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  • cnn 计算机视觉
    2018-11-10 21:51:17

    #CNN与计算机视觉
    SENet
    DenseNet
    ResNet
    opencv 深度学习图像处理库 http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/tutorials.html
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    在过去的几年里,关于介绍卷积神经网络(CNN)的文档有很多,特别是它已经彻底改变了计算机视觉领域。在这篇文章中,我们将以神经网络的基本背景知识为基础,探索CNN是什么,了解它是如何工作的,并从头开始构建一个简单的CNN。

    1.目的

    CNN的一个典型的用例是执行图像分类任务,例如查看宠物图像,并决定它是猫还是狗。这似乎是个简单的任务–为什么不直接使用正常的神经网络呢?
    (1)图像大
    目前用于处理计算机视觉问题的图像通常是224 x 224或更大,想象一下,构建一个神经网络来处理224 x 224彩色图像:包括图像中的3个颜色通道(RGB),即224 x 224 x 3 = 150528个输入特征,这样典型的网络中隐藏层可能有1024个节点,所以我们必须训练150528 x 1024 = 154140672,单是第一层就使得普通神经网络无法对其进行训练。
    (2)位置可能改变
    如果你训练了一个网络模型用来检测图像中的狗,无论狗处于图像中的什么位置,你都希望此模型能够从图像中检测出来。想象一下,如果训练了一个网络模型,而且它可以很好地检测出某只特定的狗,然后再给它提供一个稍微移动位置的相同版本的图像,此时网络会有完全不同的反应。

    2.数据集

    在本节中,我们将讨论计算机视觉世界里的“hello world!”:MNIST,手写体数字分类问题,它很简单,给定一个图像,把它分类为一个数字。
    在这里插入图片描述
    MNIST数据集中的每个图像均为28x28,我们看到,都是居中的灰度数字。
    正常的神经网络其实就可以解决这个问题,首先将每张图像视为28×28=784维向量,将784维送到一个784维的输入层,堆叠几个隐藏层,然后用10个节点的输出层来完成,每个数字1个节点。
    但这些数字居中,且图像较小,所以也就没有尺寸大、位置偏移的问题。但是我们知道实际生活中,情况并非如此。
    好了,有了一个基本的了解之后,我们就进入了这个卷积神经网络的世界吧。

    3.卷积

    什么是卷积神经网络?
    顾名思义,卷积神经网络就是基本上只是由卷积层组成的神经网络,卷积层是基于卷积的数学运算。
    而卷积层是由一组滤波器组成,你可以将其视为二维矩阵的数字。比如,这是一个3×3滤波器。
    在这里插入图片描述
    将输入图像与滤波器结合卷积生成图像,这其中包括:
    (1)将滤波器叠加在图像的某个位置上。
    (2)在滤波器中的值和图像中的相应值之间进行元素乘法。
    (3)将所有元素的乘积相加,此和就是输出图像中目标像素的输出值。
    (4)对所有位置重复进行。
    这4步的描述有点抽象,接下来让我们来做一个例子。我们以一个微小的4×4灰度图像和一个3×3的滤波器为例:
    在这里插入图片描述
    图像中的数字就是我们日常见到的像素强度,其中0为黑色,255为白色,我们的输出设置成为一个2×2的输出图像。
    首先,将我们的滤波器叠加到图像的左上位置:
    在这里插入图片描述
    接着,将两个值(图像值和滤波器值)进行逐元素相乘。得到了如下的表格:
    在这里插入图片描述
    得出结果62-33=29。
    最后,我们将结果放在输出图像的目标像素中。由于我们的过滤器被覆盖在输入图像的左上角,我们的目标像素是输出图像的左上角:
    在这里插入图片描述
    以此类推,就可以得到2×2图像的数值:
    在这里插入图片描述
    3.1 卷积有什么用?
    我们先把卷积的用途放一下,来看图:
    在这里插入图片描述
    这不就是刚刚3×3的滤波器吗?其实它还有一个专业的名字——垂直Sobel滤波器,对应的还有一个水平Sobel滤波器,就是中间横着的一行数字为0。
    在这里插入图片描述
    其实,Sobel滤波器是边缘检测器,垂直Sobel滤波器是检测垂直边缘,而水平Sobel是检测水平边缘。
    下图分别为垂直Sobel滤波器和水平Sobel滤波器的应用实例:
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    试想,如果两个滤波器都是用了,卷积是不是就能抓住图像的边缘特征了。输出图像中的亮像素说明了原始图像的周围有很强的边缘。这样一来,卷积就可以帮助我们寻找特定的局部图像特征,比如边缘。
    3.2 填充
    通常来说,我们其实都希望输出图像能够跟原始图像的大小相同。但在上面的示例中,我们是以4×4图像为输入,以2×2图像为输出,那应该怎么解决这个问题呢?
    填充。这时候就要谈到0的妙用了,就是要在图像周围添加一圈“0”,而滤波器则也需要填充1个像素。
    在这里插入图片描述
    这样,输出跟输入的图像具有相同的尺寸,叫做相同填充。
    3.3 卷积层
    卷积层就包含了上述的一组滤波器,卷积层的主要参数就是滤波器的数量。
    对于MNIST CNN,如果使用带有8个滤波器的小型卷积层,那么输入为28×28,输出结果就变成了26×26×8 。
    在这里插入图片描述
    提示:输出是26x26x8,而不是28x28x8,因为我们正在使用有效填充,使输入的宽度和高度减少2。

