开发 | CNN中的maxpool到底是什么原理?

AI科技评论按:本文整理自知乎问题“请问 CNN 中的 maxpool 到底是什么原理,为什么要取最大值,取最大值的原理是什么?谢谢。”的下Yjango和小白菜的回答。转载已获授权。

首先细讲一下 Max pooling。

Max pooling

在卷积后还会有一个 pooling 的操作,尽管有其他的比如 average pooling 等,这里只提 max pooling。

max pooling 的操作如下图所示:整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块(pooling size)。每个小块内只取最大的数字,再舍弃其他节点后,保持原有的平面结构得出 output。

图片来源: http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

max pooling 在不同的 depth 上是分开执行的,且不需要参数控制。 那么问题就 max pooling 有什么作用?部分信息被舍弃后难道没有影响吗?

图片来源:http://cs231n.github.io/convolutional-networks/

Max pooling 的主要功能是 downsampling,却不会损坏识别结果。 这意味着卷积后的 Feature Map 中有对于识别物体不必要的冗余信息。 那么我们就反过来思考,这些 “冗余” 信息是如何产生的。

直觉上,我们为了探测到某个特定形状的存在,用一个 filter 对整个图片进行逐步扫描。但只有出现了该特定形状的区域所卷积获得的输出才是真正有用的,用该 filter 卷积其他区域得出的数值就可能对该形状是否存在的判定影响较小。 比如下图中,我们还是考虑探测 “横折” 这个形状。 卷积后得到 3x3 的 Feature Map 中,真正有用的就是数字为 3 的那个节点,其余数值对于这个任务而言都是无关的。 所以用 3x3 的 Max pooling 后,并没有对 “横折” 的探测产生影响。 试想在这里例子中如果不使用 Max pooling,而让网络自己去学习。 网络也会去学习与 Max pooling 近似效果的权重。因为是近似效果,增加了更多的 parameters 的代价,却还不如直接进行 Max pooling。

Max pooling 还有类似 “选择句” 的功能。假如有两个节点,其中第一个节点会在某些输入情况下最大,那么网络就只在这个节点上流通信息;而另一些输入又会让第二个节点的值最大,那么网络就转而走这个节点的分支。

但是 Max pooling 也有不好的地方。因为并非所有的抓取都像上图这样的极端例子。有些周边信息对某个概念是否存在的判定也有影响。 并且 Max pooling 是对所有的 Feature Maps 进行等价的操作。就好比用相同网孔的渔网打鱼,一定会有漏网之鱼。

下面对其他的 pooling 方法做一个简单的整理(前一段时间整理的个人觉得比较不错且流行的 pooling 方法)。

SUM pooling

基于 SUM pooling 的中层特征表示方法,指的是针对中间层的任意一个 channel(比如 VGGNet16, pool5 有 512 个 channel),将该 channel 的 feature map 的所有像素值求和,这样每一个 channel 得到一个实数值,N 个 channel 最终会得到一个长度为 N 的向量,该向量即为 SUM pooling 的结果。

AVE pooling

AVE pooling 就是 average pooling,本质上它跟 SUM pooling 是一样的,只不过是将像素值求和后还除以了 feature map 的尺寸。作者以为,AVE pooling 可以带来一定意义上的平滑,可以减小图像尺寸变化的干扰。设想一张 224224 的图像,将其 resize 到 448448 后,分别采用 SUM pooling 和 AVE pooling 对这两张图像提取特征,我们猜测的结果是,SUM pooling 计算出来的余弦相似度相比于 AVE pooling 算出来的应该更小,也就是 AVE pooling 应该稍微优于 SUM pooling 一些。

MAX pooling

MAX pooling 指的是对于每一个 channel(假设有 N 个 channel),将该 channel 的 feature map 的像素值选取其中最大值作为该 channel 的代表,从而得到一个 N 维向量表示。笔者在 flask-keras-cnn-image-retrieval中采用的正是 MAX pooling 的方式。

