9大主题卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现

demm

2020-09-18

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9大主题卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现

深度系统介绍了 52 个目标检测模型，纵观 2013 年到 2020 年，从最早的 R-CNN、OverFeat 到后来的 SSD、YOLO v3 再到去年的 M2Det，新模型层出不穷，性能也越来越好！

上文聚焦于源码和论文，对于各种卷积神经网络模型的实现，本文将介绍它们的 PyTorch 实现，非常有用！

这份资源已经开源在了 GitHub 上，链接如下：

https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks

先来个总结介绍，该系列的卷积神经网络实现包含了 9 大主题，目录如下：

1. 典型网络

2. 轻量级网络

3. 目标检测网络

4. 语义分割网络

5. 实例分割网络

6. 人脸检测和识别网络

7. 人体姿态识别网络

8. 注意力机制网络

9. 人像分割网络

下面具体来看一下：

1. 典型网络（Classical network）

典型的卷积神经网络包括：AlexNet、VGG、ResNet、InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet。

9大主题卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现

以 AlexNet 网络为例，AlexNet 是 2012 年 ImageNet 竞赛冠军获得者 Hinton 和他的学生 Alex Krizhevsky 设计的。AlexNet 中包含了几个比较新的技术点，也首次在 CNN 中成功应用了 ReLU、Dropout 和 LRN 等 Trick。同时 AlexNet 也使用了 GPU 进行运算加速。

9大主题卷积神经网络（CNN）的PyTorch实现

AlexNet 网络结构的 PyTorch 实现方式如下：

import torch  


import torch.nn as nn  


def Conv3x3BNReLU(in_channels,out_channels,stride,padding=1):  


    return nn.Sequential(  


            nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=3, stridestride=stride, padding=1),  


            nn.BatchNorm2d(out_channels),  

            nn.ReLU6(inplace=True) 

        )  


def Conv1x1BNReLU(in_channels,out_channels):  


    return nn.Sequential(  


            nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),  


            nn.BatchNorm2d(out_channels),  


            nn.ReLU6(inplace=True)  


        )  


def ConvBNReLU(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding=1):  

    return nn.Sequential( 
            nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_sizekernel_size=kernel_size, stridestride=stride, paddingpadding=padding), 

            nn.BatchNorm2d(out_channels),  

            nn.ReLU6(inplace=True)  


        )  


def ConvBN(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding=1):  


    return nn.Sequential(  

            nn.Conv2d(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_sizekernel_size=kernel_size, stridestride=stride, paddingpadding=padding), 

            nn.BatchNorm2d(out_channels)  


        )  


class ResidualBlock(nn.Module):  


    def __init__(self, in_channels, out_channels):  


        super(ResidualBlock, self).__init__()  


        mid_channels = out_channels//2  


        self.bottleneck = nn.Sequential(  


            ConvBNReLU(in_channelsin_channels=in_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=1, stride=1),  


            ConvBNReLU(in_channels=mid_channels, out_channels=mid_channels, kernel_size=3, stride=1, padding=1),  


            ConvBNReLU(in_channels=mid_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1),  


        )  


        self.shortcut = ConvBNReLU(in_channelsin_channels=in_channels, out_channelsout_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=1)  


    def forward(self, x):  


        out = self.bottleneck(x)  

        return out+self.shortcut(x)

2.轻量级网络（Lightweight）

轻量级网络包括：GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet。

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