论文笔记|Inception v4, Inception-ResNet 论文笔记 Inception|v4|图像分类

Inception v4, Inception-ResNet：Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning
摘要：最近几年，深度卷积神经网络对图像识别性能的巨大提升发挥着关键作用。以Inception网络为例，其以相对较低的计算代价取得出色的表现。最近，与传统结构相结合的残差连接网络在2015ILSVRC挑战赛上取得了state of art的成绩；它的性能跟最新的Inception-v3 网络非常接近。这引出一个问题：Inception架构和residual连接的结合能否带来性能的提高。在本文，我们发现残差连接显著地加速了Inception网络的训练。residual Inception网络和Inception网络的计算量相当，但性能有微弱优势。针对残差和非残差Inception网络，本文也提出了一些新的简化版本。这些变种显著提高了ILSVRC 2012分类任务的单帧识别（single-frame recognition）性能。我们进一步说明了：适当的激活缩放如何使得很宽的Residual Inception网络的训练更加稳定。本文通过三个residual和一个Inception网络的集成，在ImageNet分类比赛中取得了top-5: 3.08%的错误率。
总结：

本文在Inception v3的基础上，设计了v4，并且研究了Inception和Residual connection的结合。
Inception-v4在v3的基础上，对Inception架构进行了彻底的探索。
Inception-ResNet将Inception和ResNet结合进一步肯定了残差连接的效果

1. 简介 \quad  \; 自从AlexNet赢得了ImageNet 2012比赛后，AlexNet已经成功应用到了很多计算机视觉任务上，例如：目标检测[4]，分割[10]，人体姿势估计[17]，视频分类[7]，目标追踪[18]，超分辨率[3]等。这些只不过是深度卷积网络成功案例中很少的一部分。
\quad  \; 在本文，我们研究了何凯明提出的残差连接[5]和Inception v3[15]的结合。在ResNet中，认为残差连接对非常深的架构的训练非常重要。因为Inception网络趋向于非常深，考虑用残差连接替代滤波器的连结便是很自然的事。这将在保持计算量基本不变的情况下，允许Inception充分利用残差连接的优点。
\quad  \; 除了直接的融合，我们也研究了Inception本身通过变得更深更宽能否能变得更加高效。为了实现这个目的，我们设计了一个新版本的Inception-v4，相比Inception-v3，它有更加统一简化的网络结构和更多的inception模块。回首过去，Inception-v3继承了之前的很多方法。技术性局限主要在于使用DistBelief对分布式训练进行模型分割。
\quad  \; 在本文中，我们将会比较Inception v3、v4和Inception-ResNet。这里的Inception-ResNet和Inception的参数量、计算量基本一样。但作者其实也进行了更深，更宽的Inception-ResNet实验（在ImageNet上，性能基本相似）。
\quad  \; 本文的最后一个实验对当前最高性能模型进行了集成（集成了4个模型，3个ResNet和1个Inception-v4）。可以清晰的看到，Inception-v4和Inception-ResNet-v2性能相近，都超过了当前的state of art，我们想要去探究怎样的集成更能提高准确率（on ImageNet）。意外的是，我们发现single-frame performance的提高不能转变为集成版本类似大的性能提升。尽管如此，它仍然在验证集上取得了top-5: 3.1%的准确率（刷新了记录）。
\quad  \; 在最后一节，我们研究了一些错误的分类并且得出结论，集成仍然没有达到标记的label噪声对应的准确率，所以，准确率仍有提高的空间。
2. 相关工作 \quad  \; 自从AlexNet之后，卷积网络在大型图像识别任务中越来越流行。接下来的一些重要的里程碑有：NIN、VGGNet、GoogLeNet。
\quad  \; 残差连接是由He等人提出的。在ResNet中，它以令人信服的理论和实践证据，证明了信号的加性合并的优点，在图像识别中，尤其是物体检测任务中。何凯明认为对于非常深的卷积模型的训练，残差连接是必须的。我们的发现看起来不支持这个观点（至少对于图像识别是这样）。However it might require more measurement points with deeper architectures to understand the true extent of beneficial aspects offered by residual connections。在试验部分，我们说明了没有残差连接的深度网络的训练并不难做到。但是，残差连接极大地提高了训练速度，单单这一点就值得肯定。
\quad  \; Inception深度卷积架构在GoogLeNet中提出，后来，Inception v2中引入了BN，v3引入了大尺寸filter的分解。

