet

2.2 MobileNet

2.3 ShuffleNet

2.4 Xception

三 网络对比

一 引言

自2012年AlexNet以来，卷积神经网络（简称CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能的要求越来越高，AlexNet已经无法满足大家的需求，于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的CNN网络，如VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet等。由于神经网络的性质，为了获得更好的性能，网络层数不断增加，从7层AlexNet到16层VGG，再从16层VGG到GoogLeNet的22层，再从22层到152层ResNet，更有上千层的ResNet和DenseNet。虽然网络性能得到了提高，但随之而来的就是效率问题。

效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题（以下简称速度问题）

第一，存储问题。数百层网络有着大量的权值参数，保存大量权值参数对设备的内存要求很高；

第二，速度问题。在实际应用中，往往是毫秒级别，为了达到实际应用标准，要么提高处理器性能（看英特尔的提高速度就知道了，这点暂时不指望），要么就减少计算量。

只有解决CNN效率问题，才能让CNN走出实验室，更广泛的应用于移动端。对于效率问题，通常的方法是进行模型压缩（Model Compression），即在已经训练好的模型上进行压缩，使得网络携带更少的网络参数，从而解决内存问题，同时可以解决速度问题。

相比于在已经训练好的模型上进行处理，轻量化模型模型设计则是另辟蹊径。轻量化模型模型设计，主要思想在于设计更高效的“网络计算方式”（主要针对卷积方式），从而使网络参数减少的同时，不损失网络性能。

本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet, MobileNet, ShuffleNet, Xception

（PS： 以上四种模型都不是模型压缩方法！！）

以下是4个模型的作者团队及发表时间

网络 最早公开日期 发表情况 作者团队 arXiv链接

SqueezeNet 2016.02 ICLR-2017 伯克利&斯坦福 https://arxiv.org/abs/1602.07360

MobileNet 2016.04 CVPR-2017 Google https://arxiv.org/abs/1704.04861

ShuffleNet 2016.06 N/A Face++ https://arxiv.org/abs/1707.01083

Xception 2016.10 CVPR-2017 Google https://arxiv.org/abs/1610.02357

其中ShuffleNet论文中引用了SqueezeNet、Xception、MobileNet；Xception 论文中引用了MobileNet

二 轻量化模型

由于这四种轻量化模型仅是在卷积方式上提出创新，因此本文仅对轻量化模型的创新点进行详细描述，对模型实验以及实现的细节感兴趣的朋友，请到论文中详细阅读。

2.1 SqueezeNet

SqueezeNet由伯克利&斯坦福的研究人员合作发表于ICLR-2017，论文标题:

《SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WITH 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE》

（http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/78908755）

命名

从名字SqueezeNet就知道，本文的新意是squeeze，squeeze在SqueezeNet中表示一个squeeze层，该层采用1*1卷积核对上一层feature map进行卷积，主要目的是减少feature map的维数（维数即通道数，就是一个立方体的feature map，切成一片一片的，一共有几片）。

创新点

1. 采用不同于传统的卷积方式，提出fire module；fire module包含两部分：squeeze层+expand层

创新点与inception系列的思想非常接近！首先squeeze层，就是1*1卷积，其卷积核数要少于上一层feature map数，这个操作从inception系列开始就有了，并美其名曰压缩，个人觉得“压缩”更为妥当。

Expand层分别用1*1 和3*3 卷积，然后concat，这个操作再inception系列里面也有。

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SqueezeNet的核心在于Fire module，Fire module 由两层构成，分别是squeeze层+expand层，如下图1所示，squeeze层是一个1*1卷积核的卷积层，expand层是1*1 和3*3卷积核的卷积层，expand层中，把1*1 和3*3 得到的feature map 进行concat。

具体操作情况如下图所示：

Fire module输入的feature map为H*W*M的，输出的feature map为H*M*(e1+e3)，可以看到feature map的分辨率是不变的，变的仅是维数，也就是通道数，这一点和VGG的思想一致。

首先，H*W*M的feature map经过Squeeze层，得到S1个feature map，这里的S1均是小于M的，以达到“压缩”的目的，详细思想可参考Google的Inception系列。

