【论文阅读】MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

MobileNets是Google设计的轻量级神经网络,专为计算资源受限的设备优化。通过深度分离卷积和1x1点卷积,大幅减少参数量和计算量,提升运行效率。适用于机器人、自动驾驶等场景。

论文简介:

《MobileNets:Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications》中的MobileNets是Google针对手机等计算资源有限的嵌入式设备提出的轻量级的深层神经网络结构,其特点是在牺牲较少精度的情况下获得较快的运行速度(较少计算量和较少参数)。其核心思想是将传统卷积分解为深度分离卷积(depthwise separable convolutions)和1x1点卷积两步来实现。

一、Introduction 介绍

目前CNN在计算机视觉领域无所不在,为了获得更高的性能,往往都是在设计更深、更复杂的网络模型。面对计算资源较少的嵌入式设备,或具有实时运行需求的应用场景,多参数、多计算量的大型网络往往无法得到实用,机器人,自动驾驶,增强现实。

当前构建小而高效网络模型的技术大概可以分为两类,一、压缩预训练好的模型,二、直接训练小型网络。模型压缩技术主要有,网络剪枝,对预训练完成的网络模型,分析去掉不重要的一部分模型参数及结构,参数量化,float型的模型参数进行取整,采用8bit uchar存储,可降低模型大小及加速计算(较轻微精度损失),模型参数聚类,采用huffman编码(出现概率较多的数采用短的编码)。知识蒸馏(distillation),采用预训练好的大型网络作为“老师”,再训练小型网络(小型网络不是直接使用数据集标签进行训练,而是使用大型网络的输出作为标签进行训练)。

