Abstract

本文提出一种简单而强有力的CNN架构RepVGG，在推理阶段，它具有与VGG类似的架构，而在训练阶段，它则具有多分支架构体系，这种训练-推理解耦的架构设计源自一种称之为“重参数化(re-parameterization)”的技术。

优势

1. Fast：相比VGG，现有的多分支架构理论上具有更低的Flops，但推理速度并未更快。比如VGG16的参数量为EfficientNetB3的8.4倍，但在1080Ti上推理速度反而快1.8倍。这就意味着前者的计算密度是后者的15倍。Flops与推理速度的矛盾主要源自两个关键因素：(1) MAC(memory access cose),比如多分支结构的Add与Cat的计算很小，但MAC很高; (2)并行度，已有研究表明：并行度高的模型要比并行度低的模型推理速度更快。
2. Memory-economical： 多分支结构是一种内存低效的架构，这是因为每个分支的结构都需要在Add/Concat之前保存，这会导致更大的峰值内存占用；而plain模型则具有更好的内存高效特征。
3. Flexible： 多分支结构会限制CNN的灵活性，比如ResBlock会约束两个分支的tensor具有相同的形状；与此同时，多分支结构对于模型剪枝不够友好。

基本结构

本文所设计的RepVGG则是受ResNet启发得到，尽管多分支结构对于推理不友好，但对于训练友好，作者将RepVGG设计为训练时的多分支，推理时单分支结构。作者参考ResNet的identity与 1 × 1 1\times1 1×1分支，设计了如下形式模块： y = x + g ( x ) + f ( x ) y=x+g(x)+f(x) y=x+g(x)+f(x)
其中， g ( x ) , f ( x ) g(x),f(x) g(x),f(x)分别对应 1 × 1 , 3 × 3 1\times1,3\times3 1×1,3×3卷积。

def conv_bn(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, groups=1):
    result = nn.Sequential()
    result.add_module('conv', nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,
                                                  kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=groups, bias=False))
    result.add_module('bn', nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels))
    return result

class RepVGGBlock(nn.Module):

    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size,
                 stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, padding_mode='zeros', deploy=False):
        super(RepVGGBlock, self).__init__()
        self.deploy = deploy
        self.groups = groups
        self.in_channels = in_channels

        assert kernel_size == 3
        assert padding == 1

        padding_11 = padding - kernel_size // 2

        self.nonlinearity = nn.ReLU()

        if deploy:
            self.rbr_reparam = nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride,
                                      padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=True, padding_mode=padding_mode)

        else:
            self.rbr_identity = nn.BatchNorm2d(num_features=in_channels) if out_channels == in_channels and stride == 1 else None
            self.rbr_dense = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=groups)
            self.rbr_1x1 = conv_bn(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=1, stride=stride, padding=padding_11, groups=groups)
            print('RepVGG Block, identity = ', self.rbr_identity)
            

在训练阶段deploy=False，通过简单的堆叠上述模块构建CNN架构；
而在推理阶段deploy=True，上述模块可以轻易转换为 y = h ( x ) y=h(x) y=h(x)形式，且 h ( x ) h(x) h(x)的参数可以通过线性组合方式从已训练好的模型中转换得到。

Re-param for Plain Inference-time Model

如何将三个分支合并呢？

定义：

卷积核： W ( 1 ) ∈ R C 2 × C 1 , W ( 3 ) ∈ R C 2 × C 1 × 3 × 3 W^{(1)}\in R^{C_{2}\times C_{1}}, W^{(3)}\in R^{C_{2}\times C_{1}\times 3 \times 3} W(1)∈RC2​×C1​,W(3)∈RC2​×C1​×3×3即 1 × 1 1\times1 1×1和 3 × 3 3\times3 3×3卷积

BN参数： μ ( 3 ) , σ ( 3 ) , γ ( 3 ) , β ( 3 ) \mu^{(3)}, \sigma ^{(3)}, \gamma ^{(3)}, \beta ^{(3)} μ(3),σ(3),γ(3),β(3)与 μ ( 1 ) , σ ( 1 ) , γ ( 1 ) , β ( 1 ) \mu^{(1)}, \sigma ^{(1)}, \gamma ^{(1)}, \beta ^{(1)} μ(1),σ(1),γ(1),β(1)分别是 1 × 1 1\times1 1×1和 3 × 3 3\times3 3×3卷积后的BatchNorm的参数， μ ( 0 ) , σ ( 0 ) , γ ( 0 ) , β ( 0 ) \mu^{(0)}, \sigma ^{(0)}, \gamma ^{(0)}, \beta ^{(0)} μ(0),σ(0),γ(0),β(0)表示identity分支的BatchNorm的参数

输入输出： M ( 1 ) ∈ R N × C 1 × H 1 × W 1 , M ( 2 ) ∈ R N × C 2 × H 2 × W 2 M^{(1)}\in R^{N \times C_{1}\times H_{1}\times W_{1}},M^{(2)}\in R^{N \times C_{2}\times H_{2}\times W_{2}} M(1)∈RN×C1​×H1​×W1​,M(2)∈RN×C2​×H2​×W2​