其次，H*W*S1的特征图输入到Expand层，分别经过1*1卷积层和3*3卷积层进行卷积，再将结果进行concat，得到Fire module的输出，为 H*M*(e1+e3)的feature map。

fire模块有三个可调参数：S1，e1，e3，分别代表卷积核的个数，同时也表示对应输出feature map的维数，在本文提出的SqueezeNet结构中，e1=e3=4s1 。

讲完SqueezeNet的核心——Fire module，看看SqueezeNet的网络结构，如下图所示：

网络结构设计思想，同样与VGG的类似，堆叠的使用卷积操作，只不过这里堆叠的使用本文提出的Fire module(图中用红框部分)

看看Squezeenet的参数数量以及性能：

在这里可以看到，论文题目中提到的小于0.5M，是采用了Deep Compression进行模型压缩之后的结果！！

看了上图再回头看一看论文题目：

SqueezeNet ：AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB

标！题！党！ SqueezeNet < 0.5MB, 这个是用了别的模型压缩技术获得的，很容易让人误以为SqueezeNet可以压缩模型！！

SqueezeNet小结：

1 Fire module 与GoogLeNet思想类似，采用1*1卷积对feature map的维数进行“压缩”，从而达到减少权值参数的目的；

2 采用与VGG类似的思想——堆叠的使用卷积，这里堆叠的使用Fire module

SqueezeNet与GoogLeNet和VGG的关系很大！

2.2 MobileNet

MobileNet 由Google团队提出，发表于CVPR-2017，论文标题：

《MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》(http://blog.csdn.net/u011995719/article/details/78850275)

命名

MobileNet的命名是从它的应用场景考虑的，顾名思义就是能够在移动端使用的网络模型。

创新点

1. 采用名为depth-wise separable convolution 的卷积方式代替传统卷积方式，以达到减少网络权值参数的目的。

通过采用depth-wise convolution的卷积方式，达到：1.减少参数数量 2.提升运算速度。（这两点是要区别开的，参数少的不一定运算速度快！）

depth-wise convolution不是MobileNet提出来的，也是借鉴，文中给的参考文献是 2014年的博士论文——《L. Sifre. Rigid-motion scattering for image classification. hD thesis, Ph. D. thesis, 2014》

depth-wise convolution 和 group convolution其实是一样的，都是一个卷积核负责一部分feature map，每个feature map只被一个卷积核卷积。

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MobileNets精华在于卷积方式——depth-wise separable convolution；采用depth-wise separable convolution，会涉及两个超参：Width Multiplier和Resolution Multiplier这两个超参只是方便于设置要网络要设计为多小，方便于量化模型大小。

depth-wise convolution是将标准卷积分成两步：第一步 Depthwise convolution,即逐通道的卷积，一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核“滤波”；

第二步，Pointwise convolution，将depthwise convolution得到的feature map再“串”起来 ，注意这个“串”是很重要的。“串”作何解？为什么还需要 pointwise convolution？作者说：However it only filters input channels, it does not combine them to create new features. Soan additional layer that computes a linear combination ofthe output of depthwise convolution via 1 × 1 convolutionis needed in order to generate these new features。

首先要承认一点：输出的每一个feature map要包含输入层所有feature map的信息。仅采用depthwise-convolution，是没办法做到这点,因此需要pointwise convolution的辅助。

“输出的每一个feature map要包含输入层所有feature map的信息” 这个是所有采用depth-wise convolution操作的网络都要去解决的问题，ShuffleNet中的命名就和这个有关！详细请看2.3

Standard convolution、depthwise convolution和pointwiseconvolution示意图如下：

其中输入的feature map有M个，输出的feature map有N个。

Standard convolution呢，是采用N个大小为DK*DK的卷积核进行操作（注意卷积核大小是DK*DK, DK*DK*M是具体运算时候的大小！）

而depthwise convolution + pointwise convolution需要的卷积核呢？

Depthwise convolution ：一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积；则这里有M个DK*DK的卷积核；

Pointwise convolution：为了达到输出N个feature map的操作，所以采用N个1*1的卷积核进行卷积，这里的卷积方式和传统的卷积方式是一样的，只不过采用了1*1的卷积核；其目的就是让新的每一个feature map包含有上一层各个feature map的信息！在此理解为将depthwise convolution的输出进行“串”起来。

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下面举例讲解 Standard convolution、depthwise convolution和pointwise convolution 。

假设输入的feature map 是两个5*5的，即5*5*2；输出feature map数量为3，大小是3*3（因为这里采用3*3卷积核）即3*3*3。

标准卷积，是将一个卷积核（3*3）复制M份（M=2）, 是让二维的卷积核（面包片）拓展到与输入feature map一样的面包块形状。例如，我们设置3个 3*3的卷积核，如下图Kernel所示，但是在实际计算当中，卷积核并不是3*3*3这么多，而是3*3*2*3 ( w*h*c_in*c_out) 。也就是上面所说的把二维的卷积核拓展到与feature map一样的面包块形状，如下图的K1 扩展成 K11,K12 。

（注：不是复制M份，因为每个二维卷积核的参数是不一样的，因此不是复制！感谢DSQ_17这位朋友指出错误。）

2018年3月15日补充：实际上，卷积核实际的尺寸应该是 w*h*c_in*c_out。往往，我们忽略掉c_in这个数，在设置卷积核数量时，也不会涉及到这个参数，但是在计算过程中是不能忽略的。

其中，w*h就是通常我们所说的卷积核大小，例如3*3，5*5，7*7等；c_out是平时我们讲的卷积核个数，例如该卷积层设置了64个卷积核，则c_out = 64；而c_in则是等于上一层的feature map的数量。

Standard过程如下图，X表示卷积，+表示对应像素点相加，可以看到对于O1来说，其与输入的每一个feature map都“发生关系”，包含输入的各个feature map的信息。

Depth-wise 过程如下图，而Depthwise并没有，可以看到depthwise convolution 得出的两个feature map——fd1 和fd2分别只与i1和i2 “发生关系” ，这就导致违背上面所承认的观点“输出的每一个feature map要包含输入层所有feature map的信息”，因而要引入pointwise convolution

那么计算量减少了多少呢？通过如下公式计算：

其中DK为标准卷积核大小，M是输入feature map通道数，DF为输入feature map大小，N是输出feature map大小。本例中，DK=3，M=2，DF=5，N=3 ， 参数的减少量主要就与卷积核大小DK有关。在本文MobileNet的卷积核采用DK=3，则大约减少了8~9倍计算量。

看看MobileNet的网络结构，MobileNet共28层，可以发现这里下采样的方式没有采用池化层，而是利用depth-wise convolution的时候将步长设置为2，达到下采样的目的。

1.0 MobileNet-224 与GoogLeNet及VGG-16的对比：

可以发现，相较于GoogLeNet，虽然参数差不多，都是一个量级的，但是在运算量上却小于GoogLeNet一个量级，这就得益于 depth-wise convolution ！

MobileNet小结：

1. 核心思想是采用depth-wise convolution操作，在相同的权值参数数量的情况下，相较于standard convolution操作，可以减少数倍的计算量，从而达到提升网络运算速度的目的。

depth-wise convolution的思想非首创，借鉴于 2014年一篇博士论文：《L. Sifre. Rigid-motion scattering for image classification. hD thesis, Ph. D. thesis, 2014》

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 convolution解决这个问题。在后来，ShuffleNet采用同样的思想对网络进行改进，只不过把point-wise convolution换成了 channel shuffle，然后给网络美其名曰 ShuffleNet~ 欲知后事如何，请看 2.3 ShuffleNet

2.3 ShuffleNet

ShuffleNet 是Face++团队提出的，晚于MobileNet两个月在arXiv上公开。论文标题：

《ShuffleNet： An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices 》

命名

一看名字ShuffleNet，就知道shuffle是本文的重点，那么shuffle是什么？为什么要进行shuffle？

shuffle具体来说是channel shuffle，是将各部分的feature map的channel进行有序的打乱，构成新的feature map，以解决group convolution带来的“信息流通不畅”问题。（MobileNet是用point-wise convolution解决的这个问题）

因此可知道shuffle不是什么网络都需要用的，是有一个前提，就是采用了group convolution，才有可能需要shuffle！！ 为什么说是有可能呢？因为可以用point-wise convolution 来解决这个问题。

创新点

1. 利用group convolution 和 channel shuffle 这两个操作来设计卷积神经网络模型, 以减少模型使用的参数数量。

group convolutiosn非原创，而channel shuffle是原创。 channel shuffle因group convolution 而起，正如论文中3.1标题： . Channel Shuffle for Group Convolution；

采用group convolution 会导致信息流通不当，因此提出channel shuffle，所以channel shuffle是有前提的，使用的话要注意！

