MobileNets进化史

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一、MobileNets V1（2017）

论文链接：

https://arxiv.gg363.site/abs/1704.04861

摘要

为了处理移动和嵌入式视觉任务，本文提出了MobileNets模型。MobileNets基于流线型结构设计，利用深度可分离卷积来建立轻量级深度神经网络。MobileNets引入了两个超参数，让我们可以根据不同任务的条件约束，自由选择模型的尺度规模，通过这两个简单的全局超参数，MobileNets在速度和精度两方面实现了很好的均衡。实验证明，作为轻量级深度网络，MobileNets在诸如识别，定位，检测等计算机视觉任务中都具有普适性和有效性。

简介

为了获得更丰富，更多层次的特征，现有的卷积神经网络倾向于在网络宽度，深度方面做文章。这些方法固然提升了网络的性能，但同时也带来了复杂的网络结构和繁琐的参数设置，在算力，速度，存储空间上都有很大的不足，这些缺陷，也阻碍了一些理论上很好的网络架构在真实应用中的项目落地。

为了满足移动和嵌入式视觉任务的需要，MobileNets构造了一种高效的网络架构，同时引入两个超参数，以便构建体量小、延迟低的模型。

背景

MobileNets的设计主要建立在深度可分离卷积的知识上，所以先了解一下深度可分离卷积的思想，对下文MobileNets的理解有帮助。

深度可分离卷积，英文表述是Depthwise Separable Conv。下图是一个典型的深度可分离卷积结构，整体可以分为两大步骤：Depthwise Conv和PointwiseConv。与传统卷积相比，极大的减少了参数量。具体解释一下这两个步骤：

• Depthwise Conv：按照通道数进行卷积，为每一个通道分配一个卷积核，得到的feature maps的维度为输入通道数。

• 将第一步得到的feature maps Concat起来，进行1x1卷积。得到最终深度可分离卷积的输出。

• 这样做，参数量是否真的减少了呢？我们可以用一个小模型举例：

• 输入 feature map：W x H x 5

• 卷积核：3x3x3（共3个，每个尺寸为3x3的卷积核）

• 预期输出feature map：W x H x 3

（1）标准卷积：

parameters=3x3x5x3=135

（2）深度可分离卷积：

parameters=3x3x5+1x1x5x3=60

（3）两种卷积参数量对比：

可以看到，即使在卷积核数量很少，输入输出维度相差不大的情况下，参数量也减少了一般以上。如果卷积核数量增加，卷积越复杂，参数减少的效果会越明显。

MobileNet 结构

• 深度可分离卷积

在背景知识中，我们已经简单的介绍了关于深度可分离卷积的相关内容。MobileNets主要是依托其建立的，本节中，我们用具体的公式进行阐述和理解。

总体而言，深度可分离卷积可以看做是一种分解卷积的形式，它将标准卷积分解为深度卷积和点卷积（1x1卷积）。MobileNets中，在depthwise conv阶段，对于输入特征图的每一个通道都应用一个卷积核，然后在pointwiseconv阶段，利用1x1的卷积将第一步得到的featuremap结合起来，得到最终输出。一个标准卷积在一个步骤中过滤并将输入组合成一组新的输出，而在深度可分离卷积中，将此过程一分为二，首先进行滤波，然后进行合并。这种卷积分解的效果是大大减少了计算量和模型大小。具体可以表示为：

（a）  标准卷积：

下图是标准卷积中的卷积核，共有N个卷积核，每一个卷积核的通道数等于输入feature的通道数

那么标准卷积的输出，可以表示为：

计算成本为：

标准卷积运算的作用是基于卷积核对特征进行滤波，并结合特征得到新的表示。

（b）深度可分离卷积

下图是深度可分离卷积的卷积核和点点卷积部分示意图。深度可分卷积由深度卷积和点卷积构成。使用深度卷积为每个输入通道应用一个卷积核。随后进行一个简单的1×1卷积，MobileNets对两个步骤都使用BN层和ReLU激活函数。

