ShuffleNetV2：轻量级CNN网络中的桂冠

前 言

近来，深度CNN网络如ResNet和DenseNet，已经极大地提高了图像分类的准确度。但是除了准确度外，计算复杂度也是CNN网络要考虑的重要指标，过复杂的网络可能速度很慢，一些特定场景如无人车领域需要低延迟。另外移动端设备也需要既准确又快的小模型。为了满足这些需求，一些轻量级的CNN网络如MobileNet和ShuffleNet被提出，它们在速度和准确度之间做了很好地平衡。今天我们要讲的是ShuffleNetv2，它是旷视最近提出的ShuffleNet升级版本，并被ECCV2018收录。在同等复杂度下，ShuffleNetv2比ShuffleNet和MobileNetv2更准确。

图1：ShuffleNetv2与其它算法在不同平台下的复杂度、速度以及准确度对比

01

设计理念

目前衡量模型复杂度的一个通用指标是FLOPs，具体指的是multiply-add数量，但是这却是一个间接指标，因为它不完全等同于速度。如图1中的（c）和（d），可以看到相同FLOPs的两个模型，其速度却存在差异。这种不一致主要归结为两个原因，首先影响速度的不仅仅是FLOPs，如内存使用量（memory access cost, MAC），这不能忽略，对于GPUs来说可能会是瓶颈。另外模型的并行程度也影响速度，并行度高的模型速度相对更快。另外一个原因，模型在不同平台上的运行速度是有差异的，如GPU和ARM，而且采用不同的库也会有影响。

图2：不同模型的运行时间分解

据此，作者在特定的平台下研究ShuffleNetv1和MobileNetv2的运行时间，并结合理论与实验得到了4条实用的指导原则：

（G1）同等通道大小最小化内存访问量 
对于轻量级CNN网络，常采用深度可分割卷积（depthwise separable convolutions），其中点卷积（ pointwise convolution）即1x1卷积复杂度最大。这里假定输入和输出特征的通道数分别为和，特征图的空间大小为，那么1x1卷积的FLOPs为。对应的MAC为（这里假定内存足够），根据均值不等式，固定时，MAC存在下限（令）： 

仅当时，MAC取最小值，这个理论分析也通过实验得到证实，如表1所示，通道比为1:1时速度更快。

表1：G1的实验验证 

（G2）过量使用组卷积会增加MAC 
组卷积（group convolution）是常用的设计组件，因为它可以减少复杂度却不损失模型容量。但是这里发现，分组过多会增加MAC。对于组卷积，FLOPs为（其中是组数），而对应的MAC为。如果固定输入以及B，那么MAC为： 

可以看到，当g增加时，MAC会同时增加。这点也通过实验证实，所以明智之举是不要使用太大g的组卷积。 

（G3）网络碎片化会降低并行度 
一些网络如Inception，以及Auto ML自动产生的网络NASNET-A，它们倾向于采用“多路”结构，即存在一个lock中很多不同的小卷积或者pooling，这很容易造成网络碎片化，减低模型的并行度，相应速度会慢，这也可以通过实验得到证明。 

（G4）不能忽略元素级操作 
对于元素级（element-wise operators）比如ReLU和Add，虽然它们的FLOPs较小，但是却需要较大的MAC。这里实验发现如果将ResNet中残差单元中的ReLU和shortcut移除的话，速度有20%的提升。

上面4条指导准则总结如下：

• 1x1卷积进行平衡输入和输出的通道大小；

• 组卷积要谨慎使用，注意分组数；

• 避免网络的碎片化；

• 减少元素级运算。

02

网络结构

根据前面的4条准则，作者分析了ShuffleNetv1设计的不足，并在此基础上改进得到了ShuffleNetv2，两者模块上的对比如图3所示：

图3：ShuffleNet两个版本结构上的对比

在ShuffleNetv1的模块中，大量使用了1x1组卷积，这违背了G2原则，另外v1采用了类似ResNet中的瓶颈层（bottleneck layer），输入和输出通道数不同，这违背了G1原则。同时使用过多的组，也违背了G3原则。短路连接中存在大量的元素级Add运算，这违背了G4原则。

为了改善v1的缺陷，v2版本引入了一种新的运算：channel split。具体来说，在开始时先将输入特征图在通道维度分成两个分支：通道数分别为和，实际实现时。左边分支做同等映射，右边的分支包含3个连续的卷积，并且输入和输出通道相同，这符合G1。而且两个1x1卷积不再是组卷积，这符合G2，另外两个分支相当于已经分成两组。两个分支的输出不再是Add元素，而是concat在一起，紧接着是对两个分支concat结果进行channle shuffle，以保证两个分支信息交流。其实concat和channel shuffle可以和下一个模块单元的channel split合成一个元素级运算，这符合原则G4。

对于下采样模块，不再有channel split，而是每个分支都是直接copy一份输入，每个分支都有stride=2的下采样，最后concat在一起后，特征图空间大小减半，但是通道数翻倍。

