前语 为了规划快速神经网络，许多工作都会集在削减浮点运算（FLOPs）的数量上。但是，作者观察到FLOPs的这种削减不一定会带来推迟的类似程度的削减。这首要源于每秒低浮点运算（FLOPS）功率低下。并且，如此低的FLOPS首要是由于运算符的频繁内存拜访，尤其是深度卷积。因而，本文提出了一种新的partial convolution（PConv），经过一起削减冗余核算和内存拜访能够更有用地提取空间特征。
依据PConv进一步提出FasterNet，在广泛的设备上完成了比其他网络高得多的运转速度，而不影响各种视觉使命的准确性。一起，完成了令人形象深入的83.5%的TOP-1精度，与Swin-B平起平坐，一起GPU上的推理吞吐量提高了49%，CPU上的核算时刻也节省了42%。
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作者 | 小书童
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核算机视觉入门1v3辅导班
1、简介
神经网络在图画分类、检测和切割等各种核算机视觉使命中阅历了快速开展。尽管其令人形象深入的功能为许多运用程序供给了动力，但一个巨大的趋势是寻求具有低推迟和高吞吐量的快速神经网络，以取得杰出的用户体会、即时响应和安全原因等。
如何快速？研究人员和从业者不需要更贵重的核算设备，而是倾向于规划具有本钱效益的快速神经网络，下降核算复杂度，首要以浮点运算（FLOPs）的数量来衡量。
MobileNet、ShuffleNet和GhostNet等运用深度卷积（DWConv）和/或组卷积（GConv）来提取空间特征。但是，在削减FLOPs的过程中，算子经常会遭到内存拜访添加的副作用的影响。MicroNet进一步分化和稀少网络，将其FLOPs推至极低水平。尽管这种办法在FLOPs方面有所改善，但其碎片核算功率很低。此外，上述网络一般伴随着额定的数据操作，如级联、Shuffle和池化，这些操作的运转时刻关于小型模型来说往往很重要。
除了上述纯卷积神经网络（CNNs）之外，人们对使视觉Transformer（ViTs）和多层感知器（MLP）架构更小更快也越来越感兴趣。例如，MobileViT和MobileFormer经过将DWConv与改善的注意力机制相结合，下降了核算复杂性。但是，它们仍然遭到DWConv的上述问题的困扰，并且还需要修正的注意力机制的专用硬件支撑。运用先进但耗时的标准化和激活层也或许约束其在设备上的速度。
所有这些问题一起导致了以下问题：这些“快速”的神经网络真的很快吗？为了回答这个问题，作者查看了推迟和FLOPs之间的关系，这由
其间FLOPS是每秒浮点运算的缩写，作为有用核算速度的度量。尽管有许多削减FLOPs的测验，但都很少考虑一起优化FLOPs以完成真正的低推迟。为了更好地理解这种情况，作者比较了Intel CPU上典型神经网络的FLOPS。
图2中的结果标明，许多现有神经网络的FLOPS较低，其FLOPS一般低于盛行的ResNet50。由于FLOPS如此之低，这些“快速”的神经网络实际上不够快。它们的FLOPs削减不能转化为推迟的确切削减量。在某些情况下，没有任何改善，甚至会导致更糟的推迟。例如，CycleMLP-B1具有ResNet50的一半FLOPs，但运转速度较慢（即CycleMLPB1与ResNet50:111.9ms与69.4ms）。
请注意，FLOPs与推迟之间的差异在之前的工作中也已被注意到，但由于它们采用了DWConv/GConv和具有低FLOPs的各种数据处理，因而部分问题仍未处理。人们以为没有更好的挑选。
本文旨在经过开发一种简略、快速、有用的运算符来消除这种差异，该运算符能够在削减FLOPs的情况下坚持高FLOPS。