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ResNet中提出的残差连接模块

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优化版ResNet模块，加入了1x1卷积。
3. 架构的选择 3.1 纯Inception模块 \quad  \; 以前的Inception模型通过分布式进行训练，将每个副本被划分成一个含多个子网络的模型，以满足内存需求。然而，Inception结构是高度可调的，这就意味着各层滤波器（filter）的数量可以有多种变化，而整个训练网络的质量不会受到影响。为了优化训练速度，我们对层大小进行调整以平衡不同子网络的计算。相反，随着TensorFlow的引入，大部分最新的模型无需分布式的对副本进行训练。它通过反向传播（back propagation）进行内存优化，并仔细考虑梯度计算需要的tensors，以及通过结构化计算减少这类tensors的数量。过去，我们对网络结构的更迭做得非常保守，并限制实验改变独立网络的组分，同时保持其余网络的稳定性。由于之前没有对网络进行简化，导致网络看起来更加复杂。在最新的Inception-v4实验中，我们决定去掉不必要的模块，同时统一各个grid size一样的Inception模块的参数。如图9，展示了大尺寸的Inceptionv4网络结构。图3至8是每个部分的详细结构。所有图中没有标记“V”的卷积使用same的填充原则，意即其输出网格与输入的尺寸正好匹配。使用“V”标记的卷积使用valid的填充原则，意即每个单元输入块全部包含在前几层中，同时输出激活图（output activation map）的网格尺寸也相应会减少。
\quad  \; 在过去的Inception架构（v1、v2、v3）中，作者对于结构的改变是相对保守的，并且作者为了保持网络其余部分的稳定，各部分的改变都很有限。复杂的前层的选择导致网络复杂度过高。在本文的实验中（Inception v4），作者将打破前面的限制，均匀改变各个grid size模组。图9是Inception v4的结构图，图3、4、5、6、7、8是每一个部件的细节图。没V的卷积采用same填充，标记V的卷积采用valid填充。

3.2 残差Inception模块（Residual Inception blocks） \quad  \; 在Residual-Inception网络中，我们使用比原始Inception模块计算量更低的Inception模块。每个Inception块后紧连接着滤波层（没有激活函数的1×1卷积）以进行维度变换，以实现输入的匹配。这样补偿了在Inception块中的维度降低。
\quad  \; 我们尝试了很多Inception-Residual版本。这里对其中的两个进行具体细节说明。第一个是“Inception-ResNet-v1”，计算量跟Inception-v3大致相同，第二个“Inception-ResNet-v2”的计算量跟Inception-v4网络基本相同。图15是Residual-Inception的架构图。（但是，实验中Inception-v4单个step的时间更慢，这可能是因为有了更多的层）。
\quad  \; 残差和非残差Inception的另外一个小技术性区别是，在Inception-ResNet网络中，我们只在传统层上使用BN。在全部层使用 batch-normalization是合情合理的，但是我们想保持每个模型副本在单个GPU上就可以训练。结果证明，使用更大的activation尺寸消耗更多的GPU内存。省略这些activation后的BN层，我们能够增加更多的Inception模块。我们希望可以更好的利用计算量，因而这种trade-off变得没有必要。

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3.3 残差模块的缩放（Scaling of the Residuals） \quad  \; 我们也发现，如果filter的数量超过1000，残差网络开始出现不稳定，同时网络会在训练过程早期便会出现“死亡”，即经过几万次训练后，平均池化层（average pooling）之前的层开始只生成0。降低学习率、增加额外的BN层都无法避免这种状况。
\quad  \; 我们发现，在将残差加到前层的activation之前，对本层的activation进行放缩能够稳定训练。通常，我们将残差放缩因子定在0.1到0.3之间去缩放residuals。（如图20）

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\quad  \; 类似的不稳定在ResNet文中也出现过，文中建议通过两个阶段的训练来避免这种情况，其中第一个“warm-up”阶段使用极低的学习率，紧接着第二阶段使用高学习率。我们发现如果滤波器数量非常大，那么即使很低的学习率（0.00001）也不足以解决不稳定性，而且使用高学习率训练对其效果也有损伤。最终我们发现只需对残差进行缩放的方法更加可靠。
\quad  \; 即使缩放并不是完全必须的，它似乎并不会影响最终的准确率，但是放缩能有益于训练的稳定性。
4. 训练策略（Training Methodology）训练使用TensorFlow的随机梯度算法（20块GPU）
早期实验采用momentum with a decay 0.9
最好的模型是用RMSProp with a decay 0.9 and? \epsilon ?=1.0
学习速率：0.045 decayed every two epochs using an exponential rate of 0.94
模型评估 are performed using a running average of the parameters computed over time.
5. 实验的结果（Experimental Results） \quad  \; 首先作者观察了四个模型的top-1和top-5验证错误在训练中的变化过程。在实验后，我们发现：我们的连续评估是在验证集的一个子集上进行的，这个子集忽略了大约1700个黑名单实体，由于缺少边界。这证明了忽略只应该在CLSLOC benchmark上实施，但是与其他报告相比（包括我们团队早前的一些报告），产生了一些不可比的（更加乐观的）数字。差异大约是0.3% for top-1，0.15% for top-5。但是因为差异是一致的，所以我们认为曲线的对比是公平的。

