残差网络ResNet(超详细代码解析) :你必须要知道backbone模块成员之一

 

         本文主要贡献代码模块(文末)，在本文中对resnet进行了复现，是一份原始版本模块，里面集成了权重文件pth的载入模块(如函数：init_weights(self, pretrained=None))，layers的冻结模块(如函数：_freeze_stages(self))，更是将其改写成可读性高的代码，若你需要执行该模块，可直接将其代码模块粘贴成.py文件即可。而理论模块，并非本文重点，因此借鉴博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42706477 ，我将不再说明：

 

注：本人也意在改写更多backbones模块，后续将会放入该github中，可供代码下载：https://github.com/tangjunjun966/backbones

 

本文机构：1.基本原理；2. Resnet代码复现；3.代码运行结果展示

 

 1.基本原理

ResNet的作者何凯明也因此摘得CVPR2016最佳论文奖，当然何博士的成就远不止于此，感兴趣的可以去搜一下他后来的辉煌战绩。那么ResNet为什么会有如此优异的表现呢？其实ResNet是解决了深度CNN模型难训练的问题，从图2中可以看到14年的VGG才19层，而15年的ResNet多达152层，这在网络深度完全不是一个量级上，所以如果是第一眼看这个图的话，肯定会觉得ResNet是靠深度取胜。事实当然是这样，但是ResNet还有架构上的trick，这才使得网络的深度发挥出作用，这个trick就是残差学习（Residual learning）。下面详细讲述ResNet的理论及实现。

深度网络的退化问题

从经验来看，网络的深度对模型的性能至关重要，当增加网络层数后，网络可以进行更加复杂的特征模式的提取，所以当模型更深时理论上可以取得更好的结果，从图2中也可以看出网络越深而效果越好的一个实践证据。但是更深的网络其性能一定会更好吗？实验发现深度网络出现了退化问题（Degradation problem）：网络深度增加时，网络准确度出现饱和，甚至出现下降。这个现象可以在图3中直观看出来：56层的网络比20层网络效果还要差。这不会是过拟合问题，因为56层网络的训练误差同样高。我们知道深层网络存在着梯度消失或者爆炸的问题，这使得深度学习模型很难训练。但是现在已经存在一些技术手段如BatchNorm来缓解这个问题。因此，出现深度网络的退化问题是非常令人诧异的。

图3 20层与56层网络在CIFAR-10上的误差

残差学习

深度网络的退化问题至少说明深度网络不容易训练。但是我们考虑这样一个事实：现在你有一个浅层网络，你想通过向上堆积新层来建立深层网络，一个极端情况是这些增加的层什么也不学习，仅仅复制浅层网络的特征，即这样新层是恒等映射（Identity mapping）。在这种情况下，深层网络应该至少和浅层网络性能一样，也不应该出现退化现象。好吧，你不得不承认肯定是目前的训练方法有问题，才使得深层网络很难去找到一个好的参数。

这个有趣的假设让何博士灵感爆发，他提出了残差学习来解决退化问题。对于一个堆积层结构（几层堆积而成）当输入为  时其学习到的特征记为  ，现在我们希望其可以学习到残差  ，这样其实原始的学习特征是  。之所以这样是因为残差学习相比原始特征直接学习更容易。当残差为0时，此时堆积层仅仅做了恒等映射，至少网络性能不会下降，实际上残差不会为0，这也会使得堆积层在输入特征基础上学习到新的特征，从而拥有更好的性能。残差学习的结构如图4所示。这有点类似与电路中的“短路”，所以是一种短路连接（shortcut connection）。

图4 残差学习单元

为什么残差学习相对更容易，从直观上看残差学习需要学习的内容少，因为残差一般会比较小，学习难度小点。不过我们可以从数学的角度来分析这个问题，首先残差单元可以表示为：

其中  和  分别表示的是第  个残差单元的输入和输出，注意每个残差单元一般包含多层结构。  是残差函数，表示学习到的残差，而  表示恒等映射，  是ReLU激活函数。基于上式，我们求得从浅层  到深层  的学习特征为：

