论文阅读笔记六十一:Selective Kernel Networks(SKNet CVPR2019)

 

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf

github: https://github.com/implus/SKNet

摘要

       在标准的卷积网络中，每层网络中神经元的感受野的大小都是相同的。在神经学中，视觉神经元感受野的大小是由刺激机制构建的，而在卷积网络中却很少考虑这个因素。本文提出的方法可以使神经元对于不同尺寸的输入信息进行自适应的调整其感受野的大小。building block为Selective Kernel单元。其存在多个分支，每个分支的卷积核的尺寸都不同。不同尺寸的卷积核最后通过softmax进行融合。分支中不同注意力产生不同的有效感受野。多个SK单元进行堆叠构成SKNet。

介绍

       在上世纪猫的前视觉皮层神经元的局部感受野激发了卷积网络的产生。在视觉皮层中，相同区域的神经元的局部感受野的大小是不同的，从而可以在相同的处理阶段中获得不同尺寸的空间信息。该思想被Inception系列网络完美的应用，在其building block中，3x3,5x5,7x7的卷积通过简单的拼接来得到多尺寸信息。

       然而，在设计卷积网络时，神经元感受野的其他属性并没有被考虑到。比如感受野尺寸的自适应调整。大量实验证明，视觉皮层的神经元的感受野尺寸是受激励调制的。像Inception这种具有多个分支的网络其内部存在一种潜在的机制可以在下一个卷积层根据输入的内容调整神经元感受野的大小，这是因为下一个卷积层通过线性组合将不同分支的特征进行融合。但是线性组合的方法不足于提供网络强大的调整能力。

       本文提出了一种非线性的方法融合来自不同核的特征进而实现感受野不同尺寸的调整。引入了"Selective Kernel"卷积，其包含了三个操作：Split,Fuse,Select,Split操作产生多个不同核尺寸的通道与神经元的不同感受野尺寸相关。Fuse操作组合融合来自多通道的信息从而获得一个全局及可理解性的表示用于进行权重选择。Select操作根据挑选得到的权重对不同核尺寸的feature map进行融合。

Selective Kernel Convolution

       本文提出了具有不同尺寸核的SK卷积核用于实现神经元的不同感受野大小。该卷积包含Split,Fuse,Select三个操作，如下图所示。其包含两个分支。因此，本例中只包含两个不同尺寸大小的kernel，可以很容易扩展到多尺寸的卷积核中。

       Split:对于任意输入的feature map，首先进行了两个变换，，其核的尺寸分别为3x3,5x5,上述两个变换都是由group/depthwise 卷积，ReLU，BN等操作组成。为了进一步提高网络的性能，5x5的卷积核替换为一个dilation为2的3x3的卷积核。

       Fuse:本文的目标是实现神经元不同尺寸感受野的自适应调整。一种基本思路是设计一个门机制用于控制流入下一个卷积层中不同分支的信息流。该Gate需要融合所有分支的信息。本文首先进行简单的像素级相加融合。

       然后使用全局平均池化操作来编码全局信息，进而产生channel-wise统计信息。，s中的第c个元素通过在U的HxW维度上进行压缩计算得到。

       接下来，会产生一个紧凑的特征用于精确及调整的选择，通过一个全连接层得到，同时，进行了降维处理。

       为了验证W中d的作用，引入了一个衰减率r，如下，其中C代表通道数。

       Select: 通道间的soft attention可以选择不同尺寸的信息，其被紧凑的特征信息Z引导。在channel-wise应用softmax操作。

 

       在本例中的两个分支中，B是多余的，因为ac + bc = 1，根据不同核的注意力权重得到的输出特征V如下

网络结构

       本文中每个SK单元由一个1x1的卷积，SK卷积，及1x1卷积组成，原网络中所有具有较大尺寸的卷积核都替换为SK卷积从而可以使网络选择合适的感受野大小。在SK单元中，存在一个参数M,用于决定路径的数量，即选择不同卷积核尺寸进行融合的数量。G用于控制每个路径的基数，r用于控制fuse操作中的参数数量。本文实验网络结构如下。

 

实验

 

Reference

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