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\quad  \; 另一方面，我们在50000张验证图像上进行多次裁剪和集成验证。同样最后的集成模型在测试集进行测试并在ILSVRC测试服务器上验证我们的网络调整并没有导致过拟合。我们想强调的是，最终进行了一次验证，并在去年进行了两次结果提交：一次是BN-Inception论文和后来的ILSVR-2015 CLSLOC竞赛，因此我们相信测试集很好的验证了本文模型的泛化能力。
最后，我们展示了不同版本Inception和Inception-ResNet的比较结果。Inception-v3和Inception-v4模型是深度卷积网络，他们没有使用残差连接，而Inception-ResNet-v1和Inception-ResNet-v2使用了残差连接而没有使用filter-expansion连接。

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\quad  \; 表2展示了在验证集上各种结构的单个模型以及单次裁剪的top-1和top-5错误率。
\quad  \; 表3展示了使用小数量裁剪的各种模型的性能比较：引文5中对ResNet做了10个裁剪，对于Inception，我们如引文14描述那样，使用12种裁剪进行验证。
\quad  \; 表4展示了单个模型的性能。对于残差网络dense的验证结果可参见引文14。对于Inception网络，[14]描述了针对inception网络的144种裁剪策略
\quad  \; Table5比较了组合的结果。[5]描述了对于纯净的残差网络，6个模型的dense验证的结果。对于Inception网络4个模型的组合，144种裁剪策略正如[14]描述即可。
6.结论本文详细呈现了三种新的网络结构：

Inception-Reset-v1：混合Inception版本，它的计算效率同Inception-v3；
Inception-ResNet-v2：更加昂贵的混合Inception版本，同明显改善了识别性能；
Inception-v4：没有残差链接的纯净Inception变种，性能如同Inception-ResNet-v2

我们研究了引入残差连接如何显著的提高inception网络的训练速度。而且仅仅凭借增加的模型尺寸，我们的最新的模型（带和不带残差连接）都优于我们以前的网络。
【论文笔记|Inception v4, Inception-ResNet 论文笔记】下面给出Inception-v4的TensorFlow实现：