    4.池化层

    图像中的相邻i像素往往都有相似的值,而经过卷积层也就能在相邻像素中产生了相似的值。这样就会导致卷积层输出的很多信息都是多余的。
    就如上述的负责边缘检测的滤波器,它能够在某个位置上找到较强的边缘,但是从很可能在其相邻的一个像素也能找到较强的边缘,这样就造成了两个相同的边缘同时存在。
    这样的话,就造成了信息的冗余,不会发现新的信息。
    池化就解决了这个问题。池化,就是通过将输入中的值集中在一起,减少输入的大小。
    通常,是通过一个简单的操作来完成的,比如取max、min或average。
    下面是一个最大池化层的例子,池化大小为2的最大池化层。为了执行最大池化,以2×2块遍历输入图像,并将最大值放入对应像素的输出图像中。
    在这里插入图片描述
    池化将输入的宽度和高度除以池大小。
    比如,对于我们的MNIST CNN,我们将在初始转换层之后立即放置一个池大小为2的最大池化层。池化层会将26 x 26 x 8输入转换为13 x 13 x 8输出。
    在这里插入图片描述

    5.Softmax

    实际上,最终完成CNN,还需要赋予其预测的能力。
    那么,将通过使用多类分类问题的标准最终层:Softmax层,这是一个完全连接(密集)的层,它使用Softmax函数作为其激活的全连接(密集)层。
    什么是Softmax函数?
    给定一些数字,Softmax函数就能将任意数字转化为概率。比如,我们选定数字 -1、0、3和5。首先,我们需要计算e的指定数字次方,然后将其所有结果相加,当作分母。
    在这里插入图片描述
    最后,e的指定数字次方的值就作为分子,由此计算可能性。
    在这里插入图片描述
    而以MNIST CNN为例,将使用带有10个节点的softmax层作为CNN的最后一层,每个数字代表一个数字。层中的每个节点将连接到每个输入。
    在这里插入图片描述
    应用softmax变换后,由节点表示的概率最高的数字将是CNN的输出了。
    好了,介绍了这么多。是不是能够很好的理解卷积神经网络了呢?

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    简介

    随着Vision Transformer的发展,利用CNN与Transformer相结合、基于纯Transformer设计的网络架构层出不穷。与此同时,相当一部分研究聚焦于探讨Transformer的必要性,并由此出现了多层感知机(Multi layer perceptron, MLP)、傅里叶变换(Fourier transform)等替代Transformer组件构建网络模型的研究。

    本文力图将现有前沿同Transformer相关或力图替代Transformer结构的相关研究汇总到一起,将其模型的架构分别简要列出,并统一汇总各个backbone模型对应的效果。

    FC: Fully-Connected layer 全连接层,可用1*1卷积等价替代(Network in Network 论文)。
    SA: Self-attention 自注意力模块
    FT: Fourier transform 傅里叶变换
    FF: Feed-Forward layer 前馈网络层
    MHSA: Multi-Head Self-attention 多头自注意力模块
     

