背景：MTCNN的prelu需要训练，并且prelu需要有参数。prelu改为relu之后，相应的参数量会降低并且实现也更简单。

目的：更改MTCNN的prelu为ReLU,并在python端训练出相应的代码，c端结构改为与python端一致。

参考相关：

MTCNN(三)基于python代码的网络结构更改 https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/82856171

MTCNN(一)训练与运行  https://blog.csdn.net/weixin_36474809/article/details/82752199

目录

一、python端结构的更改与参数训练

1.1 更改的位置

1.2 实验结果

1.3 重新训练与测试

Pnet

Rnet

Onet

二、采用网络结构表

Pnet

Rnet

Onet

三、c代码端结构的更改

3.1 函数的定义

3.2 网络的更改

一、python端结构的更改与参数训练

1.1 更改的位置

更改前的prelu

@layer

def prelu(self, inp, name):

with tf.variable_scope(name):

i = int(inp.get_shape()[-1])

alpha = self.make_var('alpha', shape=(i,))

return tf.nn.relu(inp) + tf.multiply(alpha, -tf.nn.relu(-inp))

加上relu

@layer

def relu(self, inp, name):

return tf.nn.relu(inp, name=name)

然后把pnet/rnet/onet中的prelu函数全部改为relu函数。

这里批评一下Notepad++之中的空格总是与python需要的空格不一致。每次编辑好之后还要用spyder再进行一次空格，免得报错。IndentationError: unexpected unindent

网络结构定义之中的更改：prelu改为了relu，(层的名字方便起见暂时没有更改)

class PNet(NetWork):

def setup(self, task='data', reuse=False):

with tf.variable_scope('pnet', reuse=reuse):

(

self.feed(task) .conv(

3,

3,

10,

1,

1,

padding='VALID',

relu=False,

name='conv1') .relu(

name='ReLU1') .conv(

3,

3,

16,

2,

2,

padding='SAME',

relu=False,

name='pool1_conv1') .relu(

name='pool1_ReLU1') .conv(

3,

3,

32,

1,

1,

padding='VALID',

relu=False,

name='conv2') .relu(

name='ReLU2') .conv(

3,

3,

32,

1,

1,

task=task,

padding='VALID',

relu=False,

name='conv3',

wd=self.weight_decay_coeff) .relu(

name='ReLU3'))

if self.mode == 'train':

if task == 'cls':

(self.feed('ReLU3')

.conv(1, 1, 2, 1, 1, task=task, relu=False,

name='pnet/conv4-1', wd=self.weight_decay_coeff))

elif task == 'bbx':

(self.feed('ReLU3')

.conv(1, 1, 4, 1, 1, task=task, relu=False,

name='pnet/conv4-2', wd=self.weight_decay_coeff))

elif task == 'pts':

(self.feed('ReLU3')

.conv(1, 1, 10, 1, 1, task=task, relu=False,

name='pnet/conv4-3', wd=self.weight_decay_coeff))

self.out_put.append(self.get_output())

else:

(self.feed('ReLU3')

.conv(1, 1, 2, 1, 1, relu=False, name='pnet/conv4-1')

.softmax(name='softmax'))

self.out_put.append(self.get_output())

(self.feed('ReLU3')

.conv(1, 1, 4, 1, 1, relu=False, name='pnet/conv4-2'))

self.out_put.append(self.get_output())

1.2 实验结果

初步结果：

后续检验过的结果：mAP  57.85%

1.3 重新训练与测试

Pnet

把其中的prelu改为relu，然后训练。

all trainable variables:

all local variable:

input/input_producer/limit_epochs/epochs:0

input_1/input_producer/limit_epochs/epochs:0

只有卷积核与bias需要训练，没有了prelu的斜率。

Rnet

all trainable variables:

all local variable:

input/input_producer/limit_epochs/epochs:0

Onet

all trainable variables:

all local variable:

input/input_producer/limit_epochs/epochs:0

二、采用网络结构表

Pnet

Feature size

name

Kernel size

Stride

Padding

12*12*3

conv1

ReLU1

3*3*10

1

Valid

10*10*10

pool1_conv1

pool1_ReLU1

3*3*16

2

Same

5*5*16

conv2

ReLU2

3*3*32

1

Valid

3*3*32

conv3

ReLU3

3*3*32

1

Valid

1*1*32

Rnet

Feature size

name

Kernel size

Stride

Padding

24*24*3

conv1

relu1

3*3*28

1

Same

24*24*28

pool1_conv1

pool1_relu1

3*3*28

2

Same

12*12*28

conv2

relu2

3*3*48

1

Same

12*12*48

pool2_conv3

poo2_relu3

3*3*48

2

Same

6*6*48

conv3

relu3

3*3*64

2

Same

3*3*64

Onet

Feature size

name

Kernel size

Stride

Padding

48*48*3

conv1

relu1

3*3*32

1

Same

48*48*32

conv2

relu2

3*3*32

2

Same

24*24*32

conv3

relu3

3*3*64

1

Same

24*24*64

conv4_

relu4_

3*3*64

2

Same

12*12*64

conv5_

relu5_

3*3*128

2

Same

6*6*128

conv6_

relu6_

3*3*128

2

Same

3*3*128

三、c代码端结构的更改

3.1 函数的定义

在network.cpp之中

void relu(struct pBox *pbox, mydataFmt *pbias){

if (pbox->pdata == NULL){

cout << "the Relu feature is NULL!!" << endl;

return;

}

if (pbias == NULL){

cout << "the Relu bias is NULL!!" << endl;

return;

}

mydataFmt *op = pbox->pdata;

mydataFmt *pb = pbias;

long dis = pbox->width*pbox->height;

for(int channel =0;channelchannel; channel++){

for(int col=0; colpdata == NULL){

cout << "the Relu feature is NULL!!" << endl;

return;

}

if (pbias == NULL){

cout << "the Relu bias is NULL!!" << endl;

return;

}

mydataFmt *op = pbox->pdata;

mydataFmt *pb = pbias;

mydataFmt *pg = prelu_gmma;

long dis = pbox->width*pbox->height;

for(int channel =0;channelchannel; channel++){

for(int col=0; col0)?(*op):((*op)*(*pg));

op++;

}

pb++;

pg++;

}

}

3.2 网络的更改

因为relu直接将值进行了替换，所以不存在开辟内存空间的问题，只有运算，并且维度一样，可以直接将prelu函数换位relu函数。