ResNet论文总结和代码实现

论文： Deep Residual Learning for Image Recognition - AMiner

中文版：ResNet论文翻译------中英文对照+标注总结

一、背景，出发点和主要工作（摘要，引言）

[二、Related Work](#二、Related Work)

[三、Deep Residual Learning（深度残差学习）](#三、Deep Residual Learning（深度残差学习）)

[3.1 残差学习](#3.1 残差学习)

[3.2. 快捷恒等映射（残差模块设计）](#3.2. 快捷恒等映射（残差模块设计）)

[3.3 网络架构](#3.3 网络架构)

四、实验

[1. ImageNet分类任务](#1. ImageNet分类任务)

[2. CIFAR-10分类任务](#2. CIFAR-10分类任务)

[3. 在PASCAL和MS COCO上的目标检测（与其他先进网络对比实验）](#3. 在PASCAL和MS COCO上的目标检测（与其他先进网络对比实验）)

五、总结

一、背景，出发点和主要工作（摘要，引言）

问题：1. 更深的神经网络更难训练。

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）
Q：为什么更深的神经网络更难训练？

（引言）A：1. 深度神经网络中的梯度不稳定性，会造成训练过程中的梯度消失或者梯度爆炸，导致过拟合，然而，这个问题通过标准初始化和中间标准化层在很大程度上已经解决。

退化问题：随着网络深度的增加，准确率达到饱和然后迅速下降。意外的是，这种下降不是由过拟合引起的，并且在适当的深度模型上添加更多的层会导致更高的训练误差。

出发点：通过引入深度残差学习框架解决退化问题。

主要工作 ：在本文中，作者通过引入深度残差学习框架解决了退化问题。明确地让非线性层拟合残差映射，而不是希望每几个堆叠层直接拟合期望的基础映射。

形式上，将期望的基础映射（学习到有效权重的堆叠层表示为H(x) ）表示为H(x) ，我们将堆叠的非线性层拟合另一个映射（希望学习到有效权重的堆叠层最终表现为残差函数F(x) ）F(x)=H(x)−x。

原始的映射重写为F(x)+x （通过推论，只需要在堆叠层上添加快捷连接即可）。在极端情况下，如果一个恒等映射是最优的，那么将残差置为零比通过一堆非线性层来拟合恒等映射更容易。

Q：为什么希望学习到有效权重的堆叠层最终表现为残差函数F(x)？

A：当残差函数为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。

研究成果：在ImageNet数据集上评估了深度高达152层的残差网络------比VGG深8倍但仍具有较低的复杂度。这些残差网络的集合在ImageNet测试集上取得了3.57%的错误率。这个结果在ILSVRC 2015分类任务上赢得了第一名，也赢得了ImageNet检测任务，ImageNet定位任务，COCO检测和COCO分割任务的第一名。

残差表示方面：VLAD，Fisher矢量，Multigrid方法。
快捷连接方面：在某些工作中，一些中间层直接连接到辅助分类器，用于解决梯度消失/爆炸。一些工作提出了通过快捷连接实现层间响应，梯度和传播误差的方法。还有一些工作中，一个"inception"层由一个快捷分支和一些更深的分支组成。

快捷连接：是指跳过一个或多个层的连接。

三、Deep Residual Learning（深度残差学习）

3.1 残差学习

我们把x 表示为这些层中第一层的输入，H(x) 作为这几个堆叠层要拟合（学习）的基础映射（特征）。假设多个非线性层（堆叠层 ）可以渐近地近似残差函数 F(x) ，即 H(x)−x ，看作F(x)=H(x)−x ，则原始函数 H(x) 变为 F(x)+x （快捷连接 ）。所以，我们希望学习能够学习到特征F(x)+x 。

Q：学习到特征F(x)+x有什么好处？

A：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。

Q：什么是恒等映射？

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）。

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/31852747

3.2. 快捷恒等映射（残差模块设计）

每隔几个堆叠层采用残差学习。构建模块，如下图所示。

1. 恒等快捷连接

过程：输入向量先经过一个线性层 + 一个非线性层relu，再经过一个非线性层，输出，再通过快捷连接 和各个元素相加 来执行操作，在相加之后再经过一个非线性层relu。定义如下：

其中，x 和 y 是考虑的层的输入和输出向量，函数表示要学习的残差映射。，其中，σ 表示ReLU函数。

2. 投影快捷连接

当输入x 和的维度不相等的情况下，我们可以通过在快捷连接中增加一个线性层来匹配维度。定义如下：

3.3 网络架构

使用VGG网络作为基准网络。通过步长为2的卷积层直接执行下采样 ，网络尾部是一个全局平均池化层 + 具有softmax的1000维全连接层。如下图所示，34-layer plain是一个加权层总数为34 的简单网络，34-layer residual是一个加权层总数为34的残差网络。

在残差网络中，输入输出维度一致时，使用恒等快捷连接，输入输出维度不一致时，使用投影快捷连接。

如下表所示，给出了多种不同种类的残差网络，每层的输出大小，各层内卷积组合种类和数量，网络参数总量。

四、实验

数据集：ImageNet 2012分类数据集，CIFAR-10数据集，PASCAL VOC 2007和2012以及COCO的目标检测数据集。

对比网络：VGG-16，GoogleNet，PReLU-net，plain-34。

评估标准：错误率top-1，top-5。

1. ImageNet分类任务

简单网络：首先评估18层和34层的简单网络。表中的结果表明，较深的34层简单网络比较浅的18层简单网络有更高的验证误差。作者观察到了退化问题。

分析：这种优化难度不可能是由于梯度消失引起的。因为这些简单网络使用BN（标椎化操作）训练，这保证了前向传播信号有非零方差。作者还验证了反向传播的梯度，结果显示其符合BN的正常标准。因此既不是前向信号消失也不是反向信号消失。