具体来说，作者重新审视了现有的操作符，特别是DWConv的核算速度——FLOPS。作者发现导致低FLOPS问题的首要原因是频繁的内存拜访。然后，作者提出了PConv作为一种竞争性替代方案，它削减了核算冗余以及内存拜访的数量。
图1说明晰PConv的规划。它运用了特征图中的冗余，并系统地仅在一部分输入通道上运用规矩卷积（Conv），而不影响其他通道。本质上，PConv的FLOPs低于惯例Conv，而FLOPs高于DWConv/GConv。换句话说，PConv更好有利地势用了设备上的核算能力。PConv在提取空间特征方面也很有用，这在本文后边的试验中得到了验证。
作者进一步引进PConv规划了FasterNet作为一个在各种设备上运转速度非常快的新网络宗族。特别是，FasterNet在分类、检测和切割使命方面完成了最先进的功能，一起具有更低的推迟和更高的吞吐量。例如，在GPU、CPU和ARM处理器上，小模型FasterNet-T0别离比MobileVitXXS快3.1倍、3.1倍和2.5倍，而在ImageNet-1k上的准确率高2.9%。大模型FasterNet-L完成了83.5%的Top-1精度，与Swin-B平起平坐，一起在GPU上供给了49%的高吞吐量，在CPU上节省了42%的核算时刻。
总归，奉献如下：
- 指出了完成更高FLOPS的重要性，而不只是是为了更快的神经网络而削减FLOPs。
- 引进了一种简略但快速且有用的卷积PConv，它很有或许取代现有的挑选DWConv。
- 推出FasterNet，它在GPU、CPU和ARM处理器等多种设备上运转杰出且普遍快速。
- 对各种使命进行了广泛的试验，并验证了PConv和FasterNet的高速性和有用性。
2、PConv和FasterNet的规划
2.1、原理
DWConv是Conv的一种盛行变体，已被广泛用作许多神经网络的要害构建块。关于输入，DWConv运用个滤波器来核算输出。如图1（b）所示，每个滤波器在一个输入通道上进行空间滑动，并对一个输出通道做出奉献。
与具有的FLOPs惯例Conv比较，这种深度核算使得DWConv只是具有的FLOPs。尽管在削减FLOPs方面有用，但DWConv（一般后跟逐点卷积或PWConv）不能简略地用于替换惯例Conv，由于它会导致严峻的精度下降。因而，在实践中，DWConv的通道数（或网络宽度）添加到＞以补偿精度下降，例如，倒置残差块中的DWConv宽度扩展了6倍。但是，这会导致更高的内存拜访，这会形成不可疏忽的推迟，并下降总体核算速度，尤其是关于I/O绑定设备。特别是，内存拜访的数量现在上升到
它比一个惯例的Conv的值要高，即，
注意，内存拜访花费在I/O操作上，这被以为已经是最小的本钱，很难进一步优化。
2.2、PConv作为一个基本的算子
在下面演示了经过运用特征图的冗余度能够进一步优化本钱。如图3所示，特征图在不同通道之间具有高度相似性。许多其他作品也涵盖了这种冗余，但很少有人以简略而有用的方法充分运用它。
具体而言，作者提出了一种简略的PConv，以一起削减核算冗余和内存拜访。图4中的左下角说明晰PConv的工作原理。它只需在输入通道的一部分上运用惯例Conv进行空间特征提取，并坚持其他通道不变。关于接连或规矩的内存拜访，将第一个或最终一个接连的通道视为整个特征图的代表进行核算。在不丧失一般性的情况下以为输入和输出特征图具有相同数量的通道。因而，PConv的FLOPs仅
关于典型的r＝1/4 ，PConv的FLOPs只要惯例Conv的1/16。此外，PConv的内存拜访量较小，即：
关于r＝1/4，其仅为惯例Conv的1/4。
由于只要通道用于空间特征提取，人们或许会问是否能够简略地移除剩余的（c−）通道？如果是这样，PConv将退化为具有较少通道的惯例Conv，这偏离了削减冗余的方针。
