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news 2025/8/3 3:44:21

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一、说明

近年来，卷积神经网络已成为计算机视觉领域的主要算法，开发设计它们的方法一直是相当的关注。Inception模型似乎能够用更少的参数学习更丰富的表示。它们是如何工作的，以及它们与常规卷积有何不同？本文将用tensorflow实现，用具体实践展现它的结构。

卷积神经网络（CNN）已经走了很长一段路，从LeNet风格的AlexNet，VGG模型，它使用简单的卷积层堆栈进行特征提取，最大池化层用于空间子采样，一个接一个地堆叠，到Inception和ResNet网络，它们在每层中使用跳过连接和多个卷积和最大池块。自推出以来，计算机视觉中最好的网络之一就是Inception网络。Inception 模型使用一堆模块，每个模块包含一堆特征提取器，这允许它们使用更少的参数学习更丰富的表示。

Xception论文— https://arxiv.org/abs/1610.02357

如图 1 所示，Xception 模块有 3 个主要部分。入口流、中间流（重复 8 次）和退出流。

入口流有两个卷积层块，然后是 ReLU 激活。该图还详细提到了过滤器的数量、过滤器大小（内核大小）和步长。

还有各种可分离卷积层。还有最大池化层。当步幅与步幅不同时，还会提到步幅。还有 Skip 连接，我们使用“ADD”来合并两个张量。它还显示了每个流中输入张量的形状。例如，我们从 299x299x3 的图像大小开始，在输入流程之后，我们得到的图像大小为 19x19x728。

图3.Xception架构的中出流程

同样，对于中间流和退出流，此图清楚地解释了图像大小、各个层、滤镜数量、滤镜形状、池化类型、重复次数以及最终添加全连接层的选项。

此外，所有卷积和可分离卷积层之后都经过批量归一化。

二、可分离卷积层

图4.可分离卷积层（来源：作者创建的图像）

可分离卷积包括首先执行深度空间卷积（分别作用于每个输入通道），然后是逐点卷积，混合生成的输出通道。来自 Keras 文档

假设我们有一个大小为（K， K，3）的输入张量。K 是空间维度，3 是特征图/通道的数量。正如我们从上面的 Keras 文档中看到的，首先我们需要在每个输入通道上分别实现深度空间卷积。所以我们使用 K， K，1 — 图像/张量的第一个通道。假设我们使用大小为 3x3x1 的过滤器。并且此过滤器应用于输入张量的所有三个通道。由于有 3 个通道，所以我们得到的尺寸是 3x3x1x3。如图 4 的深度卷积部分所示。

在此之后，将所有 3 个输出放在一起，我们得到大小为（L， L，3）的张量。L 的维度可以与 K 相同，也可以不同，具体取决于先前卷积中使用的步幅和填充。

然后应用逐点卷积。滤波器尺寸为 1x1x3（3 个通道）。过滤器的数量可以是我们想要的任意数量的过滤器。假设我们使用 64 个过滤器。因此，总尺寸为 1x1x3x64。最后，我们得到大小为 LxLx64 的输出张量。如图 4 的逐点卷积部分所示。

为什么可分离卷积比普通卷积更好？

如果我们在输入张量上使用法线卷积，并且我们使用 3x3x3 的过滤器/内核大小（内核大小 — （3,3）和 3 个特征图）。我们想要的过滤器总数是 64。所以总共有 3x3x3x64。

相反，在可分离卷积中，我们首先在深度卷积中使用 3x3x1x3，在逐点卷积中使用 1x1x3x64。

区别在于过滤器的维度。

传统卷积层 = 3x3x3x64 = 1,728

可分离卷积层 = （3x3x1x3）+（1x1x3x64） = 27+192 = 219

正如我们所看到的，可分离卷积层在计算成本和内存方面都比传统的卷积层更具优势。主要区别在于，在正常卷积中，我们会多次转换图像。每次变换都会使用 3x3x3x64 = 1,728 次乘法。在可分离卷积中，我们只转换图像一次——在深度卷积中。然后，我们获取转换后的图像并将其简单地拉长到 64 个通道。无需一遍又一遍地转换图像，我们可以节省计算能力。

