VoVNet：一种实时高效的目标检测Backbone网络【pytorch代码详解】

Pytorch实现代码

2.Factors of Efficient Network Design

在设计轻量级网络时，FLOPs和模型参数是主要考虑因素，但是减少模型大小和FLOPs不等同于减少推理时间和降低能耗。比如ShuffleNetv2与MobileNetv2在相同的FLOPs下，前者在GPU上速度更快。所以除了FLOPs和模型大小外，还需要考虑其他因素对能耗和模型推理速度的影响。这里考虑两个重要的因素：内存访问成本（Memory Access Cost，MAC）和GPU计算效率。

2.1. Memory Access Cost

对于CNN，能耗在内存访问而不是计算上。影响MAC的主要是是内存占用（intermediate activation memory footprint），它主要受卷积核和feature map大小的影响。c为输入输出通道。

2.2. GPUComputation

通过减少FLOP是来加速的前提是，每个flop point的计算效率是一致的。
GPU特性：
（1）擅长parallel computation，tensor越大，GPU使用效率越高。
（2）把大的卷积操作拆分成碎片的小操作将不利于GPU计算。
因此，设计layer数量少的网络是更好的选择。mobileNet使用1x1卷积来减少计算量，不过这不利于GPU计算。为了衡量GPU使用效率，我们使用Flops/s指标。

3. Proposed Method

3.1. Rethinking Dense Connection

当固定卷积层参数量B=k^2hwcico的时候，MAC可以表示如下，根据均值不等式，可以知道当输入和输出的channel数相同时MAC才取下界，此时的设计是最高效的。

使用Dense connect模块，输出的channel size不变，但是输入的channel size一直在线性增加，因此DenseNet有很高的MAC。bottleneck connection同样不利于GPU计算。在模型很大的时候，计算量随着深度指数二阶增长。bottleneck 把一个3x3的卷积分成了两个计算，相当于增加了一次序列运算。

3.2. One Shot Aggregation

对于DenseNet来说，其核心模块就是Dense
Block，如下图1a所示，这种密集连接会聚合前面所有的layer，这导致每个layer的输入channel数线性增长。受限于FLOPs和模型参数，每层layer的输出channel数是固定大小，这带来的问题就是输入和输出channel数不一致，如前面所述，此时的MAC不是最优的。另外，由于输入channel数较大，DenseNet采用了1x1卷积层先压缩特征，这个额外层的引入对GPU高效计算不利。所以，虽然DenseNet的FLOPs和模型参数都不大，但是推理却并不高效，当输入较大时往往需要更多的显存和推理时间。

DenseNet的一大问题就是密集连接太重了，而且每个layer都会聚合前面层的特征，其实造成的是特征冗余，而且从模型weights的L1范数会发现中间层对最后的分类层贡献较少，这不难理解，因为后面的特征其实已经学习到了这些中间层的核心信息。这种信息冗余反而是可以优化的方向，据此这里提出了OSA（One-Shot Aggregation）模块，如图1b所示，简单来说，就是只在最后一次性聚合前面所有的layer。这一改动将会解决DenseNet前面所述的问题，因为每个layer的输入channel数是固定的，这里可以让输出channel数和输入一致而取得最小的MAC，而且也不再需要1x1卷积层来压缩特征，所以OSA模块是GPU计算高效的。

那么OSA模块效果如何，论文中拿DenseNet-40来做对比，DenseBlock层数是12，OSA模块也设计为12层，但是保持和Dense
Block类似的参数大小和计算量，此时OSA模块的输出将更大。最终发现在CIFAR-10数据集上acc仅比DenseNet下降了1.2%。但是如果将OSA模块的层数降至5，而提升layer的通道数为43，会发现与DenseNet-40模型效果相当。这说明DenseNet中很多中间特征可能是冗余的。尽管OSA模块性能没有提升，但是MAC低且计算更高效，这对于目标检测非常重要，因为检测模型一般的输入都是较大的。

3.3. Configuration of VoVNet

VoVNet由OSA模块构成，主要有三种不同的配置，如下表所示。VoVNet首先是一个由3个3x3卷积层构成的stem block，然后4个阶段的OSA模块，每个stage的最后会采用一个stride为2的3x3 max pooling层进行降采样，模型最终的output stride是32。与其他网络类似，每次降采样后都会提升特征的channel数。VoVNet-27-slim是一个轻量级模型，而VoVNet-39/57在stage4和stage5包含更多的OSA模块，所以模型更大。

4. Experiments

相比于DenseNet-67，PeleeNet减少了Flops，但是推断速度没有提升，与之相反，VoVNet-27-slim稍微增加了Flops，而推断速度提升了一倍。同时，VoVNet-27-slim的精度比其他模型都高。VoVNet-27-slim的内存占用、能耗、GPU使用效率都是最好的。相比其他模型，VoVNet做到了准确率和效率的均衡，提升了目标检测的整体性能。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from collections import OrderedDict


__all__ = ['VoVNet', 'vovnet27_slim', 'vovnet39', 'vovnet57']


model_urls = {
    'vovnet39': 'https://dl.dropbox.com/s/1lnzsgnixd8gjra/vovnet39_torchvision.pth?dl=1',
    'vovnet57': 'https://dl.dropbox.com/s/6bfu9gstbwfw31m/vovnet57_torchvision.pth?dl=1'
}


def conv3x3(in_channels, out_channels, module_name, postfix,
            stride=1, groups=1, kernel_size=3, padding=1):
    """3x3 convolution with padding"""
    return [
        ('{}_{}/conv'.format(module_name, postfix),
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels,
                      kernel_size=kernel_size,
                      stride=stride,
                      padding=padding,
                      groups=groups,
                      bias=False)),
        ('{}_{}/norm'.format(module_name, postfix),
            nn.BatchNorm2d(out_channels)),
        ('{}_{}/relu'.format(module_name, postfix),
            nn.ReLU(inplace=True)),
    ]


def conv1x1(in_channels, out_channels, module_name, postfix,
            stride=1, groups=1, kernel_size=1, padding=0):
    """1x1 convolution"""
    return [
        ('{}_{}/conv'.format(module_name, postfix),
            nn.Conv2d(in_channels, out_channels,
                      kernel_size=kernel_size,
                      stride=stride,
                      padding=padding,
                      groups=groups,
                      bias=False)),
        ('{}_{}/norm'.format(module_name, postfix),
            nn.BatchNorm2d(out_channels)),
        ('{}_{}/relu'.format(module_name, postfix),
            nn.ReLU(inplace=True)),
    ]


class _OSA_module(nn.Module):
    def __init__(self,
                 in_ch,
                 stage_ch,
                 concat_ch,
                 layer_per_block,
                 module_name,
                 identity=False):
        super(_OSA_module, self).__init__()

        self.identity = identity
        self.layers = nn.ModuleList()
        in_channel = in_ch
        for i in range(layer_per_block):
            self.layers.append(nn.Sequential(
                OrderedDict(conv3x3(in_channel, stage_ch, module_name, i))))
            in_channel = stage_ch

        # feature aggregation
        in_channel = in_ch + layer_per_block * stage_ch
        print("inch:",in_ch,"layer_per_block:",layer_per_block,"stage:",stage_ch)
        self.concat = nn.Sequential(
            OrderedDict(conv1x1(in_channel, concat_ch, module_name, 'concat')))

    def forward(self, x):
        identity_feat = x
        output = []
        output.append(x)
        for layer in self.layers:
            x = layer(x)
            output.append(x)
        print("output:",output)
        x = torch.cat(output, dim=1)  #按列拼
        xt = self.concat(x)

        if self.identity:
            xt = xt + identity_feat

        return xt


class _OSA_stage(nn.Sequential):
    def __init__(self,
                 in_ch,
                 stage_ch,
                 concat_ch,
                 block_per_stage,
                 layer_per_block,
                 stage_num):
        super(_OSA_stage, self).__init__()

