深度特征融合理解add和concat之多层特征融合

深度特征融合---理解add和concat之多层特征融合一、如何理解concat和add的方式融合特征在各个网络模型中，ResNet，FPN等采用的element-wiseadd来融合特征，而DenseNet等则采用concat来融合特征。那add与concat形式有什么不同呢？事实上两者都可以理解为整合特征图信息。只不过concat比拟直观，而add理解起来比拟生涩。从图中可以发现，concat是通道数的增加;add是特征图相加，通道数不变你可以这么理解，add是描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。而concatenate是通道数的合并，也就是说描述图像本身的特征数〔通道数〕增加了，而每一特征下的信息是没有增加。concat每个通道对应着对应的卷积核。而add形式则将对应的特征图相加，再进行下一步卷积操作，相当于加了一个先验：对应通道的特征图语义类似，从而对应的特征图共享一个卷积核〔对于两路输入来说，如果是通道数相同且后面带卷积的话，add等价于concat之后对应通道共享同一个卷积核〕。因此add可以认为是特殊的concat形式。但是add的计算量要比concat的计算量小得多。另解释：对于两路输入来说，如果是通道数相同且后面带卷积的话，add等价于concat之后对应通道共享同一个卷积核。下面具体用式子解释一下。由于每个输出通道的卷积核是独立的，我们可以只看单个通道的输出。假设两路输入的通道分别为X1,X2,…,Xc和Y1,Y2,…,Yc。那么concat的单个输出通道为〔*表示卷积〕：而add的单个输出通道为：因此add相当于加了一种prior，当两路输入可以具有“对应通道的特征图语义类似〞〔可能不太严谨〕的性质的时候，可以用add来替代concat，这样更节省参数和计算量〔concat是add的2倍〕。FPN[1]里的金字塔，是希望把分辨率最小但语义最强的特征图增加分辨率，从性质上是可以用add的。如果用concat，因为分辨率小的特征通道数更多，计算量是一笔不少的开销Resnet是做值的叠加，通道数是不变的，DenseNet是做通道的合并。你可以这么理解，add是描述图像的特征下的信息量增多了，但是描述图像的维度本身并没有增加，只是每一维下的信息量在增加，这显然是对最终的图像的分类是有益的。而concatenate是通道数的合并，也就是说描述图像本身的特征增加了，而每一特征下的信息是没有增加。通过keras代码，观察了add对参数的影响，以及concat操作数组的结果。二、concat实操Concat层解析在channel维度上进行拼接，在channel维度上的拼接分成无BN层和有BN层。〔1〕无BN层：直接将deconvolutionlayer和convolutionlayerconcat。实验结果说明，该方式取得的结果精度较低，低于原有的VGG模型，分析主要的原因是漏检非常严重，原因应该是concat连接的两层参数不在同一个层级，类似BN层用在eltwise层上。〔2〕有BN层：在deconvolutionlayer和convolutionlayer后面加batchnorm和scale层〔BN〕后再concat。实验结果说明，该方式取得了比原有VGG模型更好的检测效果〔表中的迭代次数还没有完哦〕，增加了2%的精度，但是速度上慢了一些。总结：concat层多用于利用不同尺度特征图的语义信息，将其以增加channel的方式实现较好的性能，但往往应该在BN之后再concat才会发挥它的作用，而在num维度的拼接较多使用在多任务问题上，将在后续的博客中介绍，总之concat层被广泛运用在工程研究中。三、concat与add实例3.1Densenet与inception的加宽网络结构以及ResNet的加深网络结构不同，DenseNet着重于对每一层featuremaps的重复利用。在一个Denseblock中，每一个卷积层的输入都是前几个卷积层输出的concatenation(拼接)，这样即每一次都结合了前面所得到的特征，来得到后续的特征。但是，其显存占用率高的缺点也比拟明显〔因为concatenation，不过好在后续有了解决方法：〔论文〕Memory-EfficientImplementationofDenseNets〕。DenseNet优势：〔1〕解决了深层网络的梯度消失问题〔2〕加强了特征的传播〔3〕鼓励特征重用〔4〕减少了模型参数〔5〕能够减少小样本的过拟合问题DensNet缺点：〔1〕非常消耗显存Densnet根本结构DenseNet的网络根本结构如上图所示，主要包含DenseBlock和transitionlayer两个组成模块。其中DenseBlock为稠密连接的highway的模块，transitionlayer为相邻2个DenseBlock中的那局部。DenseBlock结构上图是一个详细的DenseBlock模块，其中层数为5，即具有5个BN+Relu+Conv(3*3)这样的layer，网络增长率为4，简单的说就是每一个layer输出的featuremap的维度为4。由于DenseNet的每一个DenseBlock模块都利用到了该模块中前面所有层的信息，即每一个layer都和前面的layer有highway的稠密连接。假设一个具有L层的网络，那么highway稠密连接数目为L*(L+1)/2。和Resnet不同的是，这里的连接方式得到的featuremap做的是concat操作，而resnet中做的是elementwise操作。DenseNet降维highway的稠密连接方式具有诸多的优势，增加了梯度的传递，特征得到了重用，甚至减少了在小样本数据上的过拟合。但是随之产生2个缺点：〔1〕DenseBlock靠后面的层的输入channel过大—每层开始的时候引入Bottleneck：这里假设第L层输出K个featuremap，即网络增长率为K，那么第L层的输入为K0+K*(L-1)，其中K0为输入层的维度。也就是说，对于DenseBlock模块中每一层layer的输入featuremap时随着层数递增的，每次递增为K，即网络增长率。那么这样随着DenseBlock模块深度的加深，后面的层的输入featuremap的维度是很大的。为了解决这个问题，在DenseNet-B网络中，在DenseBlock每一层开始的时候参加了Bottleneck单元，即1x1卷积进行降维，被降到4K维(K为增长率)。〔2〕DenseBlock模块的输出维度很大—transitionlayer模块中参加1*1卷积降维每一个DenseBlock模块的输出维度是很大的，假设一个L层的DenseBlock模块，假设其中已经参加了Bottleneck单元，那么输出的维度为，第1层的维度+第2层的维度+第3层的维度+****第L层的维度，加了Bottleneck单元后每层的输出维度为4K，那么最终DenseBlock模块的输出维度为4KL。随着层数L的增加，最终输出的featuremap的维度也是一个很大的数。为了解决这个问题，在transitionlayer模块中参加了11卷积做降维。其中，DenseNet-B在原始DenseNet的根底上，在DenseBlock模块的每一层都参加了1*1卷积，使得将每一个layer输入的featuremap都降为到4k的维度，大大的减少了计算量。DenseNet-BC在DenseNet-B的根底上，在transitionlayer模块中参加了压缩率θ参数，论文中将θ设置为0.5，这样通过1*1卷积，将上一个DenseBlock模块的输出featuremap维度减少一半。附：tensorflow下实现DenseNet对数据集cifar-10的图像分类3.2Feature-FusedSSD:FastDetectionforSmallObjects这里我们尝试了两种融合策略：conca