深度可分离卷积的输出，可以表示为：

计算成本，可以分两步表示：

depthwise Conv部分，计算成本为：

pointwise Conv部分，计算成本为：

那么，总的计算成本为：

可以比较一下两种卷积的参数量，深度可分离卷积参数：标准卷积参数比值为

其中，N是卷积核的数量，Dk 是卷积核尺寸。从中也可以看出，卷积核数量越多，尺寸越大，参数减少量越显著。作者通过实验表明，MobileNet使用3×3深度可分离卷积，相比标准卷积，计算量减少了8到9倍，仅在精度上略有降低。

• 网络结构和训练
  

有了深度可分离卷积的基础，本小节主要探讨MobileNets的结构设计和具体训练情况。

下图是MobileNet中一个块的结构，可以看到，相比传统卷积，MobileNet在depthwise Conv和pointwise Conv后面都加入了BN层和ReLu层。

有了基本结构之后，我们可以看一下MobileNet主体的结构，如下表所示，S表示步长，用来下采样。

在训练上的要点有：

利用RMSprop优化算法，使用较少的正则化和数据扩充技术，因为小型模型的过拟合问题较少，在深度方向的滤波器上设置很小或没有权值衰减(l2正则化)，因为它们的参数很少。

在摘要部分就提到，MobileNets引入了两个超参数，让我们可以根据不同任务的条件约束，自由选择模型的尺度规模，下面就来介绍一下这两个超参数。

• Width Multiplier: Thinner Models

尽管基础的MobileNet结构已经具备了低延时，模型小的优势。但是有时候一个具体的案例或者应用可能会需要更小型、更快速的网络结构，这个时候，就需要我们根据基础的MobileNets灵活设计，因此，引入了第一个超参数，Width Multiplier α，宽度参数 α的作用是将每一层的网络变得更thin。对于一个给定的层，输入通道由 MM 变为αM，输出通道由 NN 变为 αN，那么相应的MobileNets的计算成本变为：

α的取值范围为(0,1]，通常的取值有1，0.75，0.5和0.25。如果α取1的话，就是基础的MobileNets，如果 αpha <1，就是一个更thin的MobileNets。宽度参数的引入，大大减少了参数量，减少约 α^2。

• Resolution Multiplier: Reduced Representation

宽度参数α能够让网络变得更thin，除此之外，MobileNets中还引入了第二个超参数，分辨率参数ρ来减少神经网络的计算成本。将分辨率参数应用到包括输入层的每一层网络中。同时应用宽度参数αph和分辨率参数 ρ之后，计算成本变为：

其中，ρ的范围是(0,1]，通常通过 ρ的设置使得分辨率变为224,192,160或128。如果 ρ取1，就是基础MobileNets，如果 ρ<1，就是一个分辨率更小的MobileNets。宽度参数的引入，大大减少了参数量，减少约 ρ^2。

由于MobileNets v1是MobileNets系列的开山之作，所以我们介绍的比较详细，接下来的V2和V3，只针对创新点，具体算法和结构进行介绍。

二、MobileNets V2（2018）

论文链接：

http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/html/Sandler_MobileNetV2_Inverted_Residuals_CVPR_2018_paper.html

创新点

• Linear Bottlenecks

在高维空间上，诸如ReLU这种激活函数能有效增加特征的非线性表达，但是仅限于在高维空间中，如果维度降低，到了低维空间，再加入ReLU则会破坏特征，如下图所示，当把原始输入维度增加到15或30后再作为ReLU的输入，输出恢复到原始维度后不会丢失太多的输入信息；相比之下如果原始输入维度只增加到2或3后再加上ReLU进行非线性转化，输出恢复到原始维度后信息丢失较多。

基于这些结论，作者在MobileNets v2中提出了Linear Bottlenecks结构，也就是在执行了降维的卷积层后面，不再加入类似ReLU等的激活函数进行非线性转化，这样做的目的也是尽可能的不造成信息丢失。

• Inverted residuals

在ResNet中，为了构建更深的网络，提出了ResNet的另一种形式，bottleneck，结构如下所示，一个bottleneck由一个1x1卷积（降维），3x3卷积和1x1卷积（升维）构成。