ShuffleNetv2的整体结构如表2所示，基本与v1类似，其中设定每个block的channel数，如0.5x，1x，可以调整模型的复杂度。

表2：ShuffleNetv2的整体结构 

值得注意的一点是，v2在全局pooling之前增加了个conv5卷积，这是与v1的一个区别。最终的模型在ImageNet上的分类效果如表3所示：

表3： ShuffleNetv2在ImageNet上分类效果 

可以看到，在同等条件下，ShuffleNetv2相比其他模型速度稍快，而且准确度也稍好一点。同时作者还设计了大的ShuffleNetv2网络，相比ResNet结构，其效果照样具有竞争力。

从一定程度上说，ShuffleNetv2借鉴了DenseNet网络，把shortcut结构从Add换成了Concat，这实现了特征重用。但是不同于DenseNet，v2并不是密集地concat，而且concat之后有channel shuffle以混合特征，这或许是v2即快又好的一个重要原因。

03

TensorFlow上的实现

目前ShuffleNetv2没有看到官方开源实现，这里参考tensorpack中的复现（其中Top1 acc基本接近paper），给出v2在TensorFlow上实现。我们使用TensorFlow中[tf.keras.Model来实现ShuffleNetv2。

首先我们先定义网络中最基本的单元：Conv2D->BN->ReLU和DepthwiseConv2D->BN：

1. class Conv2D_BN_ReLU(tf.keras.Model):

2.    """Conv2D -> BN -> ReLU"""

3.    def __init__(self, channel, kernel_size=1, stride=1):

4.        super(Conv2D_BN_ReLU, self).__init__()

5.  

6.        self.conv = Conv2D(channel, kernel_size, strides=stride,

7.                            padding="SAME", use_bias=False)

8.        self.bn = BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.9, epsilon=1e-5)

9.        self.relu = Activation("relu")

10.  

11.    def call(self, inputs, training=True):

12.        x = self.conv(inputs)

13.        x = self.bn(x, training=training)

14.        x = self.relu(x)

15.        return x

16.  

17. class DepthwiseConv2D_BN(tf.keras.Model):

18.    """DepthwiseConv2D -> BN"""

19.    def __init__(self, kernel_size=3, stride=1):

20.        super(DepthwiseConv2D_BN, self).__init__()

21.  

22.        self.dconv = DepthwiseConv2D(kernel_size, strides=stride,

23.                                     depth_multiplier=1,

24.                                     padding="SAME", use_bias=False)

25.        self.bn = BatchNormalization(axis=-1, momentum=0.9, epsilon=1e-5)

26.  

27.    def call(self, inputs, training=True):

28.        x = self.dconv(inputs)

29.        x = self.bn(x, training=training)

对于channel shuffle，只需要通过reshape操作即可：

1. def channle_shuffle(inputs, group):

2.    """Shuffle the channel

3.    Args:

4.        inputs: 4D Tensor

5.        group: int, number of groups

6.    Returns:

7.        Shuffled 4D Tensor

8.    """

9.    in_shape = inputs.get_shape().as_list()

10.    h, w, in_channel = in_shape[1:]

11.    assert in_channel % group == 0

12.    l = tf.reshape(inputs, [-1, h, w, in_channel // group, group])

13.    l = tf.transpose(l, [0, 1, 2, 4, 3])

14.    l = tf.reshape(l, [-1, h, w, in_channel])

15.  

16.    return l

下面，定义v2中的基本模块，先定义stride=1的模块：

1. class ShufflenetUnit1(tf.keras.Model):

2.    def __init__(self, out_channel):

3.        """The unit of shufflenetv2 for stride=1

4.        Args:

5.            out_channel: int, number of channels

6.        """

7.        super(ShufflenetUnit1, self).__init__()

8.  

9.        assert out_channel % 2 == 0

10.        self.out_channel = out_channel

11.  

12.        self.conv1_bn_relu = Conv2D_BN_ReLU(out_channel // 2, 1, 1)

13.        self.dconv_bn = DepthwiseConv2D_BN(3, 1)

14.        self.conv2_bn_relu = Conv2D_BN_ReLU(out_channel // 2, 1, 1)

15.  

16.    def call(self, inputs, training=False):

17.        # split the channel

18.        shortcut, x = tf.split(inputs, 2, axis=3)

19.  

20.        x = self.conv1_bn_relu(x, training=training)

21.        x = self.dconv_bn(x, training=training)

22.        x = self.conv2_bn_relu(x, training=training)

23.  

24.        x = tf.concat([shortcut, x], axis=3)

25.        x = channle_shuffle(x, 2)

26.        return x

对于stride=2的下采样模块，与上面模块略有不同：

1. class ShufflenetUnit2(tf.keras.Model):

2.    """The unit of shufflenetv2 for stride=2"""

3.    def __init__(self, in_channel, out_channel):

4.        super(ShufflenetUnit2, self).__init__()

5.  

