罗浩老师行人重识别课程记录

卷积核在图像处理领域的物理意义： 一个卷积核卷一次图像 就是在提取一副图片的特征，所以，卷积就是在提取特征。不同的卷积核卷积图像会得到图像的不同特征，一次卷积操作对应着一次特征提取

CNN的平移不变性： CNN对于同一张图片及其平移后的版本，都能输出同样的结果

感受野： 感受野指的是一个神经元与输入层连接神经元组成区域，卷积和池化操作都会改变感受野的大小

卷积神经网络三特性： 1. 局部连接 底层神经元更注重局部细节并且局部神经元减少了参数量 2. 权值共享 可以使用一个卷积核对整副图像进行卷积，参数量进一步缩小 3. 池化

池化的作用： 1. 扩大感受野 池化会进一步缩小原图像 从而使感受野扩大。2. 层次特征 浅层特征关注的局部的细节特征——纹理、颜色 高层关注的是更加抽象的全局特征——轮廓、类别

卷积神经网络为什么需要深度？ 层数越多，表达能力越强。不同的深度提取不同层次的特征，浅层的感受野很小，只能关注很小的局部的区域，随着深度的增加，关注的区域越来越大，比如，对于人脸来说，浅层可能关注一些边角信息，中层关注一些眼睛、鼻子一类的特征，高层可能就会关注一些到人脸完整的特征

深度卷积神经网络的构成：

• 卷积层： 一个卷积核对图像进行卷积之后会得到1个特征图，当有多个卷积核(每个卷积核会提取图像的一种特征 并且卷积核不是二维的，是三维的，对应长宽深三个维度，卷积核的深度与当前图像的深度(feature map的张数)相同，所以指定卷积核时，只需指定其长和宽两个参数)卷积图像之后，会得到多个特征图(即一个图像的多种特征)
• 池化层： 池化层没有任何需要学习的参数，作用是将特征图的大小进行压缩(也就是下采样)，另外一个作用就是扩大感受野。卷积层之间一般是max pooling，最后输出层一般是avg pooling，令特征表达更加紧凑，同时拥有位移不变性
• 全连接层： 全连接层一般用于分类
• 辅助层： 例如反卷积层，反卷积层通过padding，使得output大于input（上采样），常用于图像分割和图像生成领域

卷积结构的类型

• 普通卷积： nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=k,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=true) ，输出的特征图的大小 H0 = (H + 2*padding - kernel_size)/stride + 1 W0 = (W+2*padding-kernel_size)/stride+1

  

• 1*1卷积核卷积： nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size=1,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=true)，卷积之后，H和W不发生变化，通道数发生变化，主要用于降维或者升维。

  

• 分组卷积： nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=2,bias=true)，group可以自行的调整，相比正常卷积，参数量变少，一般用来显存不够，或者压缩参数量，缺点：信息不回完全的打通(通道被分开了，彼此之间没有联系)。

  

• Channel-wise/Depthwise Convolution卷积：
  nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=ci,bias=true)中的group等于当前输入的通道数，是分组卷积的极端形式，参数量大大减少，缺点是通道之间的信息没有打通，一般在其后面接1*1的卷积来打通通道信息。

  

• 空洞卷积(Dilated Convolution)： nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,dilation=2,groups=1,bias=true)中的dilation是自行设定的，卷积核中间添加数字0，从而扩大感受野，在分割任务中常见，也用于提取多尺度的特征。

  

常用的卷积神经网络

• AlexNet： 提出了分组卷积的概念，GPU内的卷积和GPU间的卷积，当进行Max pool和全连接层的时候需要进行GPU间的卷积，因为Max pool和全连接层都是对全局信息而言的，不能分开计算。首次提出了下述的六种概念

  

• ZFNet： 在AlexNet的基础上将卷积核的大小进行了缩小，从而使feature map增大。

  

• VGGNet： VGGNet相比ZFNet和AlexNet更加深了，并且提出了小卷积核的堆叠，提出了卷积块Block的概念。

  

• GoogLeNet(Inception)： GoogleNet 不同于前面网络的地方在于，GoogLeNet不是使用堆叠的方式建立层结构，而是通过多尺度特征（在同一层使用不同尺度的特征），比如VGGNet对于输入来说只有一个支路，一条支路走到黑，而GoogLeNet对于输入来说有多个分支，比如下图左图所示的，Previous Layer进入网络之后，分别经过 1*1的卷积、3*3的卷积、5*5的卷积 和 3*3的max pooling，得到不同尺度的特征，最后将不同尺度提取的特征拼接在一起，实现不同尺度的feature map的融合。相比于Inception-v1，Inception-v2又有了进一步的改进，通过 1*1的卷积核实现升维或者降维达到了减少参数的作用。

    下述的第二幅图相对于第一幅图又有了改进，第二幅图的Inception-v2相比于第一幅图的Inception-v2来说，第二幅图将第一幅图的5*5 的卷积分解为两个3*3的卷积，两个3*3的卷积和一个5*5的卷积的感受野大小相同，然后又在3*3卷积的基础上Inception-v3进一步分解卷积，分解为 1*3 和 3*1，后面的感受野和前面3*3的感受野相同，但是参数进一步减少，3*3的卷积核的参数为9，1*3加上3*1的参数量只有6。

  

• ResNet： （在之前的几篇文章中讲解了）

  

• DenseNet(2017)： DenseNet在ResNet中的恒等映射基础上进行改进，DenseNet将当前的层不止与前一个层相连，它会与前面左右的层进行连接，将shortcut的思想发挥到极致。 缺点：耗时比较多