@Team 2019-04-17T00:10:18.000000Z 字数 4513 阅读 2815

最后一届ImageNet冠军模型：SENet

叶虎

前言

在深度学习领域，CNN分类网络的发展对其它计算机视觉任务如目标检测和语义分割都起到至关重要的作用，因为检测和分割模型通常是构建在CNN分类网络（称为backbone）之上。提到CNN分类网络，我们所熟知的是VGG，ResNet，Inception，DenseNet等模型，它们的效果已经被充分验证，而且被广泛应用在各类计算机视觉任务上。这里我们介绍一篇CVPR2017的文章SENet，它赢得了最后一届ImageNet 2017竞赛分类任务的冠军。重要的一点是SENet思路很简单，很容易扩展在已有网络结构中。

主体思路

对于CNN网络来说，其核心计算是卷积算子，其通过卷积核从输入特征图学习到新特征图。从本质上讲，卷积是对一个局部区域进行特征融合，这包括空间上（H和W维度）以及通道间（C维度）的特征融合。

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图1 CNN中的卷积操作

对于卷积操作，很大一部分工作是提高感受野，即空间上融合更多特征融合，或者是提取多尺度空间信息，如Inception网络的多分支结构。对于channel维度的特征融合，卷积操作基本上默认对输入特征图的所有channel进行融合。而MobileNet网络中的组卷积（Group Convolution）和深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）对channel进行分组也主要是为了使模型更加轻量级，减少计算量。而SENet网络的创新点在于关注channel之间的关系，希望模型可以自动学习到不同channel特征的重要程度。为此，SENet提出了Squeeze-and-Excitation (SE)模块，如下图所示：
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图2 Squeeze-and-Excitation (SE)模块

SE模块首先对卷积得到的特征图进行Squeeze操作，得到channel级的全局特征，然后对全局特征进行Excitation操作，学习各个channel间的关系，也得到不同channel的权重，最后乘以原来的特征图得到最终特征。本质上，SE模块是在channel维度上做attention或者gating操作，这种注意力机制让模型可以更加关注信息量最大的channel特征，而抑制那些不重要的channel特征。另外一点是SE模块是通用的，这意味着其可以嵌入到现有的网络架构中。

Squeeze-and-Excitation (SE) 模块

SE模块主要包括Squeeze和Excitation两个操作，可以适用于任何映射 $F_{tr}: X\rightarrow U, X\in R^{H'\times W'\times C'}, U\in R^{H\times W\times C}$ ，以卷积为例，卷积核为 $V=[v_1, v_2,...,v_C]$ ，其中 $v_c$ 表示第c个卷积核。那么输出 $U=[u_1, u_2,...,u_C]$ ：

$u_c = v_c*X = \sum_{s=1}^{C'}{v_c^s*x^s}$
其中*代表卷积操作，而

$v_c^s$ 代表一个3D卷积核，其输入一个channel上的空间特征，它学习特征空间关系，但是由于对各个channel的卷积结果做了sum，所以channel特征关系与卷积核学习到的空间关系混合在一起。而SE模块就是为了抽离这种混杂，使得模型直接学习到channel特征关系。

Squeeze操作

由于卷积只是在一个局部空间内进行操作， $U$ 很难获得足够的信息来提取channel之间的关系，对于网络中前面的层这更严重，因为感受野比较小。为了，SENet提出Squeeze操作，将一个channel上整个空间特征编码为一个全局特征，采用global average pooling来实现（原则上也可以采用更复杂的聚合策略）：

$z_c = F_{sq}(u_c)=\frac{1}{H\times W}\sum_{i=1}^{H}\sum_{j=1}^{W}u_c(i,j), z\in R^C$

Excitation操作

Sequeeze操作得到了全局描述特征，我们接下来需要另外一种运算来抓取channel之间的关系。这个操作需要满足两个准则：首先要灵活，它要可以学习到各个channel之间的非线性关系；第二点是学习的关系不是互斥的，因为这里允许多channel特征，而不是one-hot形式。基于此，这里采用sigmoid形式的gating机制：

