VGG论文精读笔记

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文章简介

VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS
FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION

该文章介绍了基于深度卷积神经网络的大规模图像分类(经典网络)，验证了卷积神经网络的深度对大规模图像分类准确率的影响。

作者：Karen Simonyan & Andrew Zisserman
单位：牛津大学(Visual Geometry Group)
论文地址

论文研究背景

自从2012年AlexNet将深度学习的方法应用 ImageNet的图像分类比赛中并取得state of the art的惊人结果后，大家开始相仿并在此基础上进行大量尝试和改进。
1. 小卷积核
在第一个卷积层用了更小的卷积核和卷积stride
2. 多尺度
训练和测试使用整张图的不同尺度
vgg作者不仅将上面的两种方法应用到自己的网络设计和训练测试阶段，同时还考虑了网络深度对结果的影响。

论文研究成果

2014年在ILSVRC比赛中获得了分类项目的第二名(第一名是GoogLeNet)，和定位项目的第一名。同时模型对其他数据集有很好的泛化能力。
VGG由于其结果简单，提取特征能力强，所以应用场景广泛。
例如：快速风格迁移算法，目标检测的backbone，提取特征(faster rcnn, ssd等)，gan网络内容特征提取，进行内容计算(内容损失是gan网络损失的一部分)。
在这里插入图片描述
进行了6组对比实验，如下图所示，包括A，A-LRN，B，C，D，E六种不同的网络结构。其中A-LRN网络在A网络的基础上加入了LRN层，B网络在A-LRN网络基础上加入了两个3x3卷积层，C网络在B网络基础上又加入了3个1x1卷积，D网络将C网络中的1x1卷积换成了3x3卷积，E网络又在D网络的基础上加入了3个3x3卷积。
在这里插入图片描述
单尺度测试结果对比
在这里插入图片描述
结论:

  1. LRN对网络性能提升没有太大作用，因此后面网络结构中没有加入LRN层(A和A-LRN对比实验得出)
  2. 加深网络深度能够提升分类精度(A和B网络对比，C网络第一组实验和A、B网络对比)
  3. 单独扩大尺度对网络性能提升没什么效果(C网络的第一组和第二组实验对比)
  4. 对于同一个网络结构多尺度训练可以提高网络精度(C网络的三组实验对比)
  5. 将1x1的卷积替换为3x3的卷积是有效的(D网络与C网络的实验对比)
  6. E模型(VGG19)效果最好，一定程度加深网络可以提高网络精度。

多尺度测试结果对比
在这里插入图片描述
结论

  1. 对比单尺度预测，多尺度综合预测能够提升预测的精度，证明了scale jittering(尺度抖动)的作用。
  2. D和E多尺度综合预测效果一样，但是E网络要比D网络深，因此D网络(VGG16)为best model。
    在这里插入图片描述
    结论： dense evaluation & multi-crop两种测试方法联合使用效果最好

模型融合结果对比
在这里插入图片描述
结论： 融合模型D和E之后模型错误率进一步下降

与其他网络结果对比
在这里插入图片描述
结论：GoogLeNet分类效果冠军，VGG亚军优于其他网络。

论文结论

  1. 在一定范围内，通过增加深度能有效地提升网络性能；
  2. 最佳模型VGG16，从头到尾只有3x3卷积与2x2池化，简洁优美；
  3. 多个小卷积核比单个大卷积核性能好(与Alexnet对比可知)；
  4. AlexNet曾经用到的LRN层并没有带来性能的提升，因此在其他组的网络中均没有出现LRN层；
  5. 尺度抖动scale jittering(多尺度训练、多尺度测试)有利于网络性能的提升。

感受野

感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点跟原图上有关系的点的区域。
感受野概念为什么重要？
感受野被称作是CNN最重要的概念之一，目标检测的流行算法比如SSD，Faster-Rcnn等中prior box和Anchor box的设计都是以感受野为依据进行的设计。
在这里插入图片描述
输入原始图大小为7x7，
conv1: 3x3 strides=1 valid
feature: (7-3+1) / 1 = 5
conv2: 3x3 strides=1 valid
feature: (5-3+1) / 1 = 3

原始输入感受野：1
conv1层感受野：3
conv2层感受野：5

思考：
如果conv1: 5x5 strides=1 valid 感受野是多少？
答：感受野为5

结论
1个5x5卷积核感受野大小与2个3x3卷积核的感受野等效，以此类推三个3x3的卷积核的感受野与一个7x7卷积核的感受野等效。

感受野计算公式

在这里插入图片描述
注意：这只是理论感受野，实际上起作用的感受野是小于理论感受野

论文结构

在这里插入图片描述

摘要

本文研究了在大规模图片识别中，卷积神经网络的深度对准确率的影响。我们的主要贡献是通过非常小的3x3卷积核的神经网络架构全面评估了增加深度对网络的影响，结果表明16-19层的网络可以使现有设置的网络性能得到显著提高。这项发现是我们在2014年的

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