图片来源:Day 2 Lecture 6 Content-based Image Retrieval

上面所总结的 SUM pooling、AVE pooling 以及 MAX pooling,这三种 pooling 方式,在笔者做过的实验中,MAX pooling 要稍微优于 SUM pooling、AVE pooling。不过这三种方式的 pooling 对于 object retrieval 的提升仍然有限。

MOP pooling

MOP Pooling 源自 Multi-scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features 这篇文章,一作是 Yunchao Gong,此前在搞哈希的时候,读过他的一些论文,其中比较都代表性的论文是 ITQ,笔者还专门写过一篇笔记论文阅读:Iterative Quantization 迭代量化(http://yongyuan.name/blog/itq-hashing.html)。MOP pooling 的基本思想是多尺度与 VLAD(VLAD 原理可以参考笔者之前写的博文图像检索:BoF、VLAD、FV 三剑客 http://yongyuan.name/blog/CBIR-BoF-VLAD-FV.html ),其具体的 pooling 步骤如下:

来源:Multi-scale Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features (https://arxiv.org/abs/1403.1840) Overview of multi-scale orderless pooling for CNN activations (MOP-CNN). Our proposed feature is a concatenation of the feature vectors from three levels: (a)Level 1, corresponding to the 4096-dimensional CNN activation for the entire 256256image; (b) Level 2, formed by extracting activations from 128128 patches and VLADpooling them with a codebook of 100 centers; (c) Level 3, formed in the same way aslevel 2 but with 64*64 patches.

具体地,在 L=1 的尺度下,也就是全图,直接 resize 到 256*256 的大小,然后送进网络,得到第七层全连接层 4096 维的特征;在 L=2 时,使用 128*128(步长为 32) 的窗口进行滑窗,由于网络的图像输入最小尺寸是 256*256,所以作者将其上采样到 256256,这样可以得到很多的局部特征,然后对其进行 VLAD 编码,其中聚类中心设置为 100,4096 维的特征降到了 500 维,这样便得到了 50000 维的特征,然后将这 50000 维的特征再降维得到 4096 维的特征;L=3 的处理过程与 L=2 的处理过程一样,只不过窗口的大小编程了 64*64 的大小。

作者通过实验论证了 MOP pooling 这种方式得到的特征一定的不变性。基于这种 MOP pooling 笔者并没有做过具体的实验,所以实验效果只能参考论文本身了。

CROW pooling

对于 Object Retrieval,在使用 CNN 提取特征的时候,我们所希望的是在有物体的区域进行特征提取,就像提取局部特征比如 SIFT 特征构 BoW、VLAD、FV 向量的时候,可以采用 MSER、Saliency 等手段将 SIFT 特征限制在有物体的区域。同样基于这样一种思路,在采用 CNN 做 Object Retrieval 的时候,我们有两种方式来更细化 Object Retrieval 的特征:一种是先做物体检测然后在检测到的物体区域里面提取 CNN 特征;另一种方式是我们通过某种权重自适应的方式,加大有物体区域的权重,而减小非物体区域的权重。CROW pooling ( Cross-dimensional Weighting for Aggregated Deep Convolutional Features ) 即是采用的后一种方法,通过构建 Spatial 权重和 Channel 权重,CROW pooling 能够在一定程度上加大感兴趣区域的权重,降低非物体区域的权重。其具体的特征表示构建过程如下图所示:

其核心的过程是 Spatial Weight 和 Channel Weight 两个权重。Spatial Weight 具体在计算的时候,是直接对每个 channel 的 feature map 求和相加,这个 Spatial Weight 其实可以理解为 saliency map。我们知道,通过卷积滤波,响应强的地方一般都是物体的边缘等,因而将多个通道相加求和后,那些非零且响应大的区域,也一般都是物体所在的区域,因而我们可以将它作为 feature map 的权重。Channel Weight 借用了 IDF 权重的思想,即对于一些高频的单词,比如 “the”,这类词出现的频率非常大,但是它对于信息的表达其实是没多大用处的,也就是它包含的信息量太少了,因此在 BoW 模型中,这类停用词需要降低它们的权重。借用到 Channel Weight 的计算过程中,我们可以想象这样一种情况,比如某一个 channel,其 feature map 每个像素值都是非零的,且都比较大,从视觉上看上去,白色区域占据了整个 feature map,我们可以想到,这个 channel 的 feature map 是不利于我们去定位物体的区域的,因此我们需要降低这个 channel 的权重,而对于白色区域占 feature map 面积很小的 channel,我们认为它对于定位物体包含有很大的信息,因此应该加大这种 channel 的权重。而这一现象跟 IDF 的思想特别吻合,所以作者采用了 IDF 这一权重定义了 Channel Weight。

