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转载于：量子位

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为了让更多IoT设备用上AI，在条件“简陋”的单片机上跑图像识别模型也成为一种需求。

但是图像识别对内存有较高的要求，一般搭载MCU的设备内存都不高，怎样才能解决这个问题呢？

最近，微软提出了一种RNNPool方法，甚至可在内存只有256 KB的STM32开发板上运行人脸检测模型。

这篇论文也发表在近期举行的顶会NeurIPS 2020上，相关代码已经开源。

CNN难以适应单片机低内存

目前，计算机视觉领域的主要架构都是基于CNN，但是CNN对处理器的内存要求比较高，所以对于微型处理器，更加不友好。

CNN主要分成两个部分，一是卷积层，用来提取被输入图像的视觉特征。二是池化层，用来组合特征，并且简单表达出来。

但这样的结构真的非常消耗内存，假如我们输入一张56×56的8位图像，在处理的过程中，至少需要800KB的内存。

边缘AI往往内存和功耗都有限，大多数Arm Cortex-M4微控制器设备的内存都少于256 KB。

显然，CNN方法应用在这类边缘设备上是不现实的。

虽然压缩激活图的大小可以减少输出通道的数量，但这可能会导致精度大大降低。

另一种方法是对图的行/列数量进行下采样。

假设是一个28×28×256的激活图取代56×56×256激活图。那么，一个图像就可以压缩到200 KB内。

池化算子和带状卷积是下采样激活图的标准方法，但这个方法依赖于相对简单和有损的聚合。若将其应用于较大的接收域，或者图像模块进行更激进的下采样，则可能会导致其精度降低。

因此，如上图中所示，在大多数标准CNN架构中，这种运算符仅限于在2×2的接收域才能保证它的准确度。

而且这种方法只将激活图大小减少了四倍，满足不了我们的要求。

因此，我们需要找到一个池化算子，它既可以总结激活图的大模块，并可以一次性降低激活图的大小。

这种方法就叫做RNNPool。

RNNPool所需内存减少80~90%

RNNPool在语法上等效于池化算子，可以快速减小中间图的大小。它的模型层数更少，对内存要求更低，可以在内存受限的小型设备上分析图像。

RNNPool由两个学习递归神经网络（RNN）组成，它们以每个模块为单个向量，在水平和垂直方向上扫过激活图的每个模块。

RNNPool获取一个激活图的模块并将其汇总为1×1体素，然后逐步执行下采样步骤。RNNPool可以支持8×8，甚至16×16的模块大小，并且可以以步长s = 4或s = 8采样，而不会显著降低精度。

第一个RNN遍历每一行和每一列，并将它们全部汇总为h1维的1×1体素，第二个RNN双向遍历这些体素，并且生成一个最终的1×4×h2向量。其中，h1是第一遍RNN隐藏状态的大小，其中h2是第二个RNN隐藏状态的大小。

因此，它可以在不损失准确度的情况下大幅降低激活图的采样率。

由于RNNPool与池化算子等价，所以它可用于替换CNN中的所有池化运算符，降低对内存需求。

将RNNPool放在CNN架构的开头，可以快速采样激活图，降低峰值内存需求。

在大多数情况下，研究人员发现基于RNNPool的模型所需的内存可以减少至原来的10~20%。同时，仍能保持几乎相同的准确度。

实验测试结果

研究人员将基于RNNPool的人脸检测模型（称为RNNPool-Face-M4）在一个叫做SeeDot的工具上编译。

RNNPool-Face-M4用在Arm Cortex-M4微控制器的STM32F439-M4器件上，通过测试，它能在10.45秒内处理单个图像，它的峰值内存仅需要188 KB。

再通过跟EagleEye（小型设备领域的SOTA技术）比较，可以看到，RNNPool-Face-Quant在内存消耗上的225KB明显明显优于EagleEye的1.17MB。

Demo

微软团队还基于RNNPool制作了两个图像任务Demo。

其中一个是脸部识别。

在训练时，根据参数不同，输入图像将为640x640的RGB图，或者为320x320的的单色图。

在测试时，主要运用了两种模式。一是为一组样本图像生成边界框的评估模式，二是计算诸如mAP分数之类的测试模式。

测试方法一是将图像保存在特定的文件夹中，并在具有高置信度的脸部周围标志上边框。如下图所示：

测试方法二对于每个图像，都提供了单独的预测文件，文件中的每一行都对应一个标识框。对于每个框，将生成五个数字：框的长度，框的高度，x轴偏移，y轴偏移，存在脸部的置信度值。

除了面部识别的程序代码外，他们还贴出了一个Visual_Wakeword的代码库，这是一个二元的识别程序，即判断图像里面，是否有人的出现。

官方介绍：
https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/seeing-on-tiny-battery-powered-microcontrollers-with-rnnpool/

论文地址：
https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/rnnpool-efficient-non-linear-pooling-for-ram-constrained-inference/

开源代码：
https://github.com/microsoft/EdgeML/blob/master/pytorch/edgeml_pytorch/graph/rnnpool.py

https://github.com/microsoft/EdgeML/tree/master/examples/pytorch/vision

end

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