但是这种先降维后升维的顺序不太适合MobileNets，因为在MobileNets中的深度可分离卷积中，Depthwise Conv卷积的层数是输入通道数，本身就比较少，如果跟残差网络中的bottleneck一样，先压缩，后卷积提取，可得到的特征就太少了。因此，本文采取了一种逆向的方法，先升维，卷积，再降维，称为Inverted residuals。如下图所示，（a）在残差网络block中，先降维后卷积升维，而在Inverted residual block中，先升维，再卷积降维。

网络结构

在MobileNets v2中，基本的结构组成是一个带残差的深度可分离卷积bottleneck。

先回顾一下MobileNets v1的结构，非常的简洁，基于深度可分离卷积，先进行depthwiseconv，再进行pointwise conv。得到最终的输出特征。

而在MobileNets v2中，引入了Linearbottlenecks和Inverted Residuals等结构，可以看到，在原先的基础上，再进行depthwiseconv之间，先进行了一个1x1卷积，用于升维，而且在降维操作后，不再接入ReLU等非线性激活函数。当且仅当输入输出层维度相同时，才利用shortcut进行连接。因此有下图两种结构

三、MobileNets v3（2019）

*在MobileNets中还有关于网络搜索部分的论述说明，这里不做过多介绍，感兴趣可点击原文阅读。

论文链接：

https://arxiv.gg363.site/abs/1905.02244

MobileNets V1引入深度可分卷积作为传统卷积层的有效替代。深度可分离卷积通过将空间滤波与特征生成机制分离，有效地分解了传统卷积。深度可分卷积由两个独立的层定义:用于空间滤波的轻量级深度卷积和用于生成特征的1x1点卷积，通过独立层的定义，有效地减少了参数量，提升运行效率。

MobileNets v2 引入了linear bottleneck和Inverted residual结构，很好的扩展了MobileNets v1，如下图所示，v2由1x1升维、深度卷积和1x1降维组成。当且仅当输入和输出具有相同数量的通道时，才使用residual连接进行连接。这种结构在输入和输出处保持了一种紧凑的表示，同时在内部扩展到高维特征空间，以增加非线性全通道转换的表现力。

在MobileNets的基础上，MnasNet在在bottleneck结构中引入了基于挤压和激励的轻量级注意力模块。进一步对MobileNetsv2进行了扩展。

创新点

MobileNets v3博采众长，使用这些层的组合作为构建块，以构建最有效的模型。如下图所示，综合了以上三种模型的思想：MobileNets V1的深度可分离卷积，MobileNets V2的线性bottleneck和逆残差结构，MnasNet的基于挤压和激励结构的轻量级注意力模型。

• 激活函数swish

谷歌在2017提出的h-swish是基于swish激活函数的改进，所以先了解一下swish。

（1）表达式：

（2）图像：

（3）优势：Swish具备无上界有下界、平滑、非单调的特性。并且Swish在深层模型上的效果优于ReLU。

但是在MobileNets v3中，作者认为在轻量级的架构中，swish会增加运算成本，于是提出了h-swish进行替代。

• 新的激活函数h-swish

作者认为，可以用一个近似函数逼近swish中的σ部分，减少运行成本。

网络结构

如下图所示，在MobileNets v2使用1×1卷积来构建最后层，能得到更高维的特征空间。在预测时，能提取到更丰富的特征，但是同时也引入了额外的计算成本与延时。

因此，作者的想法是在保留高维，具有丰富特征的前提下，尽量减少时延，具体改进如下图所示，将带有h-wise的1x1层放在平均池化层之后。

自2017年v1版本发布以来，谷歌家的MobileNets系列一直是轻量级网络中的翘楚，经过三个版本的更新迭代，MobileNets早已成为在移动端部署深度卷积网络的代表算法。本文按照时间线，梳理MobileNet三个版本的核心算法思想，并探讨更新过程中的具体改进，希望通过此文，我们能够对MobileNets有一个更清晰直观的了解。

（*本文为AI科技大本营投稿，转载请微信联系1092722531）

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