利用链式规则，可以求得反向过程的梯度：

式子的第一个因子  表示的损失函数到达  的梯度，小括号中的1表明短路机制可以无损地传播梯度，而另外一项残差梯度则需要经过带有weights的层，梯度不是直接传递过来的。残差梯度不会那么巧全为-1，而且就算其比较小，有1的存在也不会导致梯度消失。所以残差学习会更容易。要注意上面的推导并不是严格的证明。

ResNet的网络结构

ResNet网络是参考了VGG19网络，在其基础上进行了修改，并通过短路机制加入了残差单元，如图5所示。变化主要体现在ResNet直接使用stride=2的卷积做下采样，并且用global average pool层替换了全连接层。ResNet的一个重要设计原则是：当feature map大小降低一半时，feature map的数量增加一倍，这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到，ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制，这就形成了残差学习，其中虚线表示feature map数量发生了改变。图5展示的34-layer的ResNet，还可以构建更深的网络如表1所示。从表中可以看到，对于18-layer和34-layer的ResNet，其进行的两层间的残差学习，当网络更深时，其进行的是三层间的残差学习，三层卷积核分别是1x1，3x3和1x1，一个值得注意的是隐含层的feature map数量是比较小的，并且是输出feature map数量的1/4。

图5 ResNet网络结构图表1 不同深度的ResNet

下面我们再分析一下残差单元，ResNet使用两种残差单元，如图6所示。左图对应的是浅层网络，而右图对应的是深层网络。对于短路连接，当输入和输出维度一致时，可以直接将输入加到输出上。但是当维度不一致时（对应的是维度增加一倍），这就不能直接相加。有两种策略：（1）采用zero-padding增加维度，此时一般要先做一个downsamp，可以采用strde=2的pooling，这样不会增加参数；（2）采用新的映射（projection shortcut），一般采用1x1的卷积，这样会增加参数，也会增加计算量。短路连接除了直接使用恒等映射，当然都可以采用projection shortcut。

图6 不同的残差单元

作者对比18-layer和34-layer的网络效果，如图7所示。可以看到普通的网络出现退化现象，但是ResNet很好的解决了退化问题。

图7 18-layer和34-layer的网络效果

最后展示一下ResNet网络与其他网络在ImageNet上的对比结果，如表2所示。可以看到ResNet-152其误差降到了4.49%，当采用集成模型后，误差可以降到3.57%。

表2 ResNet与其他网络的对比结果

说一点关于残差单元题外话，上面我们说到了短路连接的几种处理方式，其实作者在文献[2]中又对不同的残差单元做了细致的分析与实验，这里我们直接抛出最优的残差结构，如图8所示。改进前后一个明显的变化是采用pre-activation，BN和ReLU都提前了。而且作者推荐短路连接采用恒等变换，这样保证短路连接不会有阻碍。感兴趣的可以去读读这篇文章。

 

 

 

 

 2.Resnet代码复现

"""
@author: tangjun
@contact: 511026664@qq.com
@time: 2020/12/7 22:48
@desc: 残差ackbone
"""

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


def Conv(in_planes, out_planes, **kwargs):
    "3x3 convolution with padding"
    padding = kwargs.get('padding', 1)
    bias = kwargs.get('bias', False)
    stride = kwargs.get('stride', 1)
    kernel_size = kwargs.get('kernel_size', 3)
    out = nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=bias)
    return out


class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = Conv(inplanes, planes, stride=stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = Conv(planes, planes)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out


class Bottleneck(nn.Module):
    expansion = 4

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(Bottleneck, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(inplanes, planes, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride,
                               padding=1, bias=False)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv3 = nn.Conv2d(planes, planes * 4, kernel_size=1, bias=False)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * 4)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        residual = x

        out = self.conv1(x)
        out = self.bn1(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv2(out)
        out = self.bn2(out)
        out = self.relu(out)

        out = self.conv3(out)
        out = self.bn3(out)

        if self.downsample is not None:
            residual = self.downsample(x)

        out += residual
        out = self.relu(out)

        return out


class Resnet(nn.Module):
    arch_settings = {
        18: (BasicBlock, (2, 2, 2, 2)),
        34: (BasicBlock, (3, 4, 6, 3)),
        50: (Bottleneck, (3, 4, 6, 3)),
        101: (Bottleneck, (3, 4, 23, 3)),
        152: (Bottleneck, (3, 8, 36, 3))
    }