由此，一个基本结构可以表示为： M ( 2 ) = b n ( M ( 1 ) ∗ W ( 3 ) , μ ( 3 ) , σ ( 3 ) , γ ( 3 ) , β ( 3 ) ) + b n ( M ( 1 ) ∗ W ( 1 ) , μ ( 1 ) , σ ( 1 ) , γ ( 1 ) , β ( 1 ) ) + b n ( M ( 1 ) , μ ( 0 ) , σ ( 0 ) , γ ( 0 ) , β ( 0 ) ) M^{(2)}=bn(M^{(1)}*W^{(3)}, \mu ^{(3)}, \sigma ^{(3)}, \gamma ^{(3)}, \beta ^{(3)})\\+bn(M^{(1)}*W^{(1)}, \mu ^{(1)}, \sigma ^{(1)}, \gamma ^{(1)}, \beta ^{(1)})\\+bn(M^{(1)}, \mu ^{(0)}, \sigma ^{(0)}, \gamma ^{(0)}, \beta ^{(0)}) M(2)=bn(M(1)∗W(3),μ(3),σ(3),γ(3),β(3))+bn(M(1)∗W(1),μ(1),σ(1),γ(1),β(1))+bn(M(1),μ(0),σ(0),γ(0),β(0))
可以看到，每个分支都有BN层，而BN层可以拆开，
b n ( M , μ , σ , γ , β ) : , i , : , : = ( M : , i , : , : − μ i ) γ i σ i + β i . bn(M, \mu , \sigma , \gamma , \beta):,i,:,:=(M_{:,i,:,:}- \mu _{i})\frac{\gamma _{i}}{\sigma _{i}}+ \beta _{i}. bn(M,μ,σ,γ,β):,i,:,:=(M:,i,:,:​−μi​)σi​γi​​+βi​.将每个BN与其前接Conv层合并 W i , : , : , : ′ = γ i σ i W i , : , : , : , b i ′ = − μ i γ i σ i + β i \begin{matrix}W_{i,:,:,:}^{\prime}= \frac{\gamma _{i}}{\sigma _{i}}W_{i,:,:,:}, \\ \\b^{\prime}_{i}=- \frac{\mu _{i}\gamma _{i}}{\sigma _{i}}+ \beta _{i}\\ \end{matrix} Wi,:,:,:′​=σi​γi​​Wi,:,:,:​,bi′​=−σi​μi​γi​​+βi​​

该分支变成了一个卷积核和一个bias的结构，同理，三个分支都可以变换，得到一个 3 × 3 3\times3 3×3卷积核，两个 1 × 1 1\times1 1×1卷积核以及三个bias参数;

三个bias参数可以通过简单的add方式合并为一个bias
卷积核则可以将 1 × 1 1\times1 1×1卷积核参数加到 3 × 3 3\times3 3×3卷积核的中心点得到

   def get_equivalent_kernel_bias(self):
        kernel3x3, bias3x3 = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_dense)
        kernel1x1, bias1x1 = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_1x1)
        kernelid, biasid = self._fuse_bn_tensor(self.rbr_identity)
        return kernel3x3 + self._pad_1x1_to_3x3_tensor(kernel1x1) + kernelid, bias3x3 + bias1x1 + biasid

    def _pad_1x1_to_3x3_tensor(self, kernel1x1):
        if kernel1x1 is None:
            return 0
        else:
            return torch.nn.functional.pad(kernel1x1, [1,1,1,1])

    def _fuse_bn_tensor(self, branch):
        if branch is None:
            return 0, 0
        if isinstance(branch, nn.Sequential):
            kernel = branch.conv.weight
            running_mean = branch.bn.running_mean
            running_var = branch.bn.running_var
            gamma = branch.bn.weight
            beta = branch.bn.bias
            eps = branch.bn.eps
        else:
            assert isinstance(branch, nn.BatchNorm2d)
            if not hasattr(self, 'id_tensor'):
                input_dim = self.in_channels // self.groups
                kernel_value = np.zeros((self.in_channels, input_dim, 3, 3), dtype=np.float32)
                for i in range(self.in_channels):
                    kernel_value[i, i % input_dim, 1, 1] = 1
                self.id_tensor = torch.from_numpy(kernel_value).to(branch.weight.device)
            kernel = self.id_tensor
            running_mean = branch.running_mean
            running_var = branch.running_var
            gamma = branch.weight
            beta = branch.bias
            eps = branch.eps
        std = (running_var + eps).sqrt()
        t = (gamma / std).reshape(-1, 1, 1, 1)
        return kernel * t, beta - running_mean * gamma / std

    def repvgg_convert(self):
        kernel, bias = self.get_equivalent_kernel_bias()
        return kernel.detach().cpu().numpy(), bias.detach().cpu().numpy(),

网络设计

RepVGG是一种类VGG的架构，在推理阶段它仅仅采用 3 × 3 3\times3 3×3卷积与ReLU，且未采用MaxPool。对于分类任务，采用GAP+全连接层作为输出头。

对于每个阶段的层数按照如下三种简单的规则进行设计：

1. 第一个阶段具有更大的分辨率，故而更为耗时，为降低推理延迟仅仅采用了一个卷积层；

2. 最后一个阶段因为具有更多的通道，为节省参数量，故而仅设计一个卷积层；

3. 在倒数第二个阶段，类似ResNet，RepVGG放置了更多的层。

基于上述考量，RepVGG-A不同阶段的层数分别为1-2-4-14-1;与此同时，作者还构建了一个更深的RepVGG-B，其层数配置为1-4-6-16-1。RepVGG-A用于与轻量型网络和中等计算量网络对标，而RepVGG-B用于与高性能网络对标。

在不同阶段的通道数方面，作者采用了经典的配置64-128-256-512。与此同时，作者采用因子 a a a控制前四个阶段的通道，因子 b b b控制最后一个阶段的通道，通常 b > a b>a b>a（我们期望最后一层具有更丰富的特征）。为避免大尺寸特征的高计算量，对于第一阶段的输出通道做了约束 m i n ( 64 , 64 a ) min(64,64a) min(64,64a)。基于此得到的不同RepVGG见下表。

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_42764932/article/details/112695711