轻量级语义分割模型论文阅读笔记
Posted Bobholamovix
tags:
篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了轻量级语义分割模型论文阅读笔记相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
本文汇总一些阅读过的轻量级语义分割模型相关论文，并记录一些心得感想。
ShuffleNet (V1)
上古的经典文献。主要贡献是提出pointwise group convolution和channel shuffle两种操作。文章的 motivation 有两方面：
（1）现有方法未充分考虑1x1卷积的计算量，往往仅对3x3以上卷积使用group conv。
（2）仅用分组卷积无法实现分组间的信息交换。
针对第一个 motivation，文章提出使用 pointwise group conv 以减少 1x1 卷积的计算开销。针对第二个 motivation，文章提出一种创新的 channel shuffle 操作，以分组卷积+打乱通道顺序的方式实现通道间的信息提取与交互。
channel shuffle 的示意图如下图所示，不同颜色代表不同分组的特征（通过卷积，每个分组内的特征是可以有信息交互的），经过先分组卷积、再通道乱序、再接着后续的分组卷积的操作，不同分组（不同颜色）的特征也可以得到信息交互。需要注意的是，这里的 shuffle 不同于在 Python 编程时常用的random.shuffle，打乱通道的顺序是事先设定好的，而不是随机的。从这点来说，这里的 shuffle 翻译为『重排』可能会更好。
ShuffleNet V2
本文首先指出了现有文章的两大『盲点』：
（1）memory access cost（MAC）和并行度是FLOPs以外值得考虑的因素，这两者都影响运行时间；
（2）即使FLOPs相同，implementation相关的优化也会导致实际运算时间的差异，例如相同通道数的3x3卷积不一定就比1x1卷积慢9倍。
针对第一点，作者提出应该使用更直接的 metric 来衡量轻量模型的性能，即使用运行时间代替FLOPs衡量模型性能（毕竟在实际使用的时候我们真正关心的是时间而不是 FLOPs 这样的纸面数据）。针对第二点，作者提出在计算运行时间时也应该考虑具体的平台。
为了优化运行时间，作者做了一些观察，有以下发现：
（1）输入输出通道数相同时，理论上最节省MAC；
（2）过度的group convolution会增加MAC；
（3）multi-path结构+small operators代替large operator（类似GoogLeNet）影响模型并行性能；
（4）逐像素操作对运行时间的影响不应该被忽略，它们包含小FLOPs但是大MAC。
文章的改进也主要基于作者的以上观察，这里就不过多展开。相比 ShuffleNet V1，这篇文章感觉主要是在做一些增量式的『微创新』，创新的步子没有迈得太大，不过很实用。
ENet
文章本身并没有提出创新性的模块（不过因为是很早的文献了，可能在那个时代还是比较创新的），但混合了一系列模型结构设计上的技巧，如下采样层的设计、激活函数设置的位置、卷积核分解、空洞卷积等。此外，文章还讨论了downsampling对轻量级模型的利与弊。对轻量级模型而言，合适的downsampling 设置确实非常重要而且十分 tricky。
ICNet
网络结构图如下所示：
为了在accuracy和speed之间实现更好的tradeoff，文章提出采用级联（cascade）结构，分别使用不同量级的网络结构对不同分辨率的输入进行处理，分支间使用CFF融合。CFF 是 cascade feature fusion 的缩写，该模块由一些1x1卷积层、BN 层和上采样层组成，使用逐像素加法融合来自不同分支的特征。
对于这样的多分支结构，深度监督的重要性自然不用多说，文章也是对标签进行了重采样，在每个CFF施加中间层监督以加速收敛和提升特征有效性。
ESPNet (V1)
文章着眼于对基本的卷积模块的改进，提出ESP模块代替标准卷积。ESP模块的结构如下图所示，其基于空洞卷积的改进PPM结构高效提取多感受野信息（微观版本的 PSPNet？）。相比 PSPNet，ESP 模块能够在保持相同感受野的情况下，极大减少参数量。
有意思的一点是，作者在实验中发现使用hierarchical的特征融合方式（如上图(b)所示）有助于改善空洞卷积导致的栅格伪影，不过作者并没有解释为什么。我猜测可能是因为hierarchical的sum操作能够为用于concat的特征在空间维度填补一些『孔洞』。
以上是关于轻量级语义分割模型论文阅读笔记的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
CV：object segmentation(FCN-CRF)