对比一下MobileNet，采用shuffle替换掉1*1卷积(注意！是1*1 Conv，也就是point-wise convolution；特别注意，point-wise convolution和 1*1 GConv是不同的)，这样可以减少权值参数，而且是减少大量权值参数 ，因为在MobileNet中，1*1卷积层有较多的卷积核，并且计算量巨大，MobileNet每层的参数量和运算量如下图所示：

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ShuffleNet的创新点在于利用了group convolution 和 channel shuffle，那么有必要看看group convolution 和channel shuffle

Group convolution

Group convolution 自Alexnet就有，当时因为硬件限制而采用分组卷积；之后在2016年的ResNeXt中，表明采用group convolution可获得高效的网络；再有Xception和MobileNet均采用depthwise convolution, 这些都是最近出来的一系列轻量化网络模型。depth-wise convolution具体操作可见2.2 MobileNet里边有简介

如下图(a)所示, 为了提升模型效率，采用group convolution，但会有一个副作用，即：“outputs from a certain channel are only derived from a small fraction of input channels.”

于是采用channel shuffle来改善各组间“信息流通不畅”问题，如下图(b)所示。

具体方法为：把各组的channel平均分为g（下图g=3）份，然后依次序的重新构成feature map

Channel shuffle 的操作非常简单，接下来看看ShuffleNet，ShuffleNet借鉴了Resnet的思想，从基本的resnet 的bottleneck unit 逐步演变得到 ShuffleNet 的bottleneck unit，然后堆叠的使用ShuffleNet bottleneck unit获得ShuffleNet；

下图展示了ShuffleNet unit的演化过程

图(a)：是一个带有depthwise convolution的bottleneck unit；

图(b)：作者在(a)的基础上进行变化，对1*1 conv 换成 1*1 Gconv，并在第一个1*1 Gconv之后增加一个channel shuffle 操作；

图(c)： 在旁路增加了AVG pool，目的是为了减小feature map的分辨率；因为分辨率小了，于是乎最后不采用Add，而是concat，从而“弥补”了分辨率减小而带来的信息损失。

文中提到两次，对于小型网络，多多使用通道，会比较好。

“this is critical for small networks, as tiny networks usually have an insufficient number of channels to process the information”

所以，以后若涉及小型网络，可考虑如何提升通道使用效率

至于实验比较，并没有给出模型参数量的大小比较，而是采用了Complexity (MFLOPs)指标，在相同的Complexity (MFLOPs)下，比较ShuffleNet和各个网络，还专门和MobileNet进行对比，由于ShuffleNet相较于MobileNet少了1*1 Conv(注意！少了1*1 Conv，也就是point-wise convolution)，所以效率大大提高了嘛，贴个对比图随意感受一下好了

ShuffleNet小结：

1.与MobileNet一样采用了depth-wise convolution，但是针对 depth-wise convolution带来的副作用——“信息流通不畅”，ShuffleNet采用了一个channel shuffle 操作来解决。

在网络拓扑方面，ShuffleNet采用的是resnet的思想，而mobielnet采用的是VGG的思想，2.1 SqueezeNet也是采用VGG的堆叠思想

2.4 Xception

Xception并不是真正意义上的轻量化模型，只是其借鉴depth-wise convolution，而depth-wise convolution又是上述几个轻量化模型的关键点，所以在此一并介绍，其思想非常值得借鉴。

Xception是Google提出的，arXiv 的V1 于2016年10月公开。论文标题：

《Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions 》

命名

Xception是基于Inception-V3的，而X表示Extreme，为什么是Extreme呢？因为Xception做了一个加强的假设，这个假设就是：

we make the following hypothesis: that the mapping of cross-channels correlations and spatial correlations in the feature maps of convolutional neural networks can be entirely decoupled

创新点

1. 借鉴（非采用）depth-wise convolution 改进Inception V3

既然是改进了Inception v3，那就得提一提关于inception的一下假设（思想）了。

“the fundamental hypothesis behind Inception is that cross-channel correlations and spatial correlations are sufficiently decoupled that it is preferable not to map them jointly”

简单理解就是说，卷积的时候要将通道的卷积与空间的卷积进行分离，这样会比较好。（没有理论证明，只有实验证明，就当它是定理，接受就好了，现在大多数神经网络的论文都这样。