作者推测深度简单网络可能有指数级低收敛特性，这影响了训练误差的降低。

残差网络 ：resnet基准架构与上述的简单网络相同，由下表中结果观察，残留学习的情况变了------34层ResNet比18层ResNet更好（2.8％），这表明在这种情况下，退化问题得到了很好的解决。

2. CIFAR-10分类任务

作者对CIFAR-10数据集进行了更多的研究，分别在20层，32层，44层和56层的简单网络和残差网络上，110层ResNet和1202层ResNet进行了进行训练和评估实验。实验结果如下图所示：

分析：实验表明，深度简单网络经历了深度增加，随着深度增加表现出了更高的训练误差。而ResNet设法克服优化困难并随着深度的增加展示了准确性收益。

ResNet20-1202与其他的深且窄网络对比，在CIFAR-10测试集上的分类误差，如下表所示：

结果显示，ResNet110层网络收敛的最好。

3. 在PASCAL和MS COCO上的目标检测（与其他先进网络对比实验）

如下表所示，显示了PASCAL VOC 2007和2012以及COCO的目标检测基准结果。我们采用更快的R-CNN作为基准网络，使用ResNet-101替换VGG-16。

分析：最显著的，在COCO数据集中，COCO的标准度量指标（mAP@[.5，.95]）增长了6.0％，相对改善了28％。这种收益完全是由于学习表示。

五、总结

ResNet是为了解决网络模型在训练过程中出现的退化问题（随着网络深度的增加，准确率达到饱和然后迅速下降）而提出的。
ResNet简单的来讲就是在多个堆叠层（线性层 + 非线性层）上添加一条恒等快捷连接（实际上是一个跨层的元素相加操作）。
残差学习的好处在于当残差为0时，此时堆叠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。

六、代码实现

注意：恒等快速连接的位置。

python 复制代码

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from torchsummary import summary

import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo

__all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101',
           'resnet152']

# 预训练好的模型权重
# model_urls = {
#     'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-5c106cde.pth',
#     'resnet34': 'https://download.pytorch.org/models/resnet34-333f7ec4.pth',
#     'resnet50': 'https://download.pytorch.org/models/resnet50-19c8e357.pth',
#     'resnet101': 'https://download.pytorch.org/models/resnet101-5d3b4d8f.pth',
#     'resnet152': 'https://download.pytorch.org/models/resnet152-b121ed2d.pth',
# }


def conv3x3(in_planes, out_planes, stride=1):
    """3x3 convolution with padding"""
    return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=stride,
                     padding=1, bias=False)


def conv1x1(in_planes, out_planes, stride=1):
    """1x1 convolution"""
    return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False)


class BasicBlock(nn.Module):
    expansion = 1

    def __init__(self, inplanes, planes, stride=1, downsample=None):
        super(BasicBlock, self).__init__()
        self.conv1 = conv3x3(inplanes, planes, stride)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.conv2 = conv3x3(planes, planes)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = 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:
            identity = self.downsample(x)

        out += identity           # 这里就是恒等快速连接
        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 = conv1x1(inplanes, planes)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv2 = conv3x3(planes, planes, stride)
        self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
        self.conv3 = conv1x1(planes, planes * self.expansion)
        self.bn3 = nn.BatchNorm2d(planes * self.expansion)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
        self.downsample = downsample
        self.stride = stride

    def forward(self, x):
        identity = 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:
            identity = self.downsample(x)

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

        return out


class ResNet(nn.Module):

    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000, zero_init_residual=False):
        super(ResNet, self).__init__()
        self.inplanes = 64

        # first section
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 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)

        # second section
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))

        # third section
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)

        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                nn.init.constant_(m.weight, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)

        # Zero-initialize the last BN in each residual branch,
        # so that the residual branch starts with zeros, and each residual block behaves like an identity.
        # This improves the model by 0.2~0.3% according to https://arxiv.org/abs/1706.02677
        if zero_init_residual:
            for m in self.modules():
                if isinstance(m, Bottleneck):
                    nn.init.constant_(m.bn3.weight, 0)
                elif isinstance(m, BasicBlock):
                    nn.init.constant_(m.bn2.weight, 0)

    def _make_layer(self, block, planes, blocks, stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                conv1x1(self.inplanes, planes * block.expansion, stride),
                nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),
            )

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

        return nn.Sequential(*layers)

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

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

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

        return x


def resnet18(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-18 model.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(BasicBlock, [2, 2, 2, 2], **kwargs)
    # if pretrained:
    #     model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet18']))
    return model


def resnet34(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-34 model.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(BasicBlock, [3, 4, 6, 3], **kwargs)
    # if pretrained:
    #     model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet34']))
    return model


def resnet50(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-50 model.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 6, 3], **kwargs)
    # if pretrained:
    #     model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet50']))
    return model


def resnet101(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-101 model.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(Bottleneck, [3, 4, 23, 3], **kwargs)
    # if pretrained:
    #     model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet101']))
    return model


def resnet152(pretrained=False, **kwargs):
    """Constructs a ResNet-152 model.
    Args:
        pretrained (bool): If True, returns a model pre-trained on ImageNet
    """
    model = ResNet(Bottleneck, [3, 8, 36, 3], **kwargs)
    # if pretrained:
    #     model.load_state_dict(model_zoo.load_url(model_urls['resnet152']))
    return model


# 观察网络结构
if __name__ == '__main__':
    device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
    net = resnet18().to(device)
    # 打印网络结构和参数
    summary(net, (3, 256, 256))