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ShuffleNet 系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV1 提出了 channel shuffle 操作，使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速，而 ShuffleNetV2 则推倒 V1 的大部分设计，从实际出发，提出 channel split 操作，在加速网络的同时进行了特征重用，达到了很好的效果
来源：晓飞的算法工程笔记 公众号
ShuffleNet V1
论文: ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1707.01083.pdf
- 论文代码：https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series/tree/master/ShuffleNetV1
Introduction
神经网络的精度越来越高，而推理性能也在逐渐变慢，在实际应用中不得不在性能与准确率间进行折中。为此，论文对小网络的耗时进行分析，提出了 ShuffleNet。论文首先介绍了 ShuffleNet 的核心操作 Channel Shuffle 以及 Group Convolutions，然后再介绍 Shuffle unit 的结构，最后介绍 ShuffleNet 的架构。
Channel Shuffle for Group Convolutions
在目前的一些主流网络中，通常使用 pointwise 卷积进行维度的降低，从而降低网络的复杂度，但由于输入维度较高，pointwise 卷积的开销是十分巨大的。对于小网络而言，昂贵的 pointwise 卷积会带来明显的性能下降，比如在 ResNext unit 中，pointwise 卷积占据了 93.4% 的计算量。为此，论文引入了分组卷积，首先探讨了两种 ShuffleNet 的实现：
- 图 1a 是最直接的方法，将所有的操作进行了绝对的维度隔离，但这会导致特定的输出仅关联了很小一部分的输入，阻隔了组间的信息流，降低了表达能力。
- