关于作者：陈泰红，小米高级算法工程师，研究方向为人脸检测识别，手势识别与跟踪。

■ 论文 | Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks forClassification, Detection and Segmentation

■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/1545

■ 源码 | https://github.com/Randl/MobileNet2-pytorch/

论文动机

很多轻量级的 CNN 模型已经在便携移动设备应用（如手机）：MobileNet、ShuffleNet 等，但是效果差强人意。

本文是 Google 团队在 MobileNet 基础上提出的 MobileNetV2，实现分类/目标检测/语义分割多目标任务：以 MobileNetV2 为基础设计目标检测模型 SSDLite（相比 SSD，YOLOv2 参数降低一个数量级，mAP 无显著变化），语义分割模型 Mobile DeepLabv3。

MobileNetV2 结构基于 inverted residual。其本质是一个残差网络设计，传统 Residual block 是 block 的两端 channel 通道数多，中间少，而本文设计的 inverted residual 是 block 的两端 channel 通道数少，block 内 channel 多，类似于沙漏和梭子形态的区别。另外保留 Depthwise Separable Convolutions。

论文模型在 ImageNet classification，COCO object detection，VOC image segmentation 等数据集上进行了验证，在精度、模型参数和计算时间之前取得平衡。

Preliminaries, discussion and intuition

1. Depthwise Separable Convolutions 

首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道 feature maps 之后，这时再对这批新的通道 feature maps 进行标准的 1×1 跨通道卷积操作。

标准卷积操作计算复杂度，Depthwise Separable Convolutions 计算复杂度，复杂度近似较少近似 k*k。

2. Linear Bottlenecks 

本篇文章最难理解的是这部分，论文中有两个结论：

If the manifold of interest remains non-zero volume after ReLU transformation, it corresponds to a linear transformation. 

感兴趣区域在 ReLU 之后保持非零，近似认为是线性变换。

ReLU is capable of preserving complete information about the input manifold, but only if the input manifold lies in a low-dimensional subspace of the input space. 

ReLU 能够保持输入信息的完整性，但仅限于输入特征位于输入空间的低维子空间中。

对于低纬度空间处理，论文中把 ReLU 近似为线性转换。

3. Inverted residuals 

inverted residuals 可以认为是 residual block 的拓展。在 0<t<1，其实就是标准的残差模块。论文中 t 大部分为 6，呈现梭子的外形，而传统残差设计是沙漏形状。

模型结构

论文提出的 MobileNetV2 模型结构容易理解，基本单元 bottleneck 就是 Inverted residuals 模块，所用到的 tricks 比如 Dwise，就是 Depthwise Separable Convolutions，即各通道分别卷积。表 3 所示的分类网络结构输入图像分辨率 224x224，输出是全卷积而非 softmax，k 就是识别目标的类别数目。

1. MobileNetV2

MobileNetV2 的网络结构中，第 6 行 stride=2，会导致下面通道分辨率变成14x14，从表格看，这个一处应该有误。

2. MobileNetV1、MobileNetV2 和 ResNet 微结构对比

可以看到 MobileNetV2 和 ResNet 基本结构很相似。不过 ResNet 是先降维（0.25 倍）、提特征、再升维。而 MobileNetV2 则是先升维（6 倍）、提特征、再降维。

实验

1. ImageNet Classification 

表 3 在 ImageNet 数据集对比了 MobileNetV1、ShuffleNet，MobileNetV2 三个模型的 Top1 精度，Params 和 CPU（Google Pixel 1 phone）执行时间。MobileNetV2 运行时间 149ms，参数 6.9M，Top1 精度 74.7。

在 ImageNet 数据集，依 top-1 而论，比 ResNet-34，VGG19 精度高，比 ResNet-50 精度低。

2. Object Detection

论文以 MobileNetV2 为基本分类网络，实现 MNet V2 + SSDLite，耗时 200ms，mAP 22.1，参数只有 4.3M。相比之下，YOLOv2 mAP 21.6，参数50.7M。模型的精度比 SSD300 和 SSD512 略低。

3. Semantic Segmentation

当前 Semantic Segmentation 性能最高的架构是 DeepLabv3，论文在 MobileNetV2 基础上实现 DeepLabv3，同时与基于 ResNet-101 的架构做对比，实验效果显示 MNet V2 mIOU 75.32，参数 2.11M，而 ResNet-101 mIOU80.49，参数 58.16M，明显 MNet V2 在实时性方面具有优势。

结论

CNN 在 CV 领域突破不断，但是在小型化性能方面却差强人意。目前 MobileNet、ShuffleNet 参数个位数（单位 M）在 ImageNet 数据集，依 top-1 而论，比 ResNet-34，VGG19 精度高，比 ResNet-50 精度低。实时性和精度是一对欢喜冤家。

本文最难理解的其实是 Linear Bottlenecks，论文中用很多公式表达这个思想，但是实现上非常简单，就是在 MobileNetV2 微结构中第二个 PW 后无 ReLU6。对于低维空间而言，进行线性映射会保存特征，而非线性映射会破坏特征。

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