近日，华为诺亚方舟实验室的一篇论文被CVPR 2020接受，该论文提出了一种新型的端侧神经网络架构GhostNet，该架构在同样精度下，速度和计算量均少于SOTA算法。

该论文提供了一个全新的Ghost模块，旨在通过廉价操作生成更多的特征图。基于一组原始的特征图，作者应用一系列线性变换，以很小的代价生成许多能从原始特征发掘所需信息的“幻影”特征图（Ghost feature maps）。该Ghost模块即插即用，通过堆叠Ghost模块得出Ghost bottleneck，进而搭建轻量级神经网络——GhostNet。在ImageNet分类任务，GhostNet在相似计算量情况下Top-1正确率达75.7%，高于MobileNetV3的75.2%。

论文链接：https://arxiv.org/abs/1911.11907

开源地址：https://github.com/huawei-noah/ghostnet

引言

卷积神经网络推动了计算机视觉诸多任务的进步，比如图像识别、目标检测等。但是，神经网络在移动设备上的应用还亟待解决，主要原因是现有模型又大又慢。因而，一些研究提出了模型的压缩方法，比如剪枝、量化、知识蒸馏等；还有一些则着重于高效的网络结构设计，比如MobileNet，ShuffleNet等。本文就设计了一种全新的神经网络基本单元Ghost模块，从而搭建出轻量级神经网络架构GhostNet。

在一个训练好的深度神经网络中，通常会包含丰富甚至冗余的特征图，以保证对输入数据有全面的理解。如下图所示，在ResNet-50中，将经过第一个残差块处理后的特征图拿出来，三个相似的特征图对示例用相同颜色的框注释。该对中的一个特征图可以通过廉价操作（用扳手表示）将另一特征图变换而获得，可以认为其中一个特征图是另一个的“幻影”。因为，本文提出并非所有特征图都要用卷积操作来得到，“幻影”特征图可以用更廉价的操作来生成。

图1 ResNet50特征图可视化

在本文中，作者提出了一种新颖的Ghost模块，可以使用更少的参数来生成更多特征图。具体来说，深度神经网络中的普通卷积层将分为两部分。第一部分涉及普通卷积，但是将严格控制它们的总数。给定第一部分的固有特征图，然后将一系列简单的线性运算应用于生成更多特征图。与普通卷积神经网络相比，在不更改输出特征图大小的情况下，该Ghost模块中所需的参数总数和计算复杂度均已降低。基于Ghost模块，作者建立了一种有效的神经体系结构，即GhostNet。作者首先在基准神经体系结构中替换原始的卷积层，以证明Ghost模块的有效性，然后在几个基准视觉数据集上验证GhostNet的优越性。实验结果表明，所提出的Ghost模块能够在保持相似识别性能的同时降低通用卷积层的计算成本，并且GhostNet可以超越MobileNetV3等先进的高效深度模型，在移动设备上进行快速推断。

方法

Ghost模块

图2 (a) 普通卷积层 (b) Ghost模块

复杂度分析

构建GhostNet

Ghost Bottleneck：利用Ghost模块的优势，作者介绍了专门为小型CNN设计的Ghost bottleneck（G-bneck）。如图3所示，Ghost bottleneck似乎类似于ResNet中的基本残差块（Basic Residual Block），其中集成了多个卷积层和shortcut。Ghost bottleneck主要由两个堆叠的Ghost模块组成。第一个Ghost模块用作扩展层，增加了通道数。这里将输出通道数与输入通道数之比称为expansion ratio。第二个Ghost模块减少通道数，以与shortcut路径匹配。然后，使用shortcut连接这两个Ghost模块的输入和输出。这里借鉴了MobileNetV2，第二个Ghost模块之后不使用ReLU，其他层在每层之后都应用了批量归一化（BN）和ReLU非线性激活。上述Ghost bottleneck适用于stride= 1，对于stride = 2的情况，shortcut路径由下采样层和stride = 2的深度卷积（Depthwise Convolution）来实现。出于效率考虑，Ghost模块中的初始卷积是点卷积（Pointwise Convolution）。

图3 Ghost bottleneck

GhostNet：基于Ghost bottleneck，作者提出GhostNet，如表1所属。作者遵循MobileNetV3的基本体系结构的优势，然后使用Ghost bottleneck替换MobileNetV3中的bottleneck。GhostNet主要由一堆Ghost bottleneck组成，其中Ghost bottleneck以Ghost模块为构建基础。第一层是具有16个卷积核的标准卷积层，然后是一系列Ghost bottleneck，通道逐渐增加。这些Ghost bottleneck根据其输入特征图的大小分为不同的阶段。除了每个阶段的最后一个Ghost bottleneck是stride = 2，其他所有Ghost bottleneck都以stride = 1进行应用。最后，利用全局平均池和卷积层将特征图转换为1280维特征向量以进行最终分类。SE模块也用在了某些Ghost bottleneck中的残留层，如表1中所示。与MobileNetV3相比，这里用ReLU换掉了Hard-swish激活函数。尽管进一步的超参数调整或基于自动架构搜索的Ghost模块将进一步提高性能，但表1所提供的架构提供了一个基本设计参考。

表1 GhostNet网络架构

实验

Ghost模块消融实验

如上所述，Ghost模块具有两个超参数，也就是，s用于生成 m=n/s个内在特征图，以及用于计算幻影特征图的线性运算的 d*d （即深度卷积核的大小）。作者测试了这两个参数的影响。