        if not stage_num == 2:
            self.add_module('Pooling',
                nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, ceil_mode=True))  #向上取整，默认padding为0

        module_name = f'OSA{stage_num}_1'
        self.add_module(module_name,
            _OSA_module(in_ch,
                        stage_ch,
                        concat_ch,
                        layer_per_block,
                        module_name))
        for i in range(block_per_stage-1):
            module_name = f'OSA{stage_num}_{i+2}'
            self.add_module(module_name,
                _OSA_module(concat_ch,
                            stage_ch,
                            concat_ch,
                            layer_per_block,
                            module_name,
                            identity=True))


class VoVNet(nn.Module):
    def __init__(self,
                 config_stage_ch,
                 config_concat_ch,
                 block_per_stage,
                 layer_per_block,
                 num_classes=1000):
        super(VoVNet, self).__init__()

        # Stem module
        stem = conv3x3(3,   64, 'stem', '1', 2)
        stem += conv3x3(64,  64, 'stem', '2', 1)
        stem += conv3x3(64, 128, 'stem', '3', 2)
        self.add_module('stem', nn.Sequential(OrderedDict(stem)))

        stem_out_ch = [128]
        in_ch_list = stem_out_ch + config_concat_ch[:-1]
        self.stage_names = []
        for i in range(4): #num_stages
            name = 'stage%d' % (i+2)
            self.stage_names.append(name)
            self.add_module(name,
                            _OSA_stage(in_ch_list[i],
                                       config_stage_ch[i],
                                       config_concat_ch[i],
                                       block_per_stage[i],
                                       layer_per_block,
                                       i+2))

        self.classifier = nn.Linear(config_concat_ch[-1], num_classes)

        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight)
            elif isinstance(m, (nn.BatchNorm2d, nn.GroupNorm)):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

    def forward(self, x):
        x = self.stem(x)
        for name in self.stage_names:
            x = getattr(self, name)(x)
        x = F.adaptive_avg_pool2d(x, (1, 1)).view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x


def _vovnet(arch,
            config_stage_ch,
            config_concat_ch,
            block_per_stage,
            layer_per_block,
            pretrained,
            progress,
            **kwargs):
    model = VoVNet(config_stage_ch, config_concat_ch,
                   block_per_stage, layer_per_block,
                   **kwargs)
    if pretrained:
        state_dict = torch.hub.load_state_dict_from_url(model_urls[arch],
                                              progress=progress)
        model.load_state_dict(state_dict)
    return model


def vovnet57(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    r"""Constructs a VoVNet-57 model as described in
    `"An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Networks"
    <https://arxiv.org/abs/1904.09730>`_.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
        progress (bool): If True, displays a progress bar of the download to stderr
    """
    return _vovnet('vovnet57', [128, 160, 192, 224], [256, 512, 768, 1024],
                    [1,1,4,3], 5, pretrained, progress, **kwargs)


def vovnet39(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    r"""Constructs a VoVNet-39 model as described in
    `"An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Networks"
    <https://arxiv.org/abs/1904.09730>`_.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
        progress (bool): If True, displays a progress bar of the download to stderr
    """
    return _vovnet('vovnet39', [128, 160, 192, 224], [256, 512, 768, 1024],
                    [1,1,2,2], 5, pretrained, progress, **kwargs)


def vovnet27_slim(pretrained=False, progress=True, **kwargs):
    r"""Constructs a VoVNet-39 model as described in
    `"An Energy and GPU-Computation Efficient Backbone Networks"
    <https://arxiv.org/abs/1904.09730>`_.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
        progress (bool): If True, displays a progress bar of the download to stderr
    """
    return _vovnet('vovnet27_slim', [64, 80, 96, 112], [128, 256, 384, 512],
                    [1,1,1,1], 5, pretrained, progress, **kwargs)


if __name__ == '__main__':
    model = vovnet39()
    print(model)