6.        assert out_channel % 2 == 0

7.        self.in_channel = in_channel

8.        self.out_channel = out_channel

9.  

10.        self.conv1_bn_relu = Conv2D_BN_ReLU(out_channel // 2, 1, 1)

11.        self.dconv_bn = DepthwiseConv2D_BN(3, 2)

12.        self.conv2_bn_relu = Conv2D_BN_ReLU(out_channel - in_channel, 1, 1)

13.  

14.        # for shortcut

15.        self.shortcut_dconv_bn = DepthwiseConv2D_BN(3, 2)

16.        self.shortcut_conv_bn_relu = Conv2D_BN_ReLU(in_channel, 1, 1)

17.  

18.    def call(self, inputs, training=False):

19.        shortcut, x = inputs, inputs

20.  

21.        x = self.conv1_bn_relu(x, training=training)

22.        x = self.dconv_bn(x, training=training)

23.        x = self.conv2_bn_relu(x, training=training)

24.  

25.        shortcut = self.shortcut_dconv_bn(shortcut, training=training)

26.        shortcut = self.shortcut_conv_bn_relu(shortcut, training=training)

27.  

28.        x = tf.concat([shortcut, x], axis=3)

29.        x = channle_shuffle(x, 2)

30.        return x

根据定义的两个模块，我们可以实现stage的整合：

1. class ShufflenetStage(tf.keras.Model):

2.    """The stage of shufflenet"""

3.    def __init__(self, in_channel, out_channel, num_blocks):

4.        super(ShufflenetStage, self).__init__()

5.  

6.        self.in_channel = in_channel

7.        self.out_channel = out_channel

8.  

9.        self.ops = []

10.        for i in range(num_blocks):

11.            if i == 0:

12.                op = ShufflenetUnit2(in_channel, out_channel)

13.            else:

14.                op = ShufflenetUnit1(out_channel)

15.            self.ops.append(op)

16.  

17.    def call(self, inputs, training=False):

18.        x = inputs

19.        for op in self.ops:

20.            x = op(x, training=training)

21.        return x

建立所有准备模块后，我们可以很快递地实现ShuffleNetv2，这里实现1x模型：

1. class ShuffleNetv2(tf.keras.Model):

2.    """Shufflenetv2"""

3.    def __init__(self, num_classes, first_channel=24, channels_per_stage=(116, 232, 464)):

4.        super(ShuffleNetv2, self).__init__()

5.  

6.        self.num_classes = num_classes

7.  

8.        self.conv1_bn_relu = Conv2D_BN_ReLU(first_channel, 3, 2)

9.        self.pool1 = MaxPool2D(3, strides=2, padding="SAME")

10.        self.stage2 = ShufflenetStage(first_channel, channels_per_stage[0], 4)

11.        self.stage3 = ShufflenetStage(channels_per_stage[0], channels_per_stage[1], 8)

12.        self.stage4 = ShufflenetStage(channels_per_stage[1], channels_per_stage[2], 4)

13.        self.conv5_bn_relu = Conv2D_BN_ReLU(1024, 1, 1)

14.        self.gap = GlobalAveragePooling2D()

15.        self.linear = Dense(num_classes)

16.  

17.    def call(self, inputs, training=False):

18.        x = self.conv1_bn_relu(inputs, training=training)

19.        x = self.pool1(x)

20.        x = self.stage2(x, training=training)

21.        x = self.stage3(x, training=training)

22.        x = self.stage4(x, training=training)

23.        x = self.conv5_bn_relu(x, training=training)

24.        x = self.gap(x)

25.        x = self.linear(x)

26.        return x

我从tensorpack已训练好的权重文件迁移到上面实现的模型，然后就可以测试模型效果：

1. from tensorflow.keras.preprocessing import image

2.    from tensorflow.keras.applications.densenet import preprocess_input, decode_predictions

3.  

4.    img_path = './images/cat.jpg'

5.    img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))

6.    x = image.img_to_array(img)

7.    x = np.expand_dims(x, axis=0)

8.    x = preprocess_input(x)

9.  

10.    inputs = tf.placeholder(tf.float32, [None, 224, 224, 3])

11.    model = ShuffleNetv2(1000)

12.    outputs = model(inputs, training=False)

13.    outputs = tf.nn.softmax(outputs)

14.  

15.    saver = tf.train.Saver()

16.    with tf.Session() as sess:

17.        saver.restore(sess, "./models/shufflene_v2_1.0.ckpt")

18.        preds = sess.run(outputs, feed_dict={inputs: x})

19.        print(decode_predictions(preds, top=3)[0])

感兴趣的话，可以访问我的GitHub-xiaohu2015/DeepLearning_tutorials，欢迎star。

参考

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

2. tensorpack/examples

3. pretrained weights

END

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