在計算機視覺領域中，卷積神經網路是非常熱門的，並且在很多任務中取得了非常好的效果。而卷積神經網路中的卷積操作也是非常重要的，它可以提取特徵、減小計算量、降低過擬合等。而非對稱卷積是卷積神經網路中的一個非常重要的操作，在很多任務中比普通的卷積要取得更好的效果。本文將從卷積效果、優缺點、網路結構、代碼實現、核的選擇、替換策略、網路結構設計、關係、演算法等多個方面對非對稱卷積進行詳細的講解。
一、非對稱卷積效果
非對稱卷積是根據卷積神經網路中的特徵圖分布情況來自適應調整卷積核的形狀和大小從而更好地適應數據分布的卷積方式。因此，它可以更好地適應各種數據，從而在很多任務中取得了比普通卷積更好的效果。
圖像分類是卷積神經網路中最基本和最常見的任務之一。對比普通卷積和非對稱卷積在圖像分類任務中的效果，我們可以發現非對稱卷積在訓練過程中很快就收斂到了比較好的效果，而且在測試過程中也取得了比普通卷積更好的識別率。
# 非對稱卷積代碼示例
import torch
import torch.nn.functional as F
class AsymmetricConv2d(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch, kernel_size, padding):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size, padding)
self.offset_weight = nn.Parameter(torch.zeros(out_ch, 2, kernel_size, kernel_size))
def forward(self, x):
x_offset = F.conv2d(x, self.offset_weight, padding=self.padding)
x = self.conv(x_offset)
return x
二、非對稱卷積的優缺點
1. 優點
相比普通的卷積，非對稱卷積有以下幾個優點：
1）能夠更好地適應各種數據分布，在一些比較複雜的任務中取得了比普通卷積更好的效果；
2）能夠在更少的參數量和計算量下取得更好的效果；
3）提出了一種新的思路，引發了很多新的研究思路和方向。
2. 缺點
雖然非對稱卷積在很多任務中表現出了很好的優勢，但是它也有以下一些缺點：
1）需要很大的存儲空間，因為需要存儲每個像素點的偏移量；
2）需要修改現有的框架和代碼，才能支持非對稱卷積。
三、非對稱卷積神經網路
非對稱卷積可以應用於卷積神經網路中的各種結構，比如ResNet、DenseNet、Squeeze-and-Excitation等等。在下面非對稱卷積神經網路示例中，我們將其應用於ResNet-18中，以完成CIFAR-10圖像分類任務。
# 非對稱卷積神經網路示例
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class BasicBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
super(BasicBlock, self).__init__()
self.conv1 = AsymmetricConv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, padding=1)
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.shortcut = nn.Sequential()
if stride != 1 or in_planes != planes:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(planes)
)
def forward(self, x):
out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
out = self.bn2(self.conv2(out))
out += self.shortcut(x)
out = F.relu(out)
return out
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10):
super(ResNet, self).__init__()
self.in_planes = 64
self.conv1 = AsymmetricConv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)
self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)
self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)
self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)
self.linear = nn.Linear(512, num_classes)
def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):
strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1)
layers = []
for stride in strides:
layers.append(block(self.in_planes, planes, stride))
self.in_planes = planes
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
out = self.layer1(out)
out = self.layer2(out)
out = self.layer3(out)
out = self.layer4(out)
out = F.avg_pool2d(out, 4)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.linear(out)
return out
def ResNet18():
return ResNet(BasicBlock, [2,2,2,2])
四、非對稱卷積代碼
下面我們給出了Python實現的非對稱卷積代碼，可以直接在卷積神經網路中使用。
# 非對稱卷積代碼
import torch
import torch.nn.functional as F
class AsymmetricConv2d(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch, kernel_size, padding):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size, padding)
self.offset_weight = nn.Parameter(torch.zeros(out_ch, 2, kernel_size, kernel_size))
def forward(self, x):
x_offset = F.conv2d(x, self.offset_weight, padding=self.padding)
x = self.conv(x_offset)
return x
五、非對稱卷積核
非對稱卷積核的選擇非常重要，不同的卷積核適用於不同的任務，如果選擇不當，可能會導致網路效果不佳。目前比較常見的非對稱卷積核有以下幾種形式：
1）偏移量卷積核：這是最常見的非對稱卷積核，即通過計算輸入的像素點與輸出的像素點之間的偏差，來控制卷積核的尺寸和形狀。
2）加權偏移量卷積核：這個卷積核增加了對輸入的加權，通常來說，這種卷積核可以更好地表現出各種數據分布的特性。
3）預測偏移量卷積核：這種卷積核使用了預測偏差的方式，也就是說，網路需要學習如何預測偏差。這種卷積核在一些比較複雜的任務中會取得更好的效果。
六、非對稱卷積替換
為了在已有的卷積神經網路中使用非對稱卷積，我們需要使用一種替換策略。通常來說，我們可以將卷積層替換成非對稱卷積層，在輸出特徵圖之前使用卷積操作來對偏移量進行修正。這種方法可以讓我們在不改變原有網路結構的前提下，引入非對稱卷積。
七、非對稱卷積網路
非對稱卷積可以應用於卷積神經網路中的各種結構，如ResNet、DenseNet、Squeeze-and-Excitation等。下面是一個基於非對稱卷積的網路結構示例，它是一個基於DenseNet的網路結構，以完成CIFAR-10圖像分類任務。
# 非對稱卷積網路示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class AsymConvBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, growth_rate):
super(AsymConvBlock, self).__init__()
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_ch)
self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch, 4 * growth_rate, kernel_size=1,
bias=False)
self.conv2 = AsymmetricConv2d(4 * growth_rate, growth_rate, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
out = self.conv1(F.relu(self.bn1(x)))
out = self.conv2(F.relu(out))
out = torch.cat([out, x], 1)
return out
class AsymDenseNet(nn.Module):
def __init__(self, growth_rate=12,
block_config=(8, 8, 8),
num_classes=10):
super(AsymDenseNet, self).__init__()
self.growth_rate = growth_rate
num_features = 2 * growth_rate
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(3)
self.conv1 = nn.Conv2d(3, num_features, kernel_size=3, stride=1,
padding=1, bias=False)
self.features = nn.Sequential()
for i, num_blocks in enumerate(block_config):
layer = self._make_layer(num_features, num_blocks)
self.features.add_module('denseblock%d' % (i + 1), layer)
num_features = num_features + (num_blocks * growth_rate)
if i != len(block_config) - 1:
trans = nn.Conv2d(num_features, num_features // 2,
kernel_size=1, stride=1, bias=False)
self.features.add_module('transition%d' % (i + 1), trans)
num_features = num_features // 2
self.bn_final = nn.BatchNorm2d(num_features)
self.fc = nn.Linear(num_features, num_classes)
def _make_layer(self, in_ch, num_blocks):
layers = []
for i in range(num_blocks):
layers.append(AsymConvBlock(in_ch, self.growth_rate))
in_ch += self.growth_rate
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
out = self.conv1(F.relu(self.bn1(x)))
out = self.features(out)
out = self.bn_final(F.relu(out))
out = F.avg_pool2d(out, 8)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.fc(out)
return out
def AsymDenseNet121():
return AsymDenseNet(growth_rate=32, block_config=(6, 12, 24, 16))
八、非對稱關係
在計算機視覺領域中，非對稱卷積是非常重要的一個概念，因為它
原創文章，作者：UNTPB，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/316345.html
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