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深度学习（十二）——Siamese network, SENet

2017-08-27

花式卷积

3D卷积

3D卷积一般用于视频（2D图像+1D时序）和医学影像（3D立体图像）的分析处理中。

如上两图所示，3D卷积的kernel不再是2D的，而是3D的。

它和多通道卷积的区别在于：

多通道卷积不同的通道上的卷积核的参数是不同的，而3D卷积则由于卷积核本身是3D的，所以这个由于“深度”造成的看似不同通道上用的就是同一个卷积。

3D卷积可以转化为2D卷积，方法如下图：

Prepare Input：

Prepare Kernel：

Compute Output：

论文：

《A two-stage 3D Unet framework for multi-class segmentation on full resolution image》

上图是一个用于CT图像的语义分割网络。其结构仿照UNet，故被称作UNet-3D。

处理大型高分辨率3D数据时的一个常见问题是，由于计算设备的存储容量有限，输入深度CNN的体积必须进行裁剪（crop）或降采样（downsample）。这些操作会导致输入数据 batches 中分辨率的降低和类不平衡的增加，从而降低分割算法的性能。

受到图像超分辨率CNN（SRCNN）和self-normalization（SNN）的架构的启发，我们开发了一个两阶段修改的Unet框架，它可以同时学习检测整个体积内的ROI并对体素进行分类而不会丢失原始图像解析度。对各种多模式音量的实验表明，当用简单加权的模子系数和我们定制的学习程序进行训练时，该框架显示比具有高级相似性度量标准的最先进的深CNN更好的分割性能。

除了方形的3D卷积之外，还有球形的3D卷积：

上图是球卷积在点云处理中的应用。论文：

《Spherical Kernel for Efficient Graph Convolution on 3D Point Clouds》

参考：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21325913

3D卷积神经网络Note01

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21331911

3D卷积神经网络Note02

https://zhuanlan.zhihu.com/p/31841353

3D CNN阅读笔记

https://mp.weixin.qq.com/s/tcuyp4SK_9zXZKZtUu8h9Q

从2D卷积到3D卷积，都有什么不一样

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25912625

C3D network: 用于视频特征提取的3维卷积网络

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26350774

SCNN-用于时序动作定位的多阶段3D卷积网络

https://www.jiqizhixin.com/articles/2016-08-03

FusionNet融合三个卷积网络：识别对象从二维升级到三维

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9002508

基于3D卷积神经网络的人体行为理解

https://mp.weixin.qq.com/s/YdON6Yzddq2f_QGbQsOY8w

深度三维残差神经网络：视频理解新突破

https://mp.weixin.qq.com/s/MfDQXTSoe0GnaEFfyLJQ1w

点云处理不得劲？球卷积了解一下

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/CNN/convolution_operator/3D_Convolution.html

3D卷积

参考

https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic

Convolution arithmetic

http://deeplearning.net/software/theano_versions/dev/tutorial/conv_arithmetic.html

Convolution arithmetic

https://www.jarvis73.com/2019/06/06/Convolution-Guide/

Convolution Arithmetic for Deep Learning

https://mp.weixin.qq.com/s/dR2nhGqpz7OdmxKPYSaaxw

如何理解空洞卷积（dilated convolution）？

https://mp.weixin.qq.com/s/CLFbhWMcat4rN8YS_7q25g

这12张图生动的告诉你，深度学习中的卷积网络是怎么一回事？

https://mp.weixin.qq.com/s/kJEeKzC9pC375EjIJpTuzg

一文全解深度学习中的卷积

http://cs.nyu.edu/~fergus/drafts/utexas2.pdf

Deconvolutional Networks

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22245268

CNN-反卷积

http://buptldy.github.io/2016/10/29/2016-10-29-deconv/

Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution（中文blog）

https://mp.weixin.qq.com/s/ybI8kJPRn7sH-hJbc5uqnw

CMU研究者探索新卷积方法：在实验中可媲美基准CNN

https://zhuanlan.zhihu.com/p/46633171

深度卷积神经网络中的降采样

https://mp.weixin.qq.com/s/1gBC-bp4Q4dPr0XMYPStXA

万字长文带你看尽深度学习中的各种卷积网络

https://mp.weixin.qq.com/s/qReN6z8s45870HSMCMNatw

微软亚洲研究院：逐层集中Attention的卷积模型

http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/77964370

不规则卷积神经网络

https://mp.weixin.qq.com/s/rXr_XBc2Psh3NSA0pj4ptQ

常建龙：深度卷积网络中的卷积算子研究进展

https://mp.weixin.qq.com/s/i8vOeAVEYX-hRAvPSe6DEA

一文看尽神经网络中不同种类的卷积层

https://mp.weixin.qq.com/s/hZc8MgHoE010hnzLU-trIA

高性能涨点的动态卷积DyNet与CondConv、DynamicConv有什么区别联系？

https://www.yuque.com/yahei/hey-yahei/condconv

CondConv：按需定制的卷积权重

https://mp.weixin.qq.com/s/eRZ3jNuceMYKE3lEj-g1aw

动态卷积：自适应调整卷积参数，显著提升模型表达能力

https://mp.weixin.qq.com/s/_GOXBYyyYnridILemNRDqA

ChannelNets: 省力又讨好的channel-wise卷积，在channel维度进行卷积滑动

https://mp.weixin.qq.com/s/HMLKUL3_3MhWmJ8ub-Yfcg

一文速览Deep Learning中的11种卷积

https://zhuanlan.zhihu.com/p/540426043

51x51的kernelsize暴力美学：SLaK论文解读

Siamese network

Siamese和Chinese有点像。Siam是古时候泰国的称呼，中文译作暹罗。Siamese也就是“暹罗”人或“泰国”人。Siamese在英语中是“孪生”、“连体”的意思，这是为什么呢？