#python3 #modules.py for Inception-v4import numpy as np import tensorflow as tfdef stem(inputs, scope='Stem'): ''' Stem for Inception-v4 and Inception-ResNet-v2 Figure 3 ''' with tf.variable_scope(scope): x = inputs #conv1 with tf.variable_scope('conv1'): x = tf.layers.conv2d(x, 32, [3,3], 2, padding='valid') #conv2 with tf.variable_scope('conv2'): x = tf.layers.conv2d(x, 32, [3,3], 1, padding='valid') #conv3 with tf.variable_scope('conv3'): x = tf.layers.conv2d(x, 64, [3,3], 1, padding='same') #sub1 with tf.variable_scope('sub1'): sub1 = tf.layers.max_pooling2d(x, [3,3], 2, padding='valid') sub2 = tf.layers.conv2d(x, 96, [3,3], 2, padding='valid') x = tf.concat([sub1,sub2], axis=-1) #sub2 with tf.variable_scope('sub2'): sub1 = tf.layers.conv2d(x, 64, [1,1], 1, padding='same') sub1 = tf.layers.conv2d(sub1, 96, [3,3], 1, padding='valid') sub2 = tf.layers.conv2d(x, 64, [1,1], 1, padding='same') sub2 = tf.layers.conv2d(sub2, 64, [7,1], 1, padding='same') sub2 = tf.layers.conv2d(sub2, 64, [1,7], 1, padding='same') sub2 = tf.layers.conv2d(sub2, 96, [3,3], 1, padding='valid') x = tf.concat([sub1,sub2], axis=-1) #sub3 with tf.variable_scope('sub3'): sub1 = tf.layers.conv2d(x, 192, [3,3], 2, padding='valid') sub2 = tf.layers.max_pooling2d(x, [3,3], 2, padding='valid') x = tf.concat([sub1,sub2], axis=-1) return xdef inception_a(inputs, scope='Inception-A'): ''' Inception-A for Inception-v4 Figure 4 ''' with tf.variable_scope(scope): x = inputs sub1 = tf.layers.average_pooling2d(x, [3,3], 1, padding='same') sub1 = tf.layers.conv2d(sub1, 96, [1,1], 1, padding='same')sub2 = tf.layers.conv2d(x, 96, [1,1], 1, padding='same')sub3 = tf.layers.conv2d(x, 64, [1,1], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 96, [3,3], 1, padding='same')sub4 = tf.layers.conv2d(x, 64, [1,1], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 96, [3,3], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 96, [3,3], 1, padding='same') x = tf.concat([sub1,sub2,sub3,sub4], axis=-1) return xdef inception_b(inputs, scope='Inception-B'): ''' Inception-B for Inception-v4 Figure 5 ''' with tf.variable_scope(scope): x = inputs sub1 = tf.layers.average_pooling2d(x, [3,3], 1, padding='same') sub1 = tf.layers.conv2d(sub1, 128, [1,1], 1, padding='same')sub2 = tf.layers.conv2d(x, 384, [1,1], 1, padding='same')sub3 = tf.layers.conv2d(x, 192, [1,1], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 224, [1,7], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 256, [7,1], 1, padding='same')sub4 = tf.layers.conv2d(x, 192, [1,1], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 192, [1,7], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 224, [7,1], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 224, [1,7], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 256, [7,1], 1, padding='same') x = tf.concat([sub1,sub2,sub3,sub4], axis=-1) return xdef inception_c(inputs, scope='Inception-C'): ''' Inception-C for Inception-v4 Figure 6 ''' sub = [] with tf.variable_scope(scope): x = inputs sub1 = tf.layers.average_pooling2d(x, [3,3], 1, padding='same') sub1 = tf.layers.conv2d(sub1, 256, [1,1], 1, padding='same') sub.append(sub1)sub2 = tf.layers.conv2d(x, 256, [1,1], 1, padding='same') sub.append(sub2)sub3 = tf.layers.conv2d(x, 384, [1,1], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 256, [1,3], 1, padding='same') sub.append(sub3) sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 256, [3,1], 1, padding='same') sub.append(sub3)sub4 = tf.layers.conv2d(x, 384, [1,1], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 448, [1,3], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 512, [3,1], 1, padding='same') sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 256, [3,1], 1, padding='same') sub.append(sub4) sub4 = tf.layers.conv2d(sub4, 256, [1,3], 1, padding='same') sub.append(sub4) x = tf.concat(sub, axis=-1) return xdef reduction_a(inputs, params, scope='Reduction-A'): ''' Reduction-A Figure 7 ''' [k,l,m,n] = params with tf.variable_scope(scope): x = inputs sub1 = tf.layers.max_pooling2d(x, [3,3], 2, padding='valid')sub2 = tf.layers.conv2d(x, n, [3,3], 2, padding='valid')sub3 = tf.layers.conv2d(x, k, [1,1], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, l, [3,3], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, m, [3,3], 2, padding='valid') x = tf.concat([sub1,sub2,sub3], axis=-1) return xdef reduction_b(inputs, scope='Reduction-B'): ''' Reduction-B for Inception-v4 Figure 7 ''' with tf.variable_scope(scope): x = inputs sub1 = tf.layers.max_pooling2d(x, [3,3], 2, padding='valid')sub2 = tf.layers.conv2d(x, 192, [1,1], 1, padding='same') sub2 = tf.layers.conv2d(sub2, 192, [3,3], 2, padding='valid')sub3 = tf.layers.conv2d(x, 256, [1,1], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 256, [1,7], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 320, [7,1], 1, padding='same') sub3 = tf.layers.conv2d(sub3, 320, [3,3], 2, padding='valid') x = tf.concat([sub1,sub2,sub3], axis=-1) return x

#python3 #Inference for Inception-v4import numpy as np import tensorflow as tfimport modules as modulesdef print_activation(x): print(x.op.name, x.get_shape().as_list())def inferene(inputs, scope='inference'): with tf.variable_scope(scope): x = inputs #Stem with tf.variable_scope('Stem'): x = modules.stem(x, scope='Stem') #Inception-A-x with tf.variable_scope('Inception-A-x'): for i in range(4): x = modules.inception_a(x, scope='Inception-A-'+str(i)) #Reduction-A with tf.variable_scope('Reduction-A'): x = modules.reduction_a(x, [192,224,256,384], scope='Reduction-A') #Inception-B-x with tf.variable_scope('Inception-B-x'): for i in range(7): x = modules.inception_b(x, scope='Inception-B-'+str(i)) #Reduction-B with tf.variable_scope('Reduction-B'): x = modules.reduction_b(x, scope='Reduction-B') #Inception-C-x with tf.variable_scope('Inception-C-x'): for i in range(3): x = modules.inception_c(x, scope='Inception-C-'+str(i)) #Average Pooling with tf.variable_scope('Average_Pooling'): x = tf.layers.average_pooling2d(x, [8,8], 1, padding='same') #Dropout with tf.variable_scope('Dropout'): x = tf.layers.dropout(x, rate=0.2) #Softmax with tf.variable_scope('Softmax'): logits = tf.layers.conv2d(x,1000,[1,1],1,padding='same') return logitsinputs = tf.placeholder(tf.float32, [None,299,299,3]) y = inferene(inputs)sess = tf.Session() sess.run(tf.global_variables_initializer())tf.summary.FileWriter('log/', sess.graph)