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既然是在Inception V3上进行改进的，那么Xception是如何一步一步的从Inception V3演变而来。

下图1 是Inception module，图2是作者简化了的 inception module（就是只保留1*1的那条“路”，如果带着avg pool，后面怎么进一步假设嘛~~~)

假设出一个简化版inception module之后，再进一步假设，把第一部分的3个1*1卷积核统一起来，变成一个1*1的，后面的3个3*3的分别“负责”一部分通道，如图3所示； 最后提出“extreme” version of an Inception ，module Xception登场，， 先用1*1卷积核对各通道之间（cross-channel）进行卷积，如图4所示，

作者说了，这种卷积方式和depth-wise convolution 几乎一样。Depth-wise convolution 较早用于网络设计是来自：Rigid-Motion Scatteringfor Image Classification，但是具体是哪一年提出，不得而知；至少2012年就有相关研究，再比如说AlexNet，由于内存原因，AlexNet分成两组卷积 ；想深入了解Depth-wise convolution的可以查阅本论文2.Prior work，里面有详细介绍。

Xception是借鉴Rigid-Motion Scatteringfor Image Classification 的Depth-wise convolution，是因为Xception与原版的Depth-wise convolution有两个不同之处

第一个：原版Depth-wise convolution，先逐通道卷积，再1*1卷积; 而Xception是反过来，先1*1卷积，再逐通道卷积；

第二个：原版Depth-wise convolution的两个卷积之间是不带激活函数的，而Xception在经过1*1卷积之后会带上一个Relu的非线性激活函数；

Xception 结构如上图所示，共计36层分为Entry flow; Middle flow; Exit flow;

Entry flow 包含 8个conv；Middle flow 包含 3*8 =24个conv；Exit flow包含4个conv，所以Xception共计36层

文中Xception实验部分是非常详细的，实现细节可参见论文。

Xception小结：

Xception是基于Inception-V3，并结合了depth-wise convolution，这样做的好处是提高网络效率，以及在同等参数量的情况下，在大规模数据集上，效果要优于Inception-V3。这也提供了另外一种“轻量化”的思路：在硬件资源给定的情况下，尽可能的增加网络效率和性能，也可以理解为充分利用硬件资源。

三 网络对比

本文简单介绍了四个轻量化网络模型，分别是SqueezeNet、 MobileNet、 ShuffleNet和Xception，前三个是真正意义上的轻量化网络，而Xception是为提升网络效率，在同等参数数量条件下获得更高的性能。

在此列出表格，对比四种网络是如何达到网络轻量化的。

网络 实现轻量化技巧

SqueezeNet 1*1卷积核“压缩”feature map数量

MobileNet Depth-wise convolution

ShuffleNet Depth-wise convolution

Xception 修改的Depth-wise convolution

这么一看就发现，轻量化主要得益于depth-wise convolution，因此大家可以考虑采用depth-wise convolution 来设计自己的轻量化网络， 但是要注意“信息流通不畅问题”

解决“信息流通不畅”的问题，MobileNet采用了point-wise convolution，ShuffleNet采用的是channel shuffle。MobileNet相较于ShuffleNet使用了更多的卷积，计算量和参数量上是劣势，但是增加了非线性层数，理论上特征更抽象，更高级了；ShuffleNet则省去point-wise convolution，采用channel shuffle，简单明了，省去卷积步骤，减少了参数量。

学习了几个轻量化网络的设计思想，可以看到，并没有突破性的进展，都是借鉴或直接使用前几年的研究成果。希望广大研究人员可以设计出更实在的轻量化网络。

最后讲一下读后感，也可以认为是发(Shui)论文的idea：

1.继续采用depth-wise convolution，主要设计一个方法解决“信息流通不畅”问题， 然后冠以美名XX-Net。（看看ShuffleNet就是）

2.针对depth-wise convolution作文章，卷积方式不是千奇百怪么？各种卷积方式可参考Github（https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic），挑一个或者几个，结合起来，只要参数量少，实验效果好，就可以发(Shui)论文。

3.接着第2，如果设计出来一个新的卷积方式，如果也存在一些“副作用”，再想一个方法解决这个副作用，再美其名曰XX-Net。就是自己“挖”个坑，自己再填上去。

以上纯属读后感，写得比较“随意”，如果有什么地方描述有误，请大家指出来，欢迎大家前来讨论~

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作者：TensorSense

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