如何计算CNN感受野、计算量和模型大小

下面以最经典的AlexNet模型为例子，计算感受野，模型计算量和大小（内存）。下面这张图是AlexNet的结构图，看起来比较直观。

感受野

感受野是检测和分割任务中比较重要的指标，它是一个逐层叠加的过程，计算到最后一层的卷积特征图输出上，它的计算公式是：
$RF_{i}=RF_{i-1}+(kernelsize-1)\times stride，RF_{0}=1$
其中 $RF_{0}$默认是输入层，感受野为1。所以AlexNet的感受野计算为：

• 第一层，卷积： $RF_{1}=1+(11-1)\times 4=41$
• 第二层，池化： $RF_{2}=41+(3-1)\times 2=45$
• 第三层，卷积： $RF_{3}=45+(5-1)\times 2=53$
• 第四层，池化： $RF_{2}=53+(3-1)\times 2=57$
• 第五层，卷积： $RF_{2}=57+(3-1)\times 1=59$
• 第六层，卷积： $RF_{2}=59+(3-1)\times 1=61$
• 第七层，卷积： $RF_{2}=61+(3-1)\times 1=63$
• 第八层，池化： $RF_{2}=63+(3-1)\times 2=67$

第八层的输出就是 $6\times6\times256$，感受野的计算就结束了。

计算量

计算量是评价一个模型重要的标准之一，其实在模型的计算量统计时有两点简化的地方：

• 模型的不同层中，卷积层和全连接层是占据了绝大多数的计算量，所以下面我们只关注这两个层的计算；
• 卷积层和全连接层都有对应的“+”操作，而这些“+”操作也被忽略掉了（一般情况下，是忽略“+”操作的，但是也会有例外，比如YOLOv3在计算主干网络算力的时候）。

卷积层

对于一个 $w_{1}\times h_{1}\times c_{1}$的输入特征图，经过 $3\times3$的卷积核，输出 $w_{2}\times h_{2}\times c_{2}$的特征图，那么卷积一次将输出一个值，计算量为：
$F_{o}=3\times3\times c_{1}+1$
其中这个1是每个卷积核对应的偏置，它也要做一次乘运算，然后，卷积完一张特征图 $w_{2}\times h_{2}$计算量为：
$F_{c}=F_{o}\times w_{2}\times h_{2}$
最后需要 $c_{2}$个卷积核才能完成 $w_{2}\times h_{2}\times c_{2}$的输出：
$F_{a}=F_{c}\times c_{2}$

全连接层

全连接层的计算量分析就更简单了，因为它没有滑动，就只输入相乘相加为一个输出，假设输出维度为 $o_{1}$，输出维度为 $o_{2}$，那么计算量为：
$F=(o_{1}+1)\times o_{2}$

AlexNet逐层计算计算量的话太多了，下面偷个懒，只算下第一层举个例子吧。

这是AlexNet的的参数数量和计算量分布图，第一层卷积的计算量是105M FLOPs，FLOPs是“每秒浮点运算次数”，在作为计算量是，就是浮点运算次数，那么105MFLOPs就应该是 $105\times10^6$次浮点运算。
套用上面公式就是：
$(11\times11\times3+1)\times55\times55\times96= 105705600=105M$

模型大小

模型的大小完全由模型的参数数量和参数的存储形式决定：

卷积层

卷积层的参数数量就是一个卷积核的参数乘上卷积核的个数：
$P_{n}=(w\times h\times c_{i}+1)\times c_{o}$
$w$， $h$和 c_{i}是卷积核的尺寸， $c_{o}$是卷积核个数，也就是输出通道数，1是偏置。

全连接层

全连接层的参数数量输入输出的神经元连接的那个权重：
$P_{n}=(o_{1}+1)\times o_{2}$
$o_{1}$是输入神经元个数，和 $o_{2}$是输出神经元个数，1是偏置。

AlexNet的参数数量由60M个，也就是六千万个，参数只在卷积层和全连接层出现，下面还是只计算第一层卷积的参数：
$96\times11\times11\times3+96=34944=35K$
最后还剩下一个转换就是参数的数量，怎么转成存储的大小，一般情况下模型的参数是按照float形式存储的，占4个字节，AlexNet模型大小是238147KB：
$60M\times4=240000000B=234375KB$
因为60M这个数是一个约等，所以计算出来是234375KB，而实际上是238147KB。