让你的 ConvNet 一卷到底,清华&旷视提出 CNN 设计新思路 RepVGG

技术讨论 shijie ⋅ 于 2周前 ⋅ 125 阅读

作者丨Happy
来源|AIWalker

paper: httsp://arxiv.org/abs/2101.03697

code: https://github.com/DingXiaoH/RepVGG

该文是清华大学&旷世科技等提出的一种新颖的CNN设计范式,它将ACNet的思想与VGG架构进行了巧妙的结合,即避免了VGG类方法训练所得精度低的问题,又保持了VGG方案的高效推理优点,它首次将plain模型的精度在ImageNet上提升到了超过80%top1精度。相比ResNet、RegNet、EfficientNet等网络,RepVGG具有更好的精度-速度均衡。

Abstract

本文提出一种简单而强有力的CNN架构RepVGG,在推理阶段,它具有与VGG类似的架构,而在训练阶段,它则具有多分支架构体系,这种训练-推理解耦的架构设计源自一种称之为“重参数化(re-parameterization)”的技术。

在ImageNet数据集上,RepVGG取得了超过80%的top-1精度,这是plain模型首次达到如此高的精度。在NVIDIA 1080TiGPU上,RepVGG比ResNet50快83%,比ResNet101快101%,同时具有更高的精度;相比EfficientNet与RegNet,RepVGG表现出了更好的精度-速度均衡。

该文的主要贡献包含以下三个方面:

  • 提出了一种简单有强有的CNN架构RepVGG,相比EfficientNet、RegNet等架构,RepVGG具有更佳的精度-速度均衡;
  • 提出采用重参数化技术对plain架构进行训练-推理解耦;
  • 在图像分类、语义分割等任务上验证了RepVGG的有效性。

Method

Simple is Fast, Memory-economical, Flexible

简单的ConvNet具有这样三点优势:

  • Fast:相比VGG,现有的多分支架构理论上具有更低的Flops,但推理速度并未更快。比如VGG16的参数量为EfficientNetB3的8.4倍,但在1080Ti上推理速度反而快1.8倍。这就意味着前者的计算密度是后者的15倍。Flops与推理速度的矛盾主要源自两个关键因素:(1) MAC(memory access cose),比如多分支结构的Add与Cat的计算很小,但MAC很高; (2)并行度,已有研究表明:并行度高的模型要比并行度低的模型推理速度更快。
  • Memory-economical: 多分支结构是一种内存低效的架构,这是因为每个分支的结构都需要在Add/Concat之前保存,这会导致更大的峰值内存占用;而plain模型则具有更好的内存高效特征。
  • Flexible: 多分支结构会限制CNN的灵活性,比如ResBlock会约束两个分支的tensor具有相同的形状;与此同时,多分支结构对于模型剪枝不够友好。

Training-time Multi-branch Architecture

Palin模型具有多种优势但存在一个重要的弱势:性能差。比如VGG16在ImageNet仅能达到72%的top-1指标。

本文所设计的RepVGG则是受ResNet启发得到,ResNet的ResBlock显示的构建了一个短连接模型信息流$y = x + f(x)$,当$x, f(x)$的维度不匹配时,上述信息流则转变为$y = g(x) +f(x)$。

尽管多分支结构对于推理不友好,但对于训练友好,作者将RepVGG设计为训练时的多分支,推理时单分支结构。作者参考ResNet的identity与$1\times 1$分支,设计了如下形式模块:
$$
y = x + g(x) + f(x)
$$
其中,$g(x), f(x)$分别对应$1\times 1, 3\times 3$卷积。在训练阶段,通过简单的堆叠上述模块构建CNN架构;而在推理阶段,上述模块可以轻易转换为$y = h(x)$形式,且$h(x)$的参数可以通过线性组合方式从已训练好的模型中转换得到。

Re-param for Plain Inference-time Model

接下来,我们将介绍如何将已训练模块转换成单一的$3\times 3$卷积用于推理。下图给出了参数转换示意图。

我们采用$W^{(3)} \in R^{C_2 \times C_1 \times 3 \times 3}$表示输入$C_1$,输出$C_2$,卷积核为3的卷积;采用$W^{(1)} \in R^{C_2\times C_1}$表示输入$C_1$,输出$C_2$,卷积核为1的卷积;采用$\mu^{(3)}, \sigma^{(3)}, \gamma^{(3)}, \beta^{(3)}$表示$3\times 3$卷积后的BatchNorm的参数;采用$\mu^{(1)}, \sigma^{(1)}, \gamma^{(1)}, \beta^{(1)}$表示$1\times 1$卷积后的BatchNorm的参数;采用$\mu^{(0)}, \sigma^{(0)}, \gamma^{(0)}, \beta^{(0)}$表示identity分支的BatchNorm的参数。假设$M^{(1)} \in R^{N \times C_1 \times H_1 \times W_1}$$M^{(2)} \in R^{N \times C_2 \times H_2 \times W_2}$分别表示输入与输出,当$C_1=C_2, H_1=H_2, W_1=W_2$时,
$$
M^{(2)} = bn(M^{(1)}*W^{(3)},\mu^{(3)},\sigma^{(3)},\gamma^{(3)},\beta^{(3)}) \