$s = F_{ex}(z,W)=\sigma (g(z, W))=\sigma (W_2ReLU(W_1z))$
其中

$W_1\in R^{\frac{C}{r}\times C}, W_2\in R^{C\times \frac{C}{r}}$ 。为了降低模型复杂度以及提升泛化能力，这里采用包含两个全连接层的bottleneck结构，其中第一个FC层起到降维的作用，降维系数为r是个超参数，然后采用ReLU激活。最后的FC层恢复原始的维度。

最后将学习到的各个channel的激活值（sigmoid激活，值0~1）乘以U上的原始特征：

$\tilde{x}_c = F_{scale}(u_c, s_c)=s_c\cdot u_c$
其实整个操作可以看成学习到了各个channel的权重系数，从而使得模型对各个channel的特征更有辨别能力，这应该也算一种attention机制。

SE模块在Inception和ResNet上的应用

SE模块的灵活性在于它可以直接应用现有的网络结构中。这里以Inception和ResNet为例。对于Inception网络，没有残差结构，这里对整个Inception模块应用SE模块。对于ResNet，SE模块嵌入到残差结构中的残差学习分支中。具体如下图所示：

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图3 加入SE模块的Inception和ResNet网络

同样地，SE模块也可以应用在其它网络结构，如ResNetXt，Inception-ResNet，MobileNet和ShuffleNet中。这里给出SE-ResNet-50和SE-ResNetXt-50的具体结构，如下表所示：

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增加了SE模块后，模型参数以及计算量都会增加，这里以SE-ResNet-50为例，对于模型参数增加量为：

$\frac{2}{r}\sum_{s=1}^{S}{N_s\cdot C_s^2}$

其中r为降维系数，S表示stage数量， $C_s$ 为第s个stage的通道数， $N_s$ 为第s个stage的重复block量。当r=16时，SE-ResNet-50只增加了约10%的参数量。但计算量（GFLOPS）却增加不到1%。

模型效果

SE模块很容易嵌入到其它网络中，作者为了验证SE模块的作用，在其它流行网络如ResNet和VGG中引入SE模块，测试其在ImageNet上的效果，如下表所示：
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可以看到所有网络在加入SE模块后分类准确度均有一定的提升。此外，作者还测试了SE模块在轻量级网络MobileNet和ShuffleNet上的效果，如下表所示，可以看到也是有效果提升的。
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最终作者采用了一系列的SENet进行集成，在ImageNet测试集上的top-5 error为2.251%，赢得了2017年竞赛的冠军。其中最关键的模型是SENet-154，其建立在ResNeXt模型基础上，效果如下表所示：
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SE模块的实现

SE模块是非常简单的，实现起来也比较容易，这里给出PyTorch版本的实现（参考senet.pytorch）:

class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )
    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

对于SE-ResNet模型，只需要将SE模块加入到残差单元（应用在残差学习那一部分）就可以：

    class SEBottleneck(nn.Module):
        expansion = 4
        def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None, reduction=16):
            super(SEBottleneck, self).__init__()
            self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False)
            self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
            self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride,
                                   padding=1, bias=False)
            self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
            self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * 4, kernel_size=1, bias=False)
            self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * 4)
            self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
            self.se = SELayer(planes * 4, reduction)
            self.downsample = downsample
            self.stride = stride
        def forward(self, x):
            residual = x
            out = self.conv1(x)
            out = self.bn1(out)
            out = self.relu(out)
            out = self.conv2(out)
            out = self.bn2(out)
            out = self.relu(out)
            out = self.conv3(out)
            out = self.bn3(out)
            out = self.se(out)
            if self.downsample is not None:
                residual = self.downsample(x)
            out += residual
            out = self.relu(out)
            return out

小结

SE模块主要为了提升模型对channel特征的敏感性，这个模块是轻量级的，而且可以应用在现有的网络结构中，只需要增加较少的计算量就可以带来性能的提升。另外最新的CVPR 2019有篇与SENet非常相似的网络SKNet（Selective Kernel Networks），SKNet主要是提升模型对感受野的自适应能力，感兴趣可以深入看一下。