图5.Xception性能与ImageNet上的Inception（来源：图片来自原始论文）

Figure 6. Xception performance vs Inception on JFT dataset (Source: Image from the original paper)

Algorithm:

导入所有必要的图层
为以下各项编写所有必要的函数：

一个。转换-批处理范数块

b. 可分离卷积 - 批处理范数块

3. 为 3 个流（入口、中间和退出）中的每一个编写一个函数

4. 使用这些函数构建完整的模型

三、使用 Tensorflow 创建 Xception

#import necessary librariesimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input,Dense,Conv2D,Add
from tensorflow.keras.layers import SeparableConv2D,ReLU
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization,MaxPool2D
from tensorflow.keras.layers import GlobalAvgPool2D
from tensorflow.keras import Model

创建 Conv-BatchNorm 块：

# creating the Conv-Batch Norm blockdef conv_bn(x, filters, kernel_size, strides=1):x = Conv2D(filters=filters, kernel_size = kernel_size, strides=strides, padding = 'same', use_bias = False)(x)x = BatchNormalization()(x)
return x

Conv-Batch 范数块将张量 — x、过滤器数量 — 过滤器、卷积层的核大小 — kernel_size，卷积层的步幅作为输入。然后我们将卷积层应用于 x，然后应用批量归一化。我们加上use_bias = False，这样最终模型的参数数量，将与原始论文的参数数量相同。

创建可分离的Conv-BatchNorm块：

# creating separableConv-Batch Norm blockdef sep_bn(x, filters, kernel_size, strides=1):x = SeparableConv2D(filters=filters, kernel_size = kernel_size, strides=strides, padding = 'same', use_bias = False)(x)x = BatchNormalization()(x)
return x

与 Conv-Batch Norm 块的结构类似，只是我们使用 SeparableConv2D 而不是 Conv2D。

入口、中间和退出流的函数：

# entry flowdef entry_flow(x):x = conv_bn(x, filters =32, kernel_size =3, strides=2)x = ReLU()(x)x = conv_bn(x, filters =64, kernel_size =3, strides=1)tensor = ReLU()(x)x = sep_bn(tensor, filters = 128, kernel_size =3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 128, kernel_size =3)x = MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding = 'same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters=128, kernel_size = 1,strides=2)x = Add()([tensor,x])x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =256, kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =256, kernel_size=3)x = MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding = 'same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters=256, kernel_size = 1,strides=2)x = Add()([tensor,x])x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =728, kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =728, kernel_size=3)x = MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding = 'same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters=728, kernel_size = 1,strides=2)x = Add()([tensor,x])
return x

这里我们只遵循图 2。它从两个分别具有 32 个和 64 个过滤器的 Conv 层开始。每个之后都有一个 ReLU 激活。

然后有一个跳过连接，这是通过使用 Add 完成的。

在每个跳过连接块中，有两个可分离的 Conv 层，后跟 MaxPooling。跳过连接本身具有 1x1 的 Conv 层，步幅为 2。

图7.中流（来源：原文图片）

# middle flowdef middle_flow(tensor):for _ in range(8):x = ReLU()(tensor)x = sep_bn(x, filters = 728, kernel_size = 3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 728, kernel_size = 3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 728, kernel_size = 3)x = ReLU()(x)tensor = Add()([tensor,x])return tensor

中间流程遵循图 7 中所示的步骤。

图8.退出流程（来源：图片来自原文）

# exit flowdef exit_flow(tensor):x = ReLU()(tensor)x = sep_bn(x, filters = 728,  kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 1024,  kernel_size=3)x = MaxPool2D(pool_size = 3, strides = 2, padding ='same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters =1024, kernel_size=1, strides =2)x = Add()([tensor,x])x = sep_bn(x, filters = 1536,  kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 2048,  kernel_size=3)x = GlobalAvgPool2D()(x)x = Dense (units = 1000, activation = 'softmax')(x)return x