    def __init__(self, depth,
                 in_channels=None,
                 pretrained=None,

                frozen_stages=-1

                 # num_classes=None
                 ):
        self.inplanes = 64
        super(Resnet, self).__init__()

        self.inchannels = in_channels if in_channels is not None else 3  # 输入通道
        # self.num_classes=num_classes
        self.block, layers = self.arch_settings[depth]
        self.frozen_stages=frozen_stages
        self.conv1 = nn.Conv2d(self.inchannels, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)

        self.layer1 = self._make_layer(self.block, 64, layers[0], stride=1)
        self.layer2 = self._make_layer(self.block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(self.block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(self.block, 512, layers[3], stride=2)

        # self.avgpool = nn.AvgPool2d(7)
        # self.fc = nn.Linear(512 * self.block.expansion, self.num_classes)
        self._freeze_stages()  # 冻结函数
    def _freeze_stages(self):
        if self.frozen_stages >= 0:
            self.norm1.eval()
            for m in [self.conv1, self.norm1]:
                for param in m.parameters():
                    param.requires_grad = False

        for i in range(1, self.frozen_stages + 1):
            m = getattr(self, 'layer{}'.format(i))
            m.eval()
            for param in m.parameters():
                param.requires_grad = False


    def init_weights(self, pretrained=None):
        if isinstance(pretrained, str):
            self.load_checkpoint(pretrained)
        elif pretrained is None:
            for m in self.modules():
                if isinstance(m, nn.Conv2d):
                    nn.init.kaiming_normal_(m.weight, a=0, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
                    if hasattr(m, 'bias') and m.bias is not None: # m包含该属性且m.bias非None # hasattr(对象，属性)表示对象是否包含该属性
                        nn.init.constant_(m.bias, 0)

                elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                    m.weight.data.fill_(1)
                    m.bias.data.zero_()

    def load_checkpoint(self, pretrained):

        checkpoint = torch.load(pretrained)
        if isinstance(checkpoint, OrderedDict):
            state_dict = checkpoint
        elif isinstance(checkpoint, dict) and 'state_dict' in checkpoint:
            state_dict = checkpoint['state_dict']

        if list(state_dict.keys())[0].startswith('module.'):
            state_dict = {k[7:]: v for k, v in checkpoint['state_dict'].items()}

        unexpected_keys = []  # 保存checkpoint不在module中的key
        model_state = self.state_dict()  # 模型变量

        for name, param in state_dict.items():  # 循环遍历pretrained的权重
            if name not in model_state:
                unexpected_keys.append(name)
                continue
            if isinstance(param, torch.nn.Parameter):
                # backwards compatibility for serialized parameters
                param = param.data

            try:
                model_state[name].copy_(param)  # 试图赋值给模型
            except Exception:
                raise RuntimeError(
                    'While copying the parameter named {}, '
                    'whose dimensions in the model are {} not equal '
                    'whose dimensions in the checkpoint are {}.'.format(
                        name, model_state[name].size(), param.size()))
        missing_keys = set(model_state.keys()) - set(state_dict.keys())
        print('missing_keys:',missing_keys)
    def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion,
                          kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
                nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),
            )

        layers = []
        layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample))
        self.inplanes = planes * block.expansion
        for i in range(1, num_blocks):
            layers.append(block(self.inplanes, planes))

        return nn.Sequential(*layers)

    def forward(self, x):
        outs = []
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)

        x = self.layer1(x)
        outs.append(x)
        x = self.layer2(x)
        outs.append(x)
        x = self.layer3(x)
        outs.append(x)
        x = self.layer4(x)
        outs.append(x)

        # x = self.avgpool(x)
        # x = x.view(x.size(0), -1)
        # x = self.fc(x)

        return tuple(outs)


if __name__ == '__main__':
    x = torch.ones((2, 3, 215, 215))
    model = Resnet(depth=50)

    model.init_weights(pretrained='./resnet50.pth')


    out = model(x)

    print(out)

 

 3.代码运行结果展示