这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起，简洁地介绍，我在实操中使用到的设计原则和idea，并贴出相关的参考资料和成果供读者参考。因此本文是一篇注重工程性、总结个人观点的文章，存在不恰当的地方，请读者在评论区指出，方便交流。

目前已有的轻量网络有：MobileNet V2和ShuffleNet v2为代表。在实际业务中，Retinanet仅需要检测证件，不涉及过多的类别物体的定位和分类，因此，我认为仅仅更换上述两个骨架网络来优化模型的性能是不够的，需要针对证件检测任务，专门设计一个更加轻量的卷积神经网络来提取、糅合特征。

设计原则：

1. 更多的数据

轻量的浅层网络特征提取能力不如深度网络，训练也更需要技巧。假设保证有足够多的训练的数据，轻量网络训练会更加容易。

Facebook研究院的一篇论文^[1]提出了“数据蒸馏”的方法。实际上，标注数据相对未知数据较少，我使用已经训练好、效果达标的base resnet50的retinanet来进行自动标注，得到一批10万张机器标注的数据。这为后来的轻量网络设计奠定了数据基础。我认为这是构建一个轻量网络必要的条件之一，网络结构的有效性验证离不开大量的实验结果来评估。

接下来，这一部分我将简洁地介绍轻量CNN地设计的四个原则

2. 卷积层的输入、输出channels数目相同时，计算需要的MAC(memory access cost)最少

3. 过多的分组卷积会增加MAC

对于1x1的分组卷积（例如：MobileNetv2的深度可分离卷积采用了分组卷积），其MAC和FLOPS的关系为：

g代表分组卷积数量，很明显g越大，MAC越大。详细参考^[2]

4. 网络结构的碎片化会减少可并行计算

这些碎片化更多是指网络中的多路径连接，类似于short-cut，bottle neck等不同层特征融合，还有如FPN。拖慢并行的一个很主要因素是，运算快的模块总是要等待运算慢的模块执行完毕。

5. Element-wise操作会消耗较多的时间（也就是逐元素操作）

从表中第一行数据看出，当移除了ReLU和short-cut，大约提升了20%的速度。

以上是从此篇论文^[2]中转译过来的设计原则，在实操中，这四条原则需要灵活使用。

根据以上几个原则进行网络的设计，可以将模型的参数量、访存量降低很大一部分。

接下来介绍一些自己总结的经验。

6. 网络的层数不宜过多

通常18层的网络属于深层网络，在设计时，应选择一个参考网络基线，我选择的是resnet18。由于Retinanet使用了FPN特征金字塔网络来融合各个不同尺度范围的特征，因此Retinanet仍然很“重”，需要尽可能压缩骨架网络的冗余，减少深度。

7. 首层卷积层用空洞卷积和深度可分离卷积替换

一个3x3，d=2的空洞卷积在感受野上，可以看作等效于5x5的卷积，提供比普通3x3的卷积更大的感受野，这在网络的浅层设计使用它有益。计算出网络各个层占有的MAC和参数量，将参数量和计算量“重”的卷积层替换成深度可分离卷积层，可以降低模型的参数量。

这里提供一个计算pytorch 模型的MAC和FLOPs的python packages^[3]。

if __name__ == "__main__":    from ptflops import get_model_complexity_info

    net = SNet(num_classes=1)    x = torch.Tensor(1, 3, 224, 224)

    net.eval()

    if torch.cuda.is_available():        net = net.cuda()        x = x.cuda()

    with torch.cuda.device(0):        flops, params = get_model_complexity_info(net, (224, 224), print_per_layer_stat=True, as_strings=True, is_cuda=True)        print("FLOPS:", flops)        print("PARAMS:", params)

output:

(regressionModel): RegressionModel(    0.045 GMac, 27.305% MACs,    (conv1): Conv2d(0.009 GMac, 5.257% MACs, 128, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))    (act1): ReLU(0.0 GMac, 0.041% MACs, )    (conv2): Conv2d(0.017 GMac, 10.472% MACs, 256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))    (act2): ReLU(0.0 GMac, 0.041% MACs, )    (conv3): Conv2d(0.017 GMac, 10.472% MACs, 256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))    (act3): ReLU(0.0 GMac, 0.041% MACs, )    (output): Conv2d(0.002 GMac, 0.982% MACs, 256, 24, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))  )  (classificationModel): ClassificationModel(    0.044 GMac, 26.569% MACs,    (conv1): Conv2d(0.009 GMac, 5.257% MACs, 128, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))    (act1): ReLU(0.0 GMac, 0.041% MACs, )    (conv2): Conv2d(0.017 GMac, 10.472% MACs, 256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))    (act2): ReLU(0.0 GMac, 0.041% MACs, )    (conv3): Conv2d(0.017 GMac, 10.472% MACs, 256, 256, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))    (act3): ReLU(0.0 GMac, 0.041% MACs, )    (output): Conv2d(0.0 GMac, 0.245% MACs, 256, 6, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))    (output_act): Sigmoid(0.0 GMac, 0.000% MACs, )  )

8. Group Normalization 替换 Batch Normalization

BN在诸多论文中已经被证明了一些缺陷，而训练目标检测网络耗费显存，开销巨大，通常冻结BN来训练，原因是小批次会让BN失效，影响训练的稳定性。建议一个BN的替代--GN，pytorch 0.4.1内置了GN的支持。

9. 减少不必要的shortcut连接和RELU层

网络不够深，没有必要使用shortcut连接，不必要的shortcut会增加计算量。RELU与shortcut一样都会增加计算量。同样RELU没有必要每一个卷积后连接（需要实际训练考虑删减RELU）。

10. 善用1x1卷积

1x1卷积可以改变通道数，而不改变特征图的空间分辨率，参数量低，计算效率也高。如使用kernel size=3，stride=1，padding=1，可以保证特征图的空间分辨率不变，1x1的卷积设置stride=1,padding=0达到相同的目的，而且1x1卷积运算的效率目前有很多底层算法支持，效率更高。[5x1] x [1x5] 两个卷积可以替换5x5卷积，同样可以减少模型参数。

11. 降低通道数

降低通道数可以减少特征图的输出大小，显存占用量下降明显。参考原则2

12. 设计一个新的骨架网络找对参考网络

一个好的骨架网络需要大量的实验来支撑它的验证，因此在工程上，参考一些实时网络结构设计自己的骨架网络，事半功倍。我在实践中，参考了这篇^[4]paper的骨架来设计自己的轻量网络。

总结

我根据以上的原则和经验对Retinanet进行瘦身，不仅局限于骨架的新设计，FPN支路瘦身，两个子网络（回归网络和分类网络）均进行了修改，期望性能指标FPS提升到63，增幅180%。

FPS

mAP

Model size

注：本文中部分观点参考来源

1 https://towardsdatascience.com/types-of-convolutions-in-deep-learning-717013397f4d

2 The Receptive Field, the Effective RF, and how it s hurting your results

https://www.linkedin.com/pulse/receptive-field-effective-rf-how-its-hurting-your-rosenberg/

3 https://arxiv.org/abs/1807.11164

4 mp.weixin.qq.com/s?

参考

1. Data Distillation Towards Omni-Supervised Learning

2. ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient CNN Architecture Design

3. https://github.com/zhouyuangan/flops-counter.pytorch

4. ThunderNet: TowardsReal-timeGenericObjectDetection

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