  • bn(M^{(1)}*W^{(1)},\mu^{(1)},\sigma^{(1)},\gamma^{(1)},\beta^{(1)}) \
  • bn(M^{(1)}, \mu^{(0)}, \sigma^{(0)}, \gamma^{(0)}, \beta^{(0)})
    $$
    否则,简单的采用无identity分支的模块,也就是说只有前两项。注:bn表示推理时的BN。

首先,我们可以将每个BN与其前接Conv层合并:
$$
W^{'}_{i,:,:,:} = \frac{\gamma_i}{\sigmai} W{i,:,:,:} \
b^{'}_i = -\frac{\mu_i \gamma_i}{\sigma_i} + \beta_i
$$

注:identity分支可以视作$1\times1$卷积。通过上述变换,此时上述模块仅仅具有一个$3\times 3$卷积核,两个$1\times1$卷积核以及三个bias参数。此时,三个bias参数可以通过简单的add方式合并为一个bias;而卷积核则可以将$1\times 1$卷积核参数加到$3\times 3$卷积核的中心点得到。说起来复杂,其实看一下code就非常简单了,见文末code。

Architectural Specification

前面介绍了RepVGG的核心模块设计方式,接下来就要介绍RepVGG的网络结构如何设计了。下表给出了RepVGG的配置信息,包含深度与宽度。

RepVGG是一种类VGG的架构,在推理阶段它仅仅采用$3\times 3$卷积与ReLU,且未采用MaxPool。对于分类任务,采用GAP+全连接层作为输出头。

对于每个阶段的层数按照如下三种简单的规则进行设计:

  • 第一个阶段具有更大的分辨率,故而更为耗时,为降低推理延迟仅仅采用了一个卷积层;
  • 最后一个阶段因为具有更多的通道,为节省参数量,故而仅设计一个卷积层;
  • 在倒数第二个阶段,类似ResNet,RepVGG放置了更多的层。

基于上述考量,RepVGG-A不同阶段的层数分别为1-2-4-14-1;与此同时,作者还构建了一个更深的RepVGG-B,其层数配置为1-4-6-16-1。RepVGG-A用于与轻量型网络和中等计算量网络对标,而RepVGG-B用于与高性能网络对标。

在不同阶段的通道数方面,作者采用了经典的配置64-128-256-512。与此同时,作者采用因子$a$控制前四个阶段的通道,因子$b$控制最后一个阶段的通道,通常$b > a$(我们期望最后一层具有更丰富的特征)。为避免大尺寸特征的高计算量,对于第一阶段的输出通道做了约束$min(64, 64a)$。基于此得到的不同RepVGG见下表。

为进一步降低计算量与参数量,作者还设计了可选的$3\times 3$组卷积替换标准卷积。具体地说,在RepVGG-A的3-5-7-...-21卷积层采用了组卷积;此外,在RepVGG-B的23-25-27卷积层同样采用了组卷积。

Experiments

接下来,我们将在不同任务上验证所提方案的有效性,这里主要在ImageNet图像分类任务上进行了实验分析。

上表给出了RepVGG与不同计算量的ResNe及其变种在精度、速度、参数量等方面的对比。可以看到:RepVGG表现出了更好的精度-速度均衡,比如

  • RepVGG-A0比ResNet18精度高1.25%,推理速度快33%;
  • RepVGG-A1比Resnet34精度高0.29%,推理速度快64%;
  • RepVGG-A2比ResNet50精度高0.17%,推理速度快83%;
  • RepVGG-B1g4比ResNet101精度高0.37%,推理速度快101%;
  • RepVGG-B1g2比ResNet152精度相当,推理速度快2.66倍。

另外需要注意的是:RepVGG同样是一种参数高效的方案。比如:相比VGG16,RepVGG-B2b168.com仅需58%参数量,推理快10%,精度高6.57%。

与此同时,还与EfficientNet、RegNet等进行了对比,对比如下:

  • RepVGG-A2比EfficientNet-B0精度高1.37%,推理速度快59%;
  • RepVGG-B1比RegNetX-3.2GF精度高0.39%,推理速度稍快;