二、MobileNet

MobileNet使用深度分离卷积(depthwise separable c

<think>我们参考了MobileNets的原始论文[^1]和相关的解读[^2][^3],现在需要复现论文中的实验代码。根据论文,MobileNetV1的核心是深度可分离卷积(DepthwiseSeparableConvolution),它由深度卷积(DepthwiseConvolution)和逐点卷积(PointwiseConvolution)组成。我们将使用TensorFlow/Keras和PyTorch两种框架分别实现MobileNetV1,并展示如何在ImageNet数据集上进行训练和评估。由于完整训练ImageNet数据集需要大量计算资源和时间,我们也会提供在小型数据集(如CIFAR-10)上运行的示例。步骤:1.实现深度可分离卷积模块。2.构建整个MobileNetV1网络结构。3.编写训练和评估代码。注意:论文中使用了两个超参数:宽度乘子(WidthMultiplier)和分辨率乘子(ResolutionMultiplier)来平衡速度和精度。我们将在实现中包含宽度乘子(alpha)。由于用户要求复现实验,我们首先提供TensorFlow/Keras的实现,然后提供PyTorch的实现。由于完整ImageNet训练非常耗时,我们将展示在CIFAR-10上的训练示例,以便快速验证。以下为TensorFlow/Keras实现:首先,我们定义深度可分离卷积块,然后构建整个MobileNetV1网络。注意,原始MobileNetV1是为224x224输入设计的,而CIFAR-10是32x32,因此需要调整网络结构(例如移除第一个卷积层的步长2,并调整后续的步长设置)。但是,为了忠实于原始论文,我们先按224x224输入实现,然后调整使其适应CIFAR-10。原始论文中的网络结构如下:-初始卷积层:3x3卷积,步长2,输出通道32(乘以alpha),然后批量归一化和ReLU6激活。-接着是13个深度可分离卷积块(每个块包含一个深度卷积和一个逐点卷积),其中部分块使用步长2进行下采样。-最后是全局平均池化和全连接层。我们按照论文中的结构实现,但为了适应CIFAR-10,我们将第一个卷积层的步长改为1,并移除第一个深度可分离卷积块的下采样(即步长改为1)。同时,我们减少后续下采样的次数,使得最终特征图尺寸不至于太小。然而,为了复现论文实验,我们更倾向于先实现原始结构,然后再进行调整。下面我们分别给出两种框架的代码:一、TensorFlow/Keras实现(原始ImageNet输入224x224)注意:由于ImageNet数据集较大,我们通常使用分布式训练。这里我们仅展示模型构建和训练的基本代码。由于完整训练ImageNet不现实,我们使用CIFAR-10作为示例数据集,并调整网络结构以适应32x32输入。调整思路:1.将第一个卷积层的步长从2改为1(因为32x32图像已经很小)。2.修改后续下采样层的步长:原网络中有5次下采样(步长为2的卷积),每次将特征图尺寸减半。对于32x32输入,如果进行5次下采样,最终特征图大小为1x1(32->16->8->4->2->1)。我们减少下采样的次数,例如只进行3次下采样(将第3、5、11个卷积块的步长设为2,其余为1),这样特征图尺寸从32x32变为16x16(第一次步长1,不降)->16x16(第一次步长2)->8x8(第二次步长2)->4x4(第三次步长2)->4x4(后续不再下采样)。但这样最后特征图是4x4,然后通过全局平均池化。但是,为了简单起见,我们按照原始结构实现,然后修改第一个卷积层的步长和输入尺寸。对于CIFAR-10,我们使用32x32x3的输入,并修改第一个卷积层步长为1,同时调整后续下采样的位置(按照论文中结构,我们跳过第一个下采样,因为输入小)。具体修改如下:-第一个卷积层:kernel_size=3,strides=1,padding='same'-然后按照原结构,但在深度可分离卷积块中,我们调整步长:-第一个深度可分离卷积块:stride=1-第二个深度可分离卷积块:stride=2(第一次下采样)-第三个:stride=1-第四个:stride=2(第二次下采样)-第五个:stride=1-第六个:stride=2(第三次下采样)-然后5个stride=1的块-然后一个stride=2的块(第四次下采样)->这里我们特征图已经变为4x4(因为32->16->8->4->2,所以第五次下采样会到1x1,但我们不进行第五次下采样?)-再一个stride=1的块因此,我们只进行4次下采样(步长为2的卷积块位置:第二个、第四个、第六个、第十三个块),这样32x32经过4次下采样后变为2x2(32/2^4=2)。最后我们使用全局平均池化。实际上,原始网络有5次下采样(输入224,输出7x7)。我们这里调整为4次,使得最终特征图尺寸为2x2,然后全局平均池化得到1024维特征(最后一个逐点卷积的输出通道数,乘以alpha)。我们调整后的结构如下(针对32x32输入):步骤:1.输入32x32x32.第一层卷积:3x3,stride=1,输出通道32*alpha->32x32x(32*alpha)3.深度可分离卷积块1:stride=1->32x32x(64*alpha)4.深度可分离卷积块2:stride=2->16x16x(128*alpha)5.深度可分离卷积块3:stride=1->16x16x(128*alpha)6.深度可分离卷积块4:stride=2->8x8x(256*alpha)7.深度可分离卷积块5:stride=1->8x8x(256*alpha)8.深度可分离卷积块6:stride=2->4x4x(512*alpha)9.5个深度可分离卷积块(stride=1):4x4x(512*alpha)10.深度可分离卷积块12:stride=2->2x2x(1024*alpha)[注意:原网络这里应该是第13个块,我们调整为第12个块做下采样]11.深度可分离卷积块13:stride=1->2x2x(1024*alpha)12.全局平均池化:2x2->1x1x(1024*alpha)->展平13.全连接层:输出1000类(ImageNet)或10类(CIFAR-10)但是,由于我们使用的是CIFAR-10,所以输出层改为10类。由于时间关系,我们这里仅展示在CIFAR-10上训练的完整代码(TensorFlow/Keras)。二、PyTorch实现类似,我们将给出网络结构代码,训练循环代码。我们先给出TensorFlow/Keras的完整代码(包括数据加载和训练):</think>### MobileNets 实验代码复现指南 我将基于 MobileNets 原始论文[^1]和实现要点,提供完整的实验复现代码。核心是深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution),它由深度卷积(Depthwise Convolution)和逐点卷积(Pointwise Convolution)组成[^3]。 #### 1. TensorFlow/Keras 实现 ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers, Model def depthwise_separable_conv(x, filters, alpha, strides=1): """深度可分离卷积块""" channel_axis = -1 filters = int(filters * alpha) # 深度卷积 (逐通道卷积) x = layers.DepthwiseConv2D( kernel_size=3, strides=strides, padding='same', use_bias=False )(x) x = layers.BatchNormalization(axis=channel_axis)(x) x = layers.ReLU(6.0)(x) # 逐点卷积 (1x1卷积) x = layers.Conv2D( filters=filters, kernel_size=1, padding='same', use_bias=False )(x) x = layers.BatchNormalization(axis=channel_axis)(x) return layers.ReLU(6.0)(x) def MobileNetV1(input_shape=(224, 224, 3), alpha=1.0, classes=1000): """MobileNetV1 完整架构""" inputs = layers.Input(shape=input_shape) # 初始卷积层 x = layers.Conv2D( filters=int(32 * alpha), kernel_size=3, strides=(2, 2), padding='same', use_bias=False )(inputs) x = layers.BatchNormalization()(x) x = layers.ReLU(6.0)(x) # 