你的 ResNet 是时候更新了

最新推荐文章于 2025-06-16 08:56:24 发布

深蓝学院

最新推荐文章于 2025-06-16 08:56:24 发布

阅读量407

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：人工智能文章标签：数据挖掘

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/soaring_casia/article/details/110825923

人工智能专栏收录该内容

91 篇文章

订阅专栏

本文介绍ResNeSt，一种在参数量增加较少情况下提升性能的深度学习模型，结合ResNeXt的分组卷积和SE-Net的注意力机制。通过代码实现详解了Split-Attention机制，包括SplAtConv2d和RadixMajorNaiveImp两种实现方式。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

作者简介

CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。

目前也有在一些自媒体平台上参与外包项目的研发工作，项目专注于CV领域（传统图像处理与深度学习方向均有）。

前言

赶在4月末，终于有时间写文了，最近工作上需求比较急，抽不出时间来更文，但我心早已狂热！在我敲上这行字的过程中，真的很开心，因为真心很享受这种静静地码字向别人分享知识的时光（虽然不知道有没有人看..）。如今就为大家奉上这个新鲜出炉的新品 —— ResNeSt！

文末可获取相关Paper&源码链接

你没看错，是 ResNeSt 而不是 ResNet 哟！这是张航、李沐等大佬创造的 ResNet 改进版，在参数量没有显著增加的情况下显著提升了性能，并且可以很方便地如 ResNet 般集成到现有算法框架中。通过本文，我们就一起来看看它有多香吧！

Outline

I. 主要思想

II. 分组的通道注意力机制：Split-Attention

III. 从代码出发，知行合一

基本思想

ResNeSt 很好懂，不复杂，简单来说就是结合了 ResNeXt 的分组卷积和 SE-Net 的通道注意力机制，将通道进行分组，对每组运用注意力机制，同时保留了 ResNet 的残差结构。

分组的通道注意力机制：Split-Attention

你的 ResNet 是时候更新了—ResNeSt 来也

SplAtConv2d

这部分我们来详谈分组的通道注意力是怎样一种操作，作者论述到可能的实现方式有多种，这里我先谈谈其中一种。

了解 ResNeXt 的朋友们都知道，其引入了 Cardinality 的概念，代表分组的组数，为方便叙述，这里记为 K；ResNeSt 则在此基础上进一步分组，称为 split 操作，同时引入一个超参 Radix，代表将 K 个组中的每一个进一步划分的组数，这里记为 R。这里的分组都是在通道这个维度上进行，由此看来，就是将输入在通道这个维度划分为 KxR 个组。

分组完毕后，对每个组实施不同的特征变换（Conv+Bn+Relu 等），然后将它们分成 R 份，这样每份就包含原来的 K 个组，对每一份应用投票机制形成注意力（Softmax or Sigmoid），接着将这 R 份注意力与特征图对应相乘（element-wise multiply），最后将这 R 份结果加起来（element-wise sum）形成输出，输出相当于对应了原来的 K 个组。

梳理下，可以知道注意力在是分了 K 个组后再分R个组上执行的，记 R 中的每一份为 r，K 中的每一份为k，那么每个 r 上得到的注意力是不同的，即每个 k split 下的每个 r 上的注意力不同，而同一个 r 下对应的不同 k 的注意力是一致的。

很奇妙，对于分得的K个组，每个组内切分R份分配不同的注意力，但不同组依次对应的这R份注意力却分别是一致的，是谓同又不尽全同！

从代码出发，知行合一

看过 paper 和源码的朋友们可能会一头雾水，paper 中展示的结构图和代码实现的有出入，一开始 CW 也是如此，看了几篇文但总感觉自己理解得依旧不那么清晰，于是乎亲自把代码手撸一遍，并结合画图理解，最终眼前的迷雾也就散开了。

我国古代优秀大佬王阳明推崇知行合一，虽然凡事不一定硬要知行结合，但是吾以为有了认知才有“行”的方向，“行”了才能加深认知或者说真正认知，这是一个循环，最终达到合二为一的高手境界。