    CNN&Transformer Network设计

    Conformer:Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition

    CNN中的卷积操作聚焦于提取图片的局部信息。Transformer能够通过构造patch embeddings提取到图片的全局表示。局部信息的小而精和全局表示的大而全会使得图像的特征提取过程出现提取能力不足和信息冗余的缺点。

    为了更好地平衡两者信息各自包含的特点,作者提出了FCU(Feature Coupling Unit) 单元,作为CNN分支和Transformer分支的信息交互渠道,并在此基础上构建整个网络模型。为了解决两个分支的特征大小不匹配的问题,CNN采用 1×1 conv再上采样传递到Trans block中,Trans block采用下采样和1×1 conv传递到CNN。

    其网络总结构图如下图所示:Conformer
     

    Scaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones

    作者考虑了self-attention和CNN操作在广义的空间池化上的等价性,将其统一到了一起。作者阐明,该过程的本质是对图像中某一区域利用一个权重矩阵进行一个线性变换。因此,在HaloNet中,作者将原始图像划分后的patch的感知区域进行一定比例的扩大,引入一个Transformation matrix 对扩大后的区域进行线性变化。将每个patch进行上述操作之后,汇总成一个维度同输入图片的queies,keys和values的生成类似。
    上述操作示意图如下所示:
    在这里插入图片描述
    HaloNet网络家族结构如下所示:
    HaloNet
     

    MLP Network设计

    MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision(ViT团队)

    手写数字识别实验(MNIST)中MLP模型能够取得较好的效果。随着图像复杂程度和数据集类别数目的增涨,MLP难以有较为高效的特征提取能力。为了避免特征提取中的参数过于冗余,因此出现了卷积/attention等操作。

    为了融合图像像素特征信息和其位置信息,如ViT相同,将原始 H × W × C 1 H×W×C1 H×W×C1图像构建patch,得到 S = H × W / p 2 S = H×W/p^2 S=H×W/p2个patch,再将每个patch通过MLP映射成C2维,该过程已经将原始patch的序列信息融合到了C之中。因此图像整体输入由三维 H × W × C 1 H×W×C1 H×W×C1,映射成了二维 S × C 2 S×C2 S×C2,该过程参数量压缩比率为:
    H × W × C 1 / S × C 2 = C 1 × p 2 / C 2 H×W×C1/S×C2=C1×p^2/C2 H×W×C1/S×C2=C1×p2/C2

    按照这个基本思路,MLP-Mixer整体架构如下图所示:
    MLP-Mixer
    作者在更大的图像识别数据集ImageNet-21k和JET-300上面也进行了一些实验,获得了较有竞争力的实验结果。(JET-300数据集并未开源,为谷歌的私有数据集)
     

    RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition(RepVGG团队)

    该模型构造思路同样从局部先验性质、全局建模能力、位置信息获取的角度进行构建。卷积操作具有较强的局部特征提取的能力,而FC层具有全局建模能力和先验知识。

    利用结构重参数技术,作者在训练模型时,为每一个MLP层添加平行的卷积+BN分支,构成一个RepMLP Block。在部署时,把平行的卷积分支等效为MLP分支,使deploy模型只有MLP操作。

    与RepVGG的一卷到底相比,RepMLP运行速度更快,并且具备全局建模能力和位置先验性质。其网络结构如下图所示:
    RepMLP
     

    ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training(DeiT作者一作)

    为了解决MLP-Mixer模型需要大量数据进行训练的问题,作者利用残差连接和知识蒸馏操作(在和其他模型对比性能指标时未考虑知识蒸馏),只需要ImageNet-1k数据就能够达到较好的性能。其模型结构简要如下图所示:
    ResMLP
    输入图像的处理方式同ViT、MLP-Mixer均相同。图中,T代表矩阵转置操作,A代表Affine Transformation,其定义如下所示:
    affine操作
    式中alpha和beta均为模型学习的参数,这里的x为每一个patch,该操作单独对一个patch进行简单的重新缩放和增加偏置。ResMLP中并未使用任何正则化方法,而是用A代替了正则方法。
     

    Pay attention to MLPs (将self-attention更换为空间上的线性变换,谷歌大脑)