退出流程遵循如图 8 所示的步骤。

四、创建Xception模型：

# model codeinput = Input(shape = (299,299,3))
x = entry_flow(input)
x = middle_flow(x)
output = exit_flow(x)model = Model (inputs=input, outputs=output)
model.summary()

输出代码段：

from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import model_to_dot
from IPython.display import SVG
import pydot
import graphvizSVG(model_to_dot(model, show_shapes=True, show_layer_names=True, rankdir='TB',expand_nested=False, dpi=60, subgraph=False).create(prog='dot',format='svg'))

输出代码段：

import numpy as np 
import tensorflow.keras.backend as K 
np.sum([K.count_params(p) for p in model.trainable_weights])

输出：22855952

上面的代码显示了可训练参数的数量。

五、完整代码

使用Tensorflow从头开始创建Xception模型的完整代码：

#import necessary librariesimport tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input,Dense,Conv2D,Add
from tensorflow.keras.layers import SeparableConv2D,ReLU
from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization,MaxPool2D
from tensorflow.keras.layers import GlobalAvgPool2D
from tensorflow.keras import Model
# creating the Conv-Batch Norm blockdef conv_bn(x, filters, kernel_size, strides=1):x = Conv2D(filters=filters, kernel_size = kernel_size, strides=strides, padding = 'same', use_bias = False)(x)x = BatchNormalization()(x)
return x
# creating separableConv-Batch Norm blockdef sep_bn(x, filters, kernel_size, strides=1):x = SeparableConv2D(filters=filters, kernel_size = kernel_size, strides=strides, padding = 'same', use_bias = False)(x)x = BatchNormalization()(x)
return x
# entry flowdef entry_flow(x):x = conv_bn(x, filters =32, kernel_size =3, strides=2)x = ReLU()(x)x = conv_bn(x, filters =64, kernel_size =3, strides=1)tensor = ReLU()(x)x = sep_bn(tensor, filters = 128, kernel_size =3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 128, kernel_size =3)x = MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding = 'same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters=128, kernel_size = 1,strides=2)x = Add()([tensor,x])x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =256, kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =256, kernel_size=3)x = MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding = 'same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters=256, kernel_size = 1,strides=2)x = Add()([tensor,x])x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =728, kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters =728, kernel_size=3)x = MaxPool2D(pool_size=3, strides=2, padding = 'same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters=728, kernel_size = 1,strides=2)x = Add()([tensor,x])
return x
# middle flowdef middle_flow(tensor):for _ in range(8):x = ReLU()(tensor)x = sep_bn(x, filters = 728, kernel_size = 3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 728, kernel_size = 3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 728, kernel_size = 3)x = ReLU()(x)tensor = Add()([tensor,x])return tensor
# exit flowdef exit_flow(tensor):x = ReLU()(tensor)x = sep_bn(x, filters = 728,  kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 1024,  kernel_size=3)x = MaxPool2D(pool_size = 3, strides = 2, padding ='same')(x)tensor = conv_bn(tensor, filters =1024, kernel_size=1, strides =2)x = Add()([tensor,x])x = sep_bn(x, filters = 1536,  kernel_size=3)x = ReLU()(x)x = sep_bn(x, filters = 2048,  kernel_size=3)x = GlobalAvgPool2D()(x)x = Dense (units = 1000, activation = 'softmax')(x)return x
# model codeinput = Input(shape = (299,299,3))
x = entry_flow(input)
x = middle_flow(x)
output = exit_flow(x)model = Model (inputs=input, outputs=output)
model.summary()

六、结论

如图 5 和图 6 所示，与 ImageNet 数据集相比，Xception 架构在 JFT 数据集上的性能改进比 Inception 网络要好得多。Xception的作者认为，这是因为Inception被设计为专注于ImageNet，因此可能过于适合特定任务。另一方面，这两种架构都没有针对JFT数据集进行调优。

此外，Inception 有大约 23 万个参数，而 Xception 有 6 万个参数。

如图 1 所示，Xception 架构在论文中很容易解释，这使得使用 TensorFlow 实现网络架构变得非常容易。