接下来进入正题~

作者在源码中对于 split attention 的实现有两种方式，分别对应两个类，其中一个类为 SplAtConv2d，对应于上一部分展示的图中结构；另一个类为 RadixMajorNaiveImp，对应下图中的结构。

RadixMajorNaiveImp

你的 ResNet 是时候更新了—ResNeSt 来也

RadixMajorNaiveImp

结合上图和代码，先来看看 RadixMajorNaiveImp 具体如何实现。

首先将输入分为 KxR 个组，然后依次对K中的每个 k 执行注意力机制，具体做法是取出同一个 k 下的所有 r，然后把它们加起来，输入全局平均池化层和两层全连接层。

你的 ResNet 是时候更新了—ResNeSt 来也

RadixMajorNaiveImp (i)

接着令通道这个维度等于 R，在这个维度上生成注意力权重，同时，将同一 k 下的所有 r 在通道这个维度上拼接起来，与注意力权重相乘，相乘后的结果分为 R 份，将这 R 份结果加起来形成这一个 k 的输出，最终将K组中所有 k 的结果在通道数这个维度上拼接起来。

你的 ResNet 是时候更新了—ResNeSt 来也

RadixMajorNaiveImp (ii)

总的来说，这种方式就是依次对 K 组中的每份 k 进行处理，每份 k 进一步 split 成 R 份，其中每份 r 生成不同的注意力，K 组中的每份 k 都结合完注意力后，再将它们的结果在通道上拼接起来。

SplAtConv2d

接下来看看 SplAtConv2d 的实现方式。

你的 ResNet 是时候更新了—ResNeSt 来也

SplAtConv2d

仔细观察上图，我们可以发现，这种实现方式是将输入分为 R 份，其中的每份 r 包含了 K 个组，每份 r 生成的注意力不同（对应上图中的虚线框），上一节便说到了，同一 k 下不同的 split r 上形成的注意力不一致，但不同的 k 对应相同的 r 上形成的注意力却是一致的。

再回顾下 RadixMajorNaiveImp 的实现方式，同一 k 下不同的 split r 上形成的注意力也是不一致，但不同 k 的注意力是独立生成的，它们之间并没有联系，这就是两种实现方式的最大差别了。

一起来瞄瞄代码~

你的 ResNet 是时候更新了—ResNeSt 来也

SplAtConv2d (i)

这里提醒大家注意下，训练过程中在测试这个模块时，记住把 batch size 设置大于1，由于使用了 global average pooling，输出特征的大小变为1x1，因此其后接 bn 的话（上图中 self.bn1）就要求每个通道上多于一个元素，而如果 batch size 为1的话就会报错了：

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training

bn 是在每个通道上（channel-wise）做归一化的，如果通道上只有1个元素，那么归一化就无意义了，所以在训练过程中， bn 要求每个通道上必须多于1个元素。

你的 ResNet 是时候更新了—ResNeSt 来也

SplAtConv2d (ii)

另外，SplAtConv2d 这种实现方式不需要依次对 K 组中的每份进行处理，而是直接对 K 个组同时进行处理，相比于 RadixMajorNaiveImp 的方式更加简洁些。

作者在 paper 和 github 源码中也给出了两者等价性的证明，源码可以查看《SplAtConv2d 和 RadixMajorNaiveImp 的等价性证明》，链接：https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt/blob/master/tests/test_radix_major.py#L100

最后

对于 ResNeSt，初次接触时往往会感觉其代码实现和paper描述得有出入，因此要把它讲述明白，自己本身一定要理解得透彻。如果没有亲自敲过一遍代码，就很难做到。对于其它算法模型也一样，能真正掌握的办法就是亲自上阵实践一番，所谓知而不行，乃是未知。

深蓝学院发起了一个读者讨论对于这个新的ResNeSt有什么想法呢？赶快参与【读者讨论】，与笔者沟通交流吧！

【参考】

源码链接：

https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt

https://github.com/zhanghang1989/ResNeSt/blob/master/tests/test_radix_major.py#L100