    本文聚焦于self-attention在网络模块当中的必要性。可以将空间编码过程和self-attention理解为对每一个patch的特征进行拓展,同时将特征建立空间联系。本文意在使用MLP模块对特征的表示空间和位置关系的表示空间均建立联系。网络模块如下图所示:
    gMLP
    其中,Channel proj 代表对输入的n*d embedding中每一个token从特征维度进行线性映射(及n中每一个元素对应的d经过MLP)。而 Spatial Gating Unit(SGU) 对输入的n*d embedding中每一个位置对应的特征进行线性映射(所有n个元素在位置d处的特征经过MLP)
     
    因为,SGU单元考虑到了跨token的位置信息,所以可以替代Transformer中的position encoding环节。而通道映射同样带来了特征本身的信息,因此self-attention可以完全被替代了。
     
    在细节处理上,作者发现在通道映射过程中把特征分成两个部分效果更好。具体的SGU单元定义如下所示:
    通道线性映射
    SGU单元
     

    Do You Even Need Attention?(Transformer中用FF替代self-attention层, FFN)

    为了验证self-attention在transformer block中的有效性,Luke Melas-Kyriazi将block中attention部分完全替代为FF层,整体网络结构如下图所示:
    FFN
    由图可见,在每一个block中完全没有attention层,而是用全连接层来提取patch embedding之后的信息。由后续的实验结果知,在模型较小的情况下其能与trans based模型有相近的性能,在模型较大的情况下其超越了trans based模型。
     

    Transformer相关特性研究

    Intriguing Properties of Vision Transformers论文系统研究了基于Transformer和CNN构造的图像分类器一些很多有趣的特性,包括纹理与形状信息的提取效果不同。作者对模型的鲁棒性,抗攻击性,抗噪声性,泛化性等诸多特性进行了较为系统的研究,并得出了很多有趣的结论
    论文解析为此链接。

    Transformer中用FT替代self-attention层

    Transformer中的SA模块对于长序列有巨大的计算开销,这种开销成为了Transformer使用限制的主要原因。为了代替SA模块,同时保留对输入序列次序特征的敏感性,在Transformer中的encoder部分中,采用FT代替SA层,使得BERT模型在保留92%准确率的同时在GPU上训练速度提升7倍。

    对于一个序列{Xn},n属于[0, N-1]其傅里叶变换如下式表达:
    傅里叶变换
    利用傅里叶变换构造的encoder和Transformer中的encoder模块对比如下图所示。(左:原始的Trans,右:FT)
    FT替代SA模块
    目前该范式只用于自然语言处理的基准测试,暂未应用到vision transformer中。
     

    模型效果汇总

    图像识别:在公开的ImageNet-1k数据集上的top1和top5性能指标,对照标准为未使用其他额外数据,未使用知识蒸馏、迁移学习,使用适当的数据增强方法。
    对于每一种模型架构提出的不同参数量的结构设计,取其性能指标最好的结果进行统计。
    img_size 代表训练时图片的尺寸大小

    NameStyletop1img_sizeParametersFLOPs
    ResNet-50CNN78.0325.53M8343M
    ResNet-101CNN79.4044.49M15919M
    ConformerCNN&Trans84.1083.3M
    HaloNetCNN&Trans84.9067M
    FFN-BFF74.922463M
    ViTCNN&Trans71.2306M
    FFN-LFF71.9224206M
    MLP-MixerMLP76.4459M
    RepMLP-R50MLP80.0787.38M8354M
    ResMLP-36MLP79.7060045M8900M
    gMLP-BMLP81.6022473M31.6B

     

    参考文献

    2021.3.30 Scaling Local Self-Attention for Parameter Efficient Visual Backbones[CVPR 2021oral] (HaloNet)
    2021.5.4 MLP-Mixer: An all-MLP Architecture for Vision [arXiv]
    2021.5.6 Do You Even Need Attention? A Stack of Feed-Forward Layers Does Surprisingly Well on ImageNet [arXiv]
    2021.5.5 RepMLP: Re-parameterizing Convolutions into Fully-connected Layers for Image Recognition[arXiv]
    2021.5.7 ResMLP: Feedforward networks for image classification with data-efficient training[arXiv]
    2021.5.9 Conformer:Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition [arXiv]
    2021.5.9 FNet: Mixing Tokens with Fourier Transforms [arXiv]
    2021.5.17 Pay attention to MLPs[arXiv]

    知乎:Vision MLP超详细解读 (原理分析+代码解读) (一)

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  • Transformers 在计算机视觉中的应用 我们知道 transformers 非常有趣,但是在计算机视觉应用方面仍然存在问题。事实上,就像俗话说那样:"一张图片胜过千言万语"。图片包含的信息比句子多得多,因此我们必须调整...