深度可分离卷积序列 (论文中13层) x = depthwise_separable_conv(x, 64, alpha, strides=1) x = depthwise_separable_conv(x, 128, alpha, strides=2) x = depthwise_separable_conv(x, 128, alpha, strides=1) x = depthwise_separable_conv(x, 256, alpha, strides=2) x = depthwise_separable_conv(x, 256, alpha, strides=1) x = depthwise_separable_conv(x, 512, alpha, strides=2) # 5个重复块 (论文中5层) for _ in range(5): x = depthwise_separable_conv(x, 512, alpha, strides=1) x = depthwise_separable_conv(x, 1024, alpha, strides=2) x = depthwise_separable_conv(x, 1024, alpha, strides=1) # 分类层 x = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) outputs = layers.Dense(classes, activation='softmax')(x) return Model(inputs, outputs, name='mobilenet_v1') # 创建模型实例 (使用宽度乘子α=0.75) model = MobileNetV1(alpha=0.75, classes=1000) model.summary() ``` #### 2. PyTorch 实现 ```python import torch import torch.nn as nn class DepthwiseSeparableConv(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1): super().__init__() # 深度卷积 self.depthwise = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, in_channels, 3, stride, 1, groups=in_channels, bias=False), nn.BatchNorm2d(in_channels), nn.ReLU6(inplace=True) ) # 逐点卷积 self.pointwise = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 1, 1, 0, bias=False), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU6(inplace=True) ) def forward(self, x): x = self.depthwise(x) return self.pointwise(x) class MobileNetV1(nn.Module): def __init__(self, alpha=1.0, num_classes=1000): super().__init__() channels = [int(c * alpha) for c in [32, 64, 128, 128, 256, 256, 512, 512, 512, 512, 512, 1024, 1024]] strides = [2, 1, 2, 1, 2, 1, 2] + [1]*5 + [2, 1] self.features = nn.Sequential( # 初始卷积层 nn.Conv2d(3, channels[0], 3, stride=2, padding=1, bias=False), nn.BatchNorm2d(channels[0]), nn.ReLU6(inplace=True), # 深度可分离卷积序列 DepthwiseSeparableConv(channels[0], channels[1], stride=strides[0]), DepthwiseSeparableConv(channels[1], channels[2], stride=strides[1]), DepthwiseSeparableConv(channels[2], channels[3], stride=strides[2]), DepthwiseSeparableConv(channels[3], channels[4], stride=strides[3]), DepthwiseSeparableConv(channels[4], channels[5], stride=strides[4]), DepthwiseSeparableConv(channels[5], channels[6], stride=strides[5]), # 重复块 *[DepthwiseSeparableConv(channels[6], channels[7], stride=1) for _ in range(5)], DepthwiseSeparableConv(channels[7], channels[11], stride=strides[6]), DepthwiseSeparableConv(channels[11], channels[12], stride=1) ) self.classifier = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Flatten(), nn.Linear(channels[-1], num_classes) ) def forward(self, x): x = self.features(x) return self.classifier(x) # 实例化模型 model = MobileNetV1(alpha=0.75, num_classes=1000) print(model) ``` #### 3. 模型训练关键配置 ```python # 超参数设置 (论文推荐值) config = { 'batch_size': 256, 'learning_rate': 0.045, 'momentum': 0.9, 'lr_decay': 0.98, # 每批次衰减 'weight_decay': 4e-5, 'epochs': 50 # ImageNet训练轮次 } # 数据增强 (论文方法) train_datagen = tf.keras.preprocessing.image.ImageDataGenerator( rescale=1./255, rotation_range=30, width_shift_range=0.2, height_shift_range=0.2, shear_range=0.2, zoom_range=0.2, horizontal_flip=True ) # 学习率调度器 lr_scheduler = tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay( initial_learning_rate=config['learning_rate'], decay_steps=100, # 每100步衰减一次 decay_rate=config['lr_decay'] ) # 优化器 (RMSprop 论文推荐) optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop( learning_rate=lr_scheduler, rho=0.9, momentum=config['momentum'], epsilon=1.0 ) ``` #### 4. 实验结果验证 在 ImageNet 数据集上的预期性能[^1]: | 模型配置 | Top-1 准确率 | 参数量 | 计算量 (MAdds) | |----------|--------------|--------|----------------| | α=1.0 | 70.6% | 4.2M | 569M | | α=0.75 | 68.4% | 2.6M | 325M | | α=0.5 | 63.7% | 1.3M | 149M | > **复现提示**: > 1. 使用 `tf.keras.applications.MobileNet` 可直接调用预训练模型 > 2. 对于资源受限设备,设置 α<1.0 减少通道数[^3] > 3. 输入分辨率可降至 128x128 进一步降低计算量 > 4. 使用蒸馏技术可提升小模型精度 ###
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