总体来说,这个 Spatial Weight 和 Channel Weight 的设计还是非常巧妙的,不过这样一种 pooling 的方式只能在一定程度上契合感兴趣区域,我们可以看一下 Spatial Weight*Channel Weight 的热力图:

从上面可以看到,权重大的部分主要在塔尖部分,这一部分可以认为是 discriminate 区域,当然我们还可以看到,在图像的其他区域,还有一些比较大的权重分布,这些区域是我们不想要的。当然,从笔者可视化了一些其他的图片来看,这种 crow pooling 方式并不总是成功的,也存在着一些图片,其权重大的区域并不是图像中物体的主体。不过,从千万级图库上跑出来的结果来看,crow pooling 这种方式还是可以取得不错的效果。

RMAC pooling

RMAC pooling 的池化方式源自于 Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations (https://arxiv.org/pdf/1511.05879.pdf),三作是 Hervé Jégou(和 Matthijs Douze 是好基友)。在这篇文章中,作者提出来了一种 RMAC pooling 的池化方式,其主要的思想还是跟上面讲过的 MOP pooling 类似,采用的是一种变窗口的方式进行滑窗,只不过在滑窗的时候,不是在图像上进行滑窗,而是在 feature map 上进行的 (极大的加快了特征提取速度),此外在合并 local 特征的时候,MOP pooling 采用的是 VLAD 的方式进行合并的,而 RMAC pooling 则处理得更简单 (简单并不代表效果不好),直接将 local 特征相加得到最终的 global 特征。其具体的滑窗方式如下图所示:

图片来源:Day 2 Lecture 6 Content-based Image Retrieval

图中示意的是三种窗口大小,图中‘x’代表的是窗口的中心,对于每一个窗口的 feature map,论文中采用的是 MAX pooling 的方式,在 L=3 时,也就是采用图中所示的三种窗口大小,我们可以得到 20 个 local 特征,此外,我们对整个 fature map 做一次 MAX pooling 会得到一个 global 特征,这样对于一幅图像,我们可以得到 21 个 local 特征 (如果把得到的 global 特征也视为 local 的话),这 21 个 local 特征直接相加求和,即得到最终全局的 global 特征。论文中作者对比了滑动窗口数量对 mAP 的影响,从 L=1 到 L=3,mAP 是逐步提升的,但是在 L=4 时,mAP 不再提升了。实际上 RMAC pooling 中设计的窗口的作用是定位物体位置的 (CROW pooling 通过权重图定位物体位置)。如上图所示,在窗口与窗口之间,都是一定的 overlap,而最终在构成 global 特征的时候,是采用求和相加的方式,因此可以看到,那些重叠的区域我们可以认为是给予了较大的权重。

上面说到的 20 个 local 特征和 1 个 global 特征,采用的是直接合并相加的方式,当然我们还可以把这 20 个 local 特征相加后再跟剩下的那一个 global 特征串接起来。实际实验的时候,发现串接起来的方式比前一种方式有 2%-3% 的提升。在规模 100 万的图库上测试,RMAC pooling 能够取得不错的效果,跟 Crow pooling 相比,两者差别不大。

上面总结了 6 中不同的 pooling 方式,当然还有很多的 pooling 方式没涵盖不到,在实际应用的时候,笔者比较推荐采用 RMAC pooling 和 CROW pooling 的方式,主要是这两种 pooling 方式效果比较好,计算复杂度也比较低。

原文发布于微信公众号 - AI科技评论(aitechtalk)

原文发表时间:2017-07-30

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