【动手学PaddlePaddle2.0系列】PP-YOLO详解(1)-- backbone

原创
2020/12/29 12:57
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PP-YOLO详解(1)-- backbone

大家好,本次教程将带领大家开启PP-YOLO学习。通过前面一系列学习,相信大家已经掌握了图像分类任务的基本概念以及相关实践,下面将带大家实战目标检测任务中经典的YOLO系列算法:PP-YOLO。

本次将对使用的backbone网络:ResNet50-vd-dcn,进行讲解。

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

1 ResNet_D

Resnet_vd最早是在Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks,这篇文章中提出了很多非常实用的训练技巧,我会在后面专门出一期教程对这些技巧进行详细讲解。

对于ResNet网络来说,最核心的部分即跳跃连接结构,其分为两种BasicBlock、BottleneckBlock,

在这里,我们只关心BottleneckBlock这个结构,在论文中,对该结构做了如下改进:

需要注意的是每个结构中输入和输出的连接方式,在resnet_c中,改进的地方为模型开始的7 * 7卷积层,使用了连续的3 * 3 卷积层进行了替代。在论文中主要针对BottleneckBlock进行了改进。原始的BottleneckBlock如下所示:

1.1 代码讲解

代码来源于paddle2.0rc官方API文档源码,传送门,通过阅读源码,发现这里直接实现了resnet_vb结构,即下采样放在了第二个卷积(3 * 3)上,没有放在第一个卷积(1 * 1)上。并且paddleclas中,对resnet的定义也是使用了resnet_vb结构。

1.1.1 ResNet_B详解

class BottleneckBlock(nn.Layer):
    def __init__(self,
                 num_channels,
                 num_filters,
                 stride,
                 shortcut=True,
                 name=None,
                 data_format="NCHW"):
        super(BottleneckBlock, self).__init__()

        self.conv0 = ConvBNLayer(
            num_channels=num_channels,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=1,
            act="relu",
            name=name + "_branch2a",
            data_format=data_format)
        self.conv1 = ConvBNLayer(
            num_channels=num_filters,
            num_filters=num_filters,
            filter_size=3,
            stride=stride,
            act="relu",
            name=name + "_branch2b",
            data_format=data_format)
        self.conv2 = ConvBNLayer(
            num_channels=num_filters,
            num_filters=num_filters * 4,
            filter_size=1,
            act=None,
            name=name + "_branch2c",
            data_format=data_format)

        if not shortcut:
            self.short = ConvBNLayer(
                num_channels=num_channels,
                num_filters=num_filters * 4,
                filter_size=1,
                stride=stride,
                name=name + "_branch1",
                data_format=data_format)

        self.shortcut = shortcut

        self._num_channels_out = num_filters * 4

    def forward(self, inputs):
        y = self.conv0(inputs)
        conv1 = self.conv1(y)
        conv2 = self.conv2(conv1)

        if self.shortcut:
            short = inputs
        else:
            short = self.short(inputs)

        y = paddle.add(x=short, y=conv2)
        y = F.relu(y)
        return y

在这里,不再对resnet中原始的BottleneckBlock进行赘述,直接使用飞桨官方给出的代码。对于想要尝试原始的BottleneckBlock的同学,只需将第二个卷积中的stride换到第一个卷积中即可。

1.1.2 ResNet_C详解

   self.conv1_1 = ConvBNLayer(
            num_channels=3,
            num_filters=32,
            filter_size=3,
            stride=2,
            act='relu',
            name="conv1_1")
        self.conv1_2 = ConvBNLayer(
            num_channels=32,
            num_filters=32,
            filter_size=3,
            stride=1,
            act='relu',
            name="conv1_2")
        self.conv1_3 = ConvBNLayer(
            num_channels=32,
            num_filters=64,
            filter_size=3,
            stride=1,
            act='relu',
            name="conv1_3")

 

   self.conv = ConvBNLayer(
            num_channels=self.input_image_channel,
            num_filters=64,
            filter_size=7,
            stride=2,
            act="relu",
            name="conv1",
            data_format=self.data_format)

1.1.3 ResNet_D详解

class ConvBNLayer(nn.Layer):
    def __init__(self,
                 num_channels,
                 num_filters,
                 filter_size,
                 stride=1,
                 groups=1,
                 is_vd_mode=False,
                 act=None,
                 lr_mult=1.0,
                 name=None):
        super(ConvBNLayer, self).__init__()
        self.is_vd_mode = is_vd_mode
        self._pool2d_avg = AvgPool2D(
            kernel_size=2, stride=2, padding=0, ceil_mode=True)
        self._conv = Conv2D(
            in_channels=num_channels,
            out_channels=num_filters,
            kernel_size=filter_size,
            stride=stride,
            padding=(filter_size - 1) // 2,
            groups=groups,
            weight_attr=ParamAttr(
                name=name + "_weights", learning_rate=lr_mult),
            bias_attr=False)
        if name == "conv1":
            bn_name = "bn_" + name
        else:
            bn_name = "bn" + name[3:]
        self._batch_norm = BatchNorm(
            num_filters,
            act=act,
            param_attr=ParamAttr(name=bn_name + '_scale'),
            bias_attr=ParamAttr(bn_name + '_offset'),
            moving_mean_name=bn_name + '_mean',
            moving_variance_name=bn_name + '_variance')

    def forward(self, inputs):
        if self.is_vd_mode:
            inputs = self._pool2d_avg(inputs)
        y = self._conv(inputs)
        y = self._batch_norm(y)
        return y

1.2 ResNet_D总结

在原始的ResNet中,如图所示,Path A的第一个1 x 1卷积层使用了strde=2的步长,会导致3/4的信息丢失。因此ResNet-B将第一、二个卷积层的步长交换。实验表明ResNet-B 有0.5%的性能提升。

因为卷积的代价会随着卷积核的长和宽增大而接近平方增加,因此ResNet-C使用3个连续的3 x 3 卷积替换Input stem的7 x 7 卷积。实验表明ResNet-C 有0.2%的性能提升。

ResNet-D在ResNet-B的基础上进一步调整,在Path B的1 x 1卷积前面,加入2 x 2 stride 2的pooling层,将下采样提前,避免了3/4的信息丢失。实验表明ResNet-D 有0.3%的性能提升。

上述中均来自于论文中的论述。实际上这里还存在着一个问题,为什么在Path A中将下采样提前就会避免信息丢失。(目前我也对这部分存在疑问,找到答案后会对此进行阐述)

对于ResNet-C使用3个连续的3 x 3 卷积替换Input stem的7 x 7 卷积,我自己的理解有两方面的好处,

(1)感受野相同,(2)减少参数量。

ResNet-D同ResNet-B中Path A中相同处理的办法相同,同样将下采样提前,避免信息丢失。

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

一点小小的宣传&下期预告

下一个项目中将为大家介绍在Paddle2.0中DCN 是如何实现的,并且对代码详解。欢迎大家关注哦。

我目前在上海,感兴趣的领域包括模型压缩、小目标检测、嵌入式,欢迎交流关注。来AI Studio互粉吧等你哦

本文同步分享在 博客“小鸭学院”(CSDN)。
如有侵权,请联系 support@oschina.cn 删除。
本文参与“OSC源创计划”,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

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