此外需要注意:RepVGG仅需200epoch即可取得超过80%的top1精度,见上表对比。这应该是plain模型首次在精度上达到SOTA指标。相比RegNetX-12GF,RepVGG-B3的推理速度快31%,同时具有相当的精度。

尽管RepVGG是一种简单而强有力的ConvNet架构,它在GPU端具有更快的推理速度、更少的参数量和理论FLOPS;但是在低功耗的端侧,MobileNet、ShuffleNet会更受关注。

全文到此结束,更多消融实验分析建议各位同学查看原文。

题外话

话说在半个月多之前就听说xiangyu等人把ACNet的思想与Inception相结合设计了一种性能更好的重参数化方案RepVGG,即可取得训练时的性能提升,又可以保持推理高效,使得VGG类网络可以达到ResNet的高性能。

在初次看到RepVGG架构后,笔者就曾尝试将其用于VDSR图像超分方案中,简单一试,确实有了提升,而且不需要进行梯度裁剪等额外的一些操作,赞。

从某种程度上讲,RepVGG应该是ACNet的的一种极致精简,比如上图给出了ACNet的结构示意图,它采用了$3\times 3, 1\times 3, 3\times 1$三种卷积设计;而RepVGG则是仅仅采用了$3\times 3, 1\times1, identity$三个分支设计。ACNet与RepVGG的另外一点区别在于:ACNet是将上述模块用于替换ResBlock或者Inception中的卷积,而RepVGG则是采用所设计的模块用于替换VGG中的卷积。

Code

最后附上作者提供的RepVGG的核心模块实现code,如下所示。

# code from https://github.com/DingXiaoH/RepVGG
class RepVGGBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size,
                 stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode='zeros', deploy=False):
        super(RepVGGBlock, self).__init__()
        self.deploy = deploy
        self.groups = groups
        self.in_channels = in_channels

        assert kernel_size == 3
        assert padding == 1

        padding_11 = padding - kernel_size // 2

        self.nonlinearity = nn.ReLU()

        if deploy:
            self.rbr_reparam = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride,
                                      padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=True, padding_mode=padding_mode)

        else:
            self.rbr_identity = nn.BatchNorm2d(num_features=in_channels) if out_channels == in_channels and stride == 1 else None
            self.rbr_dense = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=groups)
            self.rbr_1x1 = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=stride, padding=padding_11, groups=groups)
            print('RepVGG Block, identity = ', self.rbr_identity)

    def forward(self, inputs):
        if hasattr(self, 'rbr_reparam'):
            return self.nonlinearity(self.rbr_reparam(inputs))

        if self.rbr_identity is None:
            id_out = 0
        else:
            id_out = self.rbr_identity(inputs)

        return self.nonlinearity(self.rbr_dense(inputs) + self.rbr_1x1(inputs) + id_out)

    def _fuse_bn(self, branch):
        if branch is None:
            return 0, 0
        if isinstance(branch, nn.Sequential):
            kernel = branch.conv.weight.detach().cpu().numpy()
            running_mean = branch.bn.running_mean.cpu().numpy()
            running_var = branch.bn.running_var.cpu().numpy()
            gamma = branch.bn.weight.detach().cpu().numpy()
            beta = branch.bn.bias.detach().cpu().numpy()
            eps = branch.bn.eps
        else:
            assert isinstance(branch, nn.BatchNorm2d)
            kernel = np.zeros((self.in_channels, self.in_channels, 3, 3))
            for i in range(self.in_channels):
                kernel[i, i, 1, 1] = 1
            running_mean = branch.running_mean.cpu().numpy()
            running_var = branch.running_var.cpu().numpy()
            gamma = branch.weight.detach().cpu().numpy()
            beta = branch.bias.detach().cpu().numpy()
            eps = branch.eps
        std = np.sqrt(running_var + eps)
        t = gamma / std
        t = np.reshape(t, (-1, 1, 1, 1))
        t = np.tile(t, (1, kernel.shape[1], kernel.shape[2], kernel.shape[3]))
        return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

        def _pad_1x1_to_3x3(self, kernel1x1):
        if kernel1x1 is None:
            return 0
        kernel = np.zeros((kernel1x1.shape[0], kernel1x1.shape[1], 3, 3))
        kernel[:, :, 1:2, 1:2] = kernel1x1
        return kernel

    def repvgg_convert(self):
        kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn(self.rbr_dense)
        kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn(self.rbr_1x1)
        kernelid, biasid = self._fuse_bn(self.rbr_identity)
        return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3(kernel1x1) + kernelid, bias3x3 + bias1x1 + biasid

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