视觉Backbone怎么使用1/8的FLOPs实现比Baseline更高的精度？

大规模视觉预训练显著提高了大型视觉模型的性能。然而，作者观察到现有的低FLOPs模型无法从大规模预训练中受益的问题。在本文中，作者提出了一种通用的设计原则，即ParameterNet，用于在大规模视觉预训练中增加更多参数的同时保持低FLOPs。 例如，采用动态卷积技术可以为网络提供更多参数，同时仅略微增加FLOPs。提出的ParameterNet方案使得低FLOPs网络能够从大规模视觉预训练中受益。 在大规模ImageNet-22K数据集上的实验证明了作者ParameterNet方案的卓越性能。例如，ParameterNet-600M相比广泛使用的Swin Transformer具有更高的准确性（81.6%对80.9%），并且具有更低的FLOPs（0.6G对4.5G）。

1、简介

由于计算硬件和数据工程的发展，作为计算机视觉中的基础组成部分，大规模视觉预训练取得了令人瞩目的进展。预训练的视觉模型可以作为表示学习器，并迁移到下游任务中，如图像识别和目标检测。

主流的预训练视觉模型通常需要大量的资源，包括数据、参数和FLOPs。这3个关键因素严重影响着性能，并基本遵循缩放定律。大规模的预训练数据可以为表示学习提供多样化的样本。这些数据集的规模从数百万到数十亿不等，例如，广泛使用的ImageNet-22K数据集包含了1400万张图像和21841个类别。为了更好地拟合大规模数据集，模型的大小（包括参数和FLOPs）近年来越来越大，例如，ViT-G/14模型具有18亿个参数和9650亿个FLOPs。

移动设备上的视觉应用通常需要快速推理，因此由于高计算成本，很难部署现有的预训练视觉模型。为了解决这个问题，作者经验性地研究了大规模视觉预训练中FLOPs的影响。作者采用ImageNet-22K作为大规模预训练数据集，而ImageNet-1K是一个相对较小的数据集用于比较。

然后，作者对预训练的Transformer和CNN模型在ImageNet-1K上进行微调以评估性能。如图2和图3所示，当模型的FLOPs逐渐增加时，模型的准确性持续提高。对于高FLOPs的模型，22K预训练模型优于1K模型。然而，低FLOPs的模型无法从大规模预训练中获益，作者称之为低FLOPs陷阱。

在这篇论文中，作者通过增加更多的参数来构建低FLOPs的ParameterNet，同时保持低FLOPs的特性，用于大规模视觉预训练。这是一个通用的设计原则，有多种方法可以增加参数数量并保持低FLOPs。

例如，作者主要考虑高效动态卷积，它可以大幅增加参数数量而几乎不增加额外的FLOPs。ParameterNet方案可以使以前的网络从大规模视觉预训练中受益，并克服低FLOPs的陷阱。

在实验中，ImageNet-22K预训练的ParameterNets相比正常的ImageNet-1K训练可以提高约2%的性能。例如，ParameterNet-600M在ImageNet-1K验证集上实现了81.6%的top-1准确率，其FLOPs数量比Swin-T低7倍。

2、本文方法

在本节中，作者研究了大规模预训练设置下的 low-FLOPs 网络。

2.1 Architecture: Transformer vs. CNN

在这里，作者没有提出一个新的架构，而是选择了最适合大规模视觉预训练的低FLOPs网络架构。ViT及其变种在大型视觉模型领域中展示了Transformer相对于CNN的优越性。

如下图所示，当FLOPs高于5G FLOPs时，基于Transformer的模型在计算成本相似的情况下始终表现出色于CNN。

至于更小的模型，特别是在600M FLOPs范围内的移动级模型，具有局部性和平移不变性的CNN仍然占主导地位。为了构建用于视觉任务的高效Backbone模型，作者选择了CNN作为基础模型。GhostNet是代表最先进的移动模型，引入了廉价运算来简化标准卷积层。

2.2 Parameters Are All You Need

在神经网络中，参数数量和FLOPs之间存在高度的相关性。具有大量参数的模型通常拥有较高的FLOPs。考虑到大量数据需要更多的参数的直觉，作者通过增加参数数量来构建ParameterNet，同时保持低FLOPs。

作者从传统的卷积层开始。给定输入特征

和权重张量

，传统的卷积层的操作如下：

在这种情况下，输出特征图

可以看作是卷积操作的结果，其中

表示卷积操作，并且省略了偏置项以简化表示。全连接层可以被看作是卷积核尺寸为1×1的卷积层。

作者的设计原则是在保持低 FLOPs 的同时增加更多的参数。构建 ParameterNet 的方法有多种，例如动态卷积和重参化卷积。尽管重参化卷积在训练过程中增加了参数的数量，但其在推理阶段的参数和 FLOPs 是不变的，也就是说，模型的容量没有增加。

在本文中，作者主要考虑高效的动态卷积，它可以多倍增加参数的数量，几乎不带来额外的 FLOPs。

具有M个dynamic experts的动态卷积可以表示为：

其中

是第

个卷积权重张量，

是对应的动态系数。系数

是根据不同的输入样本动态生成的，一种典型的方法是使用MLP模块基于输入生成系数。

对于输入

，作者首先进行全局平均池化将信息融合为一个向量，然后使用具有

激活函数的两层MLP模块来动态生成系数：

其中

。

成分分析:

对于标准的卷积层来说，参数数量为

，FLOPs 数量为

。动态卷积由系数生成模块、动态权重融合和卷积过程组成。

具有

个隐藏维度的系数生成模块需要

个参数和

个 FLOPs。动态权重融合是无参数的，并且有

个 FLOPs。

因此，动态卷积的总参数数目和 FLOPs 数目分别为

和

。

动态卷积与标准卷积的参数比例为：

FLOPs比率为:

因此，与标准卷积相比，动态卷积具有大约

倍的参数，并且额外的 FLOPs 可以忽略不计。

3、实验

3.1 实验设置

3.2 主要结果

3.2.1 与SOTA比较

3.2.2 推理速度

3.3 消融实验

3.3.1 dynamic experts的数量

3.3.2 Dynamic convolution vs. re-parameterized convolution

3.3.3 ParameterNet for other network architectures

4、参考

[1].ParameterNet: Parameters Are All You Need for Large-scale Visual Pretraining of Mobile Networks.

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