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- 论文名称：“ACNet: Strengthening the Kernel Skeletons for Powerful CNN via Asymmetric Convolution Blocks”
- 论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.03930
- 模型缩写：ACNet
0 我的理解
这个ACNet是一个不错的对于卷积核结构的一个创新。总的来说是一个值得在CNN模型中尝试的trick，至于有没有效果还得看缘分。不过这个trick的听同行来说，算是一个好的trick，所以值得尝试。
这个trick的代价是增加了训练阶段的时间和参数，但是并不会增加推理阶段的时长，也不会增加最终模型的参数。
1 论文讲解
这个方法挺简单了，可以用这一张图来展示：
炼丹兄带你理解这图：
- 图片分为左右两个部分，左边是训练阶段的ACNet，右边是部署的模型，可以理解为测试推理阶段；
- 一般3x3的卷积，其实就是左图中第一行的那个卷积，ACNet的创新在于3x3的卷积的侧面并行了1x3和3x1两个矩形卷积核的卷积。可以理解为，任何一个卷积网络中，本来的一个3x3的卷积层，假如使用ACNet的方法，就会变成3哥卷积层并行的一个结构。
- 三个卷积层的输出结构相加，就是这个这个AC卷积层的输出特征图了
- 为什么说，测试阶段模型的参数没有增加呢？这不是多了两个卷积层，那参数怎么会不增加呢？从右边的图可以看到，这三个卷积核其实可以合并成一个卷积核，所以其实acnet是完全等价于一般的卷积模型的。
个人的理解，一般的模型也是有可能训练出ACNet的效果的，因为两者的参数完全等价。但是ACNet可能是因为强化了横向和纵向的特征，所以会取得更好的效果。并且这个相当于，给卷积核增加了一层限制，卷积核的每一个参数不再是同等中重要的，中心更为重要。因为增加了限制，可能也会避免过拟合。这是个人从实验中得到的一些猜想和思考。
下面看一下另外一篇文章的解释，看得懂的朋友可以验证自己理解的是否正确：
2 训练代码
我先写一个用一般卷积的非常简单的分类网络：
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(32, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(p = 0.5),
nn.Linear(64 * 7 * 7, 512),
nn.BatchNorm1d(512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(p = 0.5),
nn.Linear(512, 512),
nn.BatchNorm1d(512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(p = 0.5),
nn.Linear(512, 10),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.classifier(x)
return x
下面我来把这个网络转成使用ACNet的结构，先构建一个acblock来代替卷积：
class ACConv2d(nn.Module):
def __init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=True):
super(ACConv2d,self).__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=kernel_size,
stride=stride,padding=padding,bias=True)
self.ac1 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(1,kernel_size),
stride=stride,padding=(0,padding),bias=True)
self.ac2 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(kernel_size,1),
stride=stride,padding=(padding,0),bias=True)
def forward(self,x):
ac1 = self.ac1(x)
ac2 = self.ac2(x)
x = self.conv(x)
return (ac1+ac2+x)/3
然后把网路中的nn.Conv2d替换成ACConv2d即可：
class ACNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ACNet, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
ACConv2d(1, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
ACConv2d(32, 32, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
nn.BatchNorm2d(32),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
ACConv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
ACConv2d(64, 64, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm2d(64),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(p = 0.5),
nn.Linear(64 * 7 * 7, 512),
nn.BatchNorm1d(512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(p = 0.5),
nn.Linear(512, 512),
nn.BatchNorm1d(512),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(p = 0.5),
nn.Linear(512, 10),
)
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = self.classifier(x)
return x
3 效果及原因
效果上看，模型在ImageNet上是有一定的效果的。为什么会有这样的提升呢？论文中给出了一种解释，因为1x3和3x1的卷积核对于竖直翻转和水平翻转是有鲁棒性的。看下图：
特征图竖直翻转之后，对于1x3的卷积核的特征并没有影响，但是3x3的卷积核中的特征已经发生改变。同理，3x1的卷积核对于水平翻转也有鲁棒性。
这个翻转鲁棒性是一种解释，下面还有另外一种解释：
我把这个方法用在我MNIST数据集的识别上，不过没有什么效果哈哈。希望将来可以我的项目有提升效果，是一个值得尝试的trick，欢迎大家收藏点赞。
4 改进
最后，如果你耐心看到这里，并且对之前的内容加以思考，就会发现，我写的ac卷积，并没有实现在推理过程的卷积核融合。我后来完善了一下代码，当调用model.eval()后，acconv卷积就会融合成一个卷积层，而不是3个并行的卷积层：
class ACConv2d(nn.Module):
def __init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size=3,stride=1,padding=1,bias=False):
super(ACConv2d,self).__init__()
self.bias = bias
self.conv = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=kernel_size,
stride=stride,padding=padding,bias=bias)
self.ac1 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(1,kernel_size),
stride=stride,padding=(0,padding),bias=bias)
self.ac2 = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=(kernel_size,1),
stride=stride,padding=(padding,0),bias=bias)
self.fusedconv = nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=kernel_size,
stride=stride,padding=padding,bias=bias)
def forward(self,x):
if self.training:
ac1 = self.ac1(x)
ac2 = self.ac2(x)
x = self.conv(x)
return (ac1+ac2+x)/3
else:
x = self.fusedconv(x)
return x
def train(self,mode=True):
super().train(mode=mode)
if mode is False:
weight = self.conv.weight.cpu().detach().numpy()
weight[:,:,1:2,:] = weight[:,:,1:2,:] + self.ac1.weight.cpu().detach().numpy()
weight[:,:,:,1:2] = weight[:,:,:,1:2] + self.ac2.weight.cpu().detach().numpy()
self.fusedconv.weight = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(weight/3))
if self.bias:
bias = self.conv.bias.cpu().detach().numpy()+self.conv.ac1.cpu().detach().numpy()+self.conv.ac2.cpu().detach().numpy()
self.fusedconv.bias = torch.nn.Parameter(torch.FloatTensor(bias/3))
if torch.cuda.is_available():
self.fusedconv = self.fusedconv.cuda()
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参考文章：