请注意，坚持其他通道不变，而不是从特征图中删除它们。这是由于它们对后续PWConv层有用，PWConv答应特征信息流经所有通道。
2.3、PConv之后是PWConv
为了充分有用有利地势用来自所有通道的信息，进一步将逐点卷积（PWConv）附加到PConv。它们在输入特征图上的有用感触野看起来像一个T形Conv，与均匀处理补丁的惯例Conv比较，它更专注于中心方位，如图5所示。为了证明这个T形感触野的合理性，首先经过核算方位的Frobenius范数来评价每个方位的重要性。
假设，如果一个职位比其他职位具有更大的Frobenius范数，则该职位往往更重要。关于正则Conv滤波器，方位处的Frobenius范数由核算，其间。
作者以为一个明显方位是具有最大Frobenius范数的方位。然后，在预练习的ResNet18中团体查看每个过滤器，找出它们的明显方位，并绘制明显方位的直方图。图6中的结果标明，中心方位是过滤器中最常见的突出方位。换句话说，中心方位的权重比周围的更重。这与会集于中心方位的T形核算一致。
尽管T形卷积能够直接用于高效核算，但作者标明，将T形卷积分化为PConv和PWConv更好，由于该分化运用了滤波器间冗余并进一步节省了FLOPs。关于相同的输入和输出，T形Conv的FLOPs能够核算为:
它高于PConv和PWConv的流量，即：
其间和（例如，其时）。此外，能够很容易有利地势用惯例Conv进行两步完成。
2.4、FasterNet作为Backbone
鉴于新式PConv和现成的PWConv作为首要的算子，进一步提出FasterNet，这是一个新的神经网络宗族，运转速度非常快，对许多视觉使命非常有用。作者的方针是使体系结构尽或许简略，使其总体上对硬件友爱。
在图4中展示了全体架构。它有4个层次级，每个层次级前面都有一个嵌入层（步长为4的惯例44卷积）或一个兼并层（步长为2的惯例22卷积），用于空间下采样和通道数量扩展。每个阶段都有一堆FasterNet块。作者观察到，最终两个阶段中的块消耗更少的内存拜访，并且倾向于具有更高的FLOPS，如表1中的经历验证。因而，放置了更多FasterNet块，并相应地将更多核算分配给最终两个阶段。每个FasterNet块有一个PConv层，后跟2个PWConv（或Conv 11）层。它们一起显示为倒置残差块，其间中心层具有扩展的通道数量，并且放置了Shorcut以重用输入特征。
除了上述算子，标准化和激活层关于高功能神经网络也是不可或缺的。但是，许多从前的工作在整个网络中过度运用这些层，这或许会约束特征多样性，然后危害功能。它还能够下降全体核算速度。比较之下，只将它们放在每个中心PWConv之后，以坚持特征多样性并完成较低的推迟。
此外，运用批次归一化（BN）替代其他替代办法。BN的优点是，它能够兼并到其相邻的Conv层中，以便更快地进行推断，一起与其他层一样有用。关于激活层，依据经历挑选了GELU用于较小的FasterNet变体，而ReLU用于较大的FasterNet变体，一起考虑了运转时刻和有用性。最终三个层，即全局均匀池化、卷积11和全连接层，一起用于特征转换和分类。
为了在不同的核算预算下供给广泛的运用，供给FasterNet的Tiny模型、Small模型、Medium模型和Big模型变体，别离称为FasterNetT0/1/2、FasterNet-S、FasterNet-M和FasterNet-L。它们具有相似的结构，但深度和宽度不同。
架构规范如下：
2.5、代码完成
3、试验
3.1、PConv的快速性与高Flops
3.2、PConv与PWConv一起有用
3.3、FasterNet on ImageNet-1k
3.4、FasterNet在下游使命的表现
1、方针检测
3.5、消融试验
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