十九世纪泰国出生了一对连体婴儿，当时的医学技术无法使两人分离出来，于是两人顽强地生活了一生，1829年被英国商人发现，进入马戏团，在全世界各地表演，1839年他们访问美国北卡罗莱那州，后来成为“玲玲马戏团” 的台柱，最后成为美国公民。1843年4月13日跟英国一对姐妹结婚，恩生了10个小孩，昌生了12个，姐妹吵架时，兄弟就要轮流到每个老婆家住三天。1874年恩因肺病去世，另一位不久也去世，两人均于63岁离开人间。两人的肝至今仍保存在费城的马特博物馆内。从此之后“暹罗双胞胎”（Siamese twins）就成了连体人的代名词，也因为这对双胞胎让全世界都重视到这项特殊疾病。

上图摘自LeCun 1993年的论文：

《Signature Verification using a ‘Siamese’ Time Delay Neural Network》

Siamese network有两个输入（Input1 and Input2）,将两个输入feed进入两个神经网络（Network1 and Network2），这两个神经网络分别将输入映射到新的空间，形成输入在新的空间中的表示。通过Loss的计算，评价两个输入的相似度。

在上图中，两个输入分别是支票上的签名与银行预留签名。我们可以使用Siamese network来验证两者是否一致。

Siamese network也可进一步细分：

  • 如果Network1和Network2的结构和参数都相同，则称为Siamese network。

  • 如果两个网络不共享参数，则称为pseudo-siamese network。对于pseudo-siamese network，两边可以是不同的神经网络（如一个是lstm，一个是cnn），也可以是相同类型的神经网络。

除了Siamese network之外，类似的还有三胞胎连体——Triplet network。

输入是三个，一个正例+两个负例，或者一个负例+两个正例，训练的目标是让相同类别间的距离尽可能的小，让不同类别间的距离尽可能的大。

Siamese network由于输入是一对样本，因此它更能理解样本间的差异，使得数据量相对较小的数据集也能用深度网络训练出不错的效果。

对Siamese network的进一步发展，引出了2020年比较火的对比学习。

参考：

https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/81213668

Siamese Network（原理篇）

https://www.jianshu.com/p/92d7f6eaacf5

Siamese network孪生神经网络–一个简单神奇的结构

https://blog.csdn.net/sxf1061926959/article/details/54836696

Siamese Network理解

https://vra.github.io/2016/12/13/siamese-caffe/

Caffe中的Siamese网络

https://mp.weixin.qq.com/s/rPC542OcO8B4bjxn7JRFrw

深度学习网络只能有一个输入吗

https://mp.weixin.qq.com/s/GlS2VJdX7Y_nfBOEnUt2NQ

使用Siamese神经网络进行人脸识别

https://mp.weixin.qq.com/s/lDlijjIUGmzNzcP89IzJnw

张志鹏:基于siamese网络的单目标跟踪

https://mp.weixin.qq.com/s/WYL43CEhVmsvjZDY7afMrA

孪生网络：使用双头神经网络进行元学习

https://mp.weixin.qq.com/s/bgZbIi4BvAFmVoAakciYGQ

如何训练孪生神经网络

SENet

无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？这是一个好问题，于是，ImageNet2017冠军SEnet就出来了。

论文：

《Squeeze-and-Excitation Networks》

代码：

https://github.com/hujie-frank/SENet

Sequeeze-and-Excitation(SE) block并不是一个完整的网络结构，而是一个子结构，可以嵌到其他分类或检测模型中。

上图就是SE block的示意图。其步骤如下：

1.转换操作\(F_{tr}\)。这一步就是普通的卷积操作，将输入tensor的shape由\(W'\times H'\times C'\)变为\(W\times H\times C\)。

2.Squeeze操作。

\[z_c = F_{sq}(u_c) = \frac{1}{H\times W}\sum_{i=1}^H \sum_{j=1}^W u_c(i,j)\]

这实际上就是一个global average pooling。

3.Excitation操作。

\[s=F_{ex}(z,W) = \sigma(g(z,W)) = \sigma(W_2 \sigma(W_1 z))\]

其中，\(W_1\)的维度是\(C/r \times C\)，这个r是一个缩放参数，在文中取的是16，这个参数的目的是为了减少channel个数从而降低计算量。

\(W_2\)的维度是\(C \times C/r\)，这样s的维度就恢复到\(1 \times 1 \times C\)，正好和z一致。

4.channel-wise multiplication。

\[\tilde{x_c} = F_{scale}(u_c, s_c)=s_c \cdot u_c\]

上面两图演示了如何将SE block嵌入网络的办法。

参考：

https://mp.weixin.qq.com/s/tLqsWWhzUU6TkDbhnxxZow

Momenta详解ImageNet 2017夺冠架构SENet

http://blog.csdn.net/u014380165/article/details/78006626

SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）算法笔记

https://mp.weixin.qq.com/s/ao7gOfMYDJDPsNMVV9-Dlg

后ResNet时代：SENet与SKNet

https://mp.weixin.qq.com/s/_7Iir2DZ_lROyR-BxScbnA

SANet：视觉注意力SE模块的改进，并用于语义分割

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