    我相信你肯定已经在自然语言领域中听说过 transformer 这种结构,因为它在 2020 年的 GPT3 上引起了巨大轰动。Transformer 不仅仅可以用于NLP,在许多其他领域表现依然非常出色。

    在本文中我将介绍 transformer 从文本输入转换为图像,它是超越计算机视觉技术的最新卷积神经网络。

    为什么要使用 transformer 替换 CNN 呢?

    为什么我们要试图取代用于计算机视觉中的卷积神经网络(CNNs)呢?

    这是因为在处理复杂任务时,transformer 可以有效地使用更多的内存,并且功能更强大。此外 transformer 以并行方式进行计算的。更多关于 transformer 的内容可以在如下论文中了解:

    https://arxiv.org/abs/1706.03762

    Self-attention process in NLP

    与 CNN 相比,transformer 可以同时从输入及其相互关系中提取我们需要的所有信息。CNN的定位比较广泛,使用小型过滤器将信息压缩为通用结果。尽管 CNN 结构对于常规分类任务的效果是强大的,但它没有许多任务(例如实例识别)所必需的空间信息。这是因为卷积神经网络不考虑距离像素的关系。

    在 NLP 中,计算机视觉案例中输入类型是句子和图像。为了快速引入 attention 机制的概念,我们以一个简单的 NLP 为例。

    输入一个句子,将其用 transformer 来转换。attention 基本上是测量句子中的每个单词与输出句子上的每个单词的关系。我们也称之为" self-attention",它可以被看作是衡量一个特定单词对同一句子的所有其他单词的影响。同样的过程也适用于计算图像中的注意力及其相互关系的图像,正如我们将在本文中进一步讨论的那样。

    Transformers 在计算机视觉中的应用

    我们知道 transformers 非常有趣,但是在计算机视觉应用方面仍然存在问题。事实上,就像俗话说那样:"一张图片胜过千言万语"。图片包含的信息比句子多得多,因此我们必须调整基本的 transformer 架构来有效地处理图像。

    这是由于它的自注意力的计算复杂度是图像大小的平方,从而使计算时间和内存需求激增。相反,研究人员将这种平方计算复杂度替换为图像大小的线性计算复杂度。

    The Swin Transformer

    实现此目的的过程非常简单。首先,像大多数计算机视觉任务一样,RGB图像被发送到网络。该图像被分解成图像块,每个图像块都被当作一个 token。这些 token 是像素本身的RGB值。与NLP进行比较,你可以看到它,因为整体图像是句子,每个图像块都是该句子的单词。自我注意力会应用到每个图像块上,这里称为窗口。然后,移动窗口从而产生新的窗口以再次应用 self-attention。同时允许跨窗口连接,从而带来更高的效率。与卷积神经网络相比,这非常有趣,因为它允许出现长距离像素关系。

    这只是第一阶段,第二阶段非常相似,但将每组两个相邻图像块的特征相联,将分辨率降低2倍。此过程在第3阶段和第4阶段重复两次,以生成与典型卷积网络如ResNets和VG相同的特征图分辨率。

    卷积的强大之处在于,过滤器在全局范围内使用固定的权重,从而实现了卷积的平移不变性,使其成为一个强大的广义过滤器。在自注意力中,权重不是全局固定的。相反,它们依赖于本地环境本身。因此,自注意力不仅考虑了每个像素,还考虑了它与其他像素的关系。

    此外,它的移动窗口技术允许出现长距离像素关系。但这些长距离像素关系仅出现在相邻窗口,因此失去了更长距离像素关系,这也表明transformers应用于计算机视觉方面仍然存在需要改进的地方。

    结论

    跨越计算机视觉和自然语言处理的统一架构可以使这两个领域受益,因为它将促进视觉和文本信号的联合建模,并且来自这两个领域的建模知识可以更深入地共享,这无疑是两个领域向前迈出的重要一步!

    
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