《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classifification, Detection and Segmentation》

• （一）论文地址：
• （二）MobileNets_v2 解决的问题：
• （三）MobileNets_v2 的核心思想：
• （四）ReLU 函数的缺陷：
• （五）Linear Bottleneck：
• （六）Inverted Residuals：
• （七）MoblieNets 的网络结构：
• （八）MobileNets 的应用及实验结果：
• 1. 图像识别：
• 2. 目标检测——SSDLite：
• 3. 语义分割——MobileNet DeepLabv3：

（一）论文地址：

《Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classifification, Detection and Segmentation》

（二）MobileNets_v2 解决的问题：

2017年作者提出了MobileNets_v1，其核心是将常规的卷积层分解成一个 $depthwise$depthwise $separable$separable $convolutions$convolutions（深度分离卷积层，简称 $DWconv$DWconv）和一个 $pointwise$pointwise $convolutions$convolutions（即$1×1$1×1 卷积核大小的卷积层，简称 $PWconv$PWconv），从而有更小的参数，并且计算消耗更少；

详细介绍可以看我的这一篇博客：
【论文阅读笔记】MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

常规的卷积操作如图：

经过MobileNets_v1分解后的结构如图：

即（其中ReLU6表示将特征层的值限制在 $0-6$0−6 区间内）：

但是在实际训练时，作者发现 $DWconv$DWconv 中有许多卷积核是空的（全为 $0$0）：

这些空卷积核占用了训练和使用时的内存，却不会对特征提取中起到任何作用；

为了解决这个问题，作者提出了 MobileNets_v2；

（三）MobileNets_v2 的核心思想：

MobileNets_v2 的核心思想是：

1. 将 $PWconv$PWconv 中的 ReLU 换成线性变换（Linear），称之为 Linear Bottleneck；
2. 使用了反残差结构（Inverted Residuals)，即不同于 ResNet 的先收缩在膨胀的残差结构，这里先膨胀后收缩；

（四）ReLU 函数的缺陷：

MobileNets_v2 的作者认为，这些空卷积是由ReLU函数引起的：

在之前的研究中表明，相比于 tanh 和 sigmoid 函数，ReLU 在反向传播过程中计算量更少；

并且， tanh 和 sigmoid 在接近饱和区时，由于导数趋近于 0 ，会导致信息丢失和模型难以收敛；

以及，ReLU 会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生（以及一些人的生物解释）；

但是，作者提出了两个新的观点：

1. 如果特征仍能在 ReLU 转换之后够被保留（即为非零），那么 ReLU 的作用跟线性变换相同；
2. ReLU 能够保持输入信息的完整性，但仅限于输入特征位于输入空间的低维子空间中；

第一个观点很好理解；

第二个观点作者给出了图示：

即假设输入是一个低维（2D）的螺线结构的数据：

我们使用矩阵 $T$T（相当于卷积层）将它转换成高维数据（维度为 $n$n），再用 ReLU 函数转换；

我们再用 矩阵 $T^{-1}$T−1 将高维数据转换成 2D 数据，对于不同的维度 $n$n，结果如图：

可以看到，对于向低维数据变换（维度 $n=2,3$n=2,3），有很大一部分信息已经丢失了；

而当维度 $n=15,30$n=15,30 时，大部分信息还是被保留下来了；

因此作者认为，在低维数据转换时应该将 ReLU 函数转换成 Linear 变换，在高维数据转换时可以保留 ReLU 函数，从而增加模型的鲁棒性；

（五）Linear Bottleneck：

基于以上理论，作者提出了 MoblieNets_v2 的基本结构，取消了模块中第二个 $PW$PW $conv$conv的 ReLU 变换，并采取了 扩张->卷积->压缩 的瓶状结构，称之为 Linear Bottleneck：

注意在这些模块相互连接时，$(c)$(c)和$(d)$(d)是等效的，因此下面默认以$(d)$(d)为例；

用图示表述为：

（六）Inverted Residuals：

这里也采用了 ResNet 的残差结构，不过不同于 压缩->卷积->扩张 的结构，MobileNets_v2 采用了扩张->卷积->压缩 的相反结构：

用表格表示为：

其中：

1. $h$h 和 $w$w 分别是输入特征图的高和宽；
2. $k$k 和 $k^{'}$k′ 分别是输入和输入的 $channels$channels；
3. $t$t 是膨胀率，即中间层的 $channels$channels 是输入层的 $t$t 倍，文中取 $t=6$t=6；
4. $s$s 是 $DWconv$DWconv 的步长；

（七）MoblieNets 的网络结构：

其中：

1. $t$t 是膨胀率；
2. $c$c 是输入特征图的 $channels$channels；
3. $n$n 是结构单元重复的次数；
4. $s$s 是步长；

注意步长 $s$s 为 $1,2$1,2 时结构有所不同：

（八）MobileNets 的应用及实验结果：

1. 图像识别：

2. 目标检测——SSDLite：

3. 语义分割——MobileNet DeepLabv3：

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