首先，作者固定s=2并在{1,3,5,7} 范围中调整d，并在表2中列出CIFAR-10验证集上的结果。作者可以看到，当d=3的时候，Ghost模块的性能优于更小或更大的Ghost模块。这是因为大小为1X1的内核无法在特征图上引入空间信息，而较大的内核（例如d=5或 d=7）会导致过拟合和更多计算。因此，在以下实验中作者采用d=3来提高有效性和效率。

表2 超参数d的影响

在研究了内核大小的影响之后，作者固定d=3并在{2,3,4,5} 的范围内调整超参数s。实际上， s与所得网络的计算成本直接相关，即，较大的s导致较大的压缩率和加速比。从表3中的结果可以看出，当作者增加s时，FLOP显着减少，并且准确性逐渐降低，这是在预期之内的。特别地，当s=2 ，也就是将VGG-16压缩2x时，Ghost模块的性能甚至比原始模型稍好，表明了所提出的Ghost模块的优越性。

表3 超参数s的影响

作者将Ghost模块用在VGG-16和ResNet-56架构上，然后和几个代表性的最新模型进行了比较。Ghost-VGG-16 (s=2)以最高的性能（93.7%）胜过竞争对手，但FLOPs明显减少。对于已经比VGG-16小得多的ResNet-56，基于Ghost模块的模型可以将计算量降低一半时获得可比的精度，还可以看到，其他具有相似或更大计算成本的最新模型所获得的准确性低于Ghost模型。

表4 在CIFAR-10数据集和SOTA模型对比

特征图可视化

作者还可视化了Ghost模块的特征图，如图4所示。图4展示了Ghost-VGG-16的第二层特征，左上方的图像是输入，左红色框中的特征图来自初始卷积，而右绿色框中的特征图是经过廉价深度变换后的幻影特征图。尽管生成的特征图来自原始特征图，但它们之间确实存在显着差异，这意味着生成的特征足够灵活，可以满足特定任务的需求。

图4 Ghost-VGG-16的第二层输出特征图可视化

图5 原始VGG-16的第二层输出特征图可视化

GhostNet性能

ImageNet分类数据集：为了验证所提出的GhostNet的优越性，作者对ImageNet分类任务进行了实验。在ImageNet验证集上报告的所有结果均是single crop的top-1的性能。对于GhostNet，为简单起见，作者在初始卷积中设置了内核大小 k=1，在所有Ghost模块中设置了s=2和 d=3 。作者和现有最优秀的几种小型网络结构作对比，包括MobileNet系列、ShuffleNet系列、IGCV3、ProxylessNAS、FBNet、MnasNet等。结果汇总在表5中，这些模型分为3个级别的计算复杂性，即~50，~150和200-300 MFLOPs。从结果中我们可以看到，通常较大的FLOPs会在这些小型网络中带来更高的准确性，这表明了它们的有效性。而GhostNet在各种计算复杂度级别上始终优于其他竞争对手，主要是因为GhostNet在利用计算资源生成特征图方面效率更高。

表5 GhostNet在ImageNet数据集的表现

硬件推理速度：由于提出的GhostNet是为移动设备设计的，因此作者使用TFLite工具在基于ARM的手机华为P30Pro上进一步测量GhostNet和其他模型的实际推理速度。遵循MobileNet中的常用设置，作者使用Batch size为1的单线程模式。从图6的结果中，我们可以看到与具有相同延迟的MobileNetV3相比，GhostNet大约提高了0.5%的top-1的准确性，另一方面GhostNet需要更少的运行时间来达到相同的精度。例如，精度为75.0％的GhostNet仅具有40毫秒的延迟，而精度类似的MobileNetV3大约需要46毫秒来处理一张图像。总体而言，作者的模型总体上胜过其他最新模型，例如谷歌MobileNet系列，ProxylessNAS，FBNet和MnasNet。

值得指出的是，华为内部开发了一款神经网络部署工具Bolt，对GhostNet实现做了进一步优化，速度相比其他框架如NCNN、TFLite更快。感兴趣的读者可以参考：

https://github.com/huawei-noah/bolt

COCO目标检测数据集：为了进一步评估GhostNet的泛化能力，作者在MS COCO数据集上进行了目标检测实验。具有特征金字塔网络（FPN）的两阶段Faster R-CNN和单阶段的RetinaNet作为baseline，而GhostNet用于骨干网络做特征提取器。表6显示了检测结果，其中FLOPs是使用 [公式] 输入图像计算的。通过使用显着降低的计算成本，GhostNet可以在单阶段的RetinaNet和两阶段的Faster R-CNN框架上达到和MobileNetV2和MobileNetV3类似的mAP。

表6 GhostNet在COCO数据集的表现

总结

为了减少最新的深度神经网络的计算成本，本文提出了一种用于构建高效的神经网络结构的新型Ghost模块。Ghost模块将原始卷积层分为两部分，首先使用较少的卷积核来生成原始特征图，然后，进一步使用廉价变换操作以高效生产更多幻影特征图。在基准模型和数据集上进行的实验表明，该方法是一个即插即用的模块，能够将原始模型转换为更紧凑的模型，同时保持可比的性能。此外，在效率和准确性方面，使用提出的新模块构建的GhostNet均优于最新的轻量神经网络，如MobileNetV3。

作者介绍：

王云鹤华为诺亚，深度学习边缘计算

原文链接：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/109325275

创作场景

华为开源端侧神经网络架构 GhostNet，超越谷歌 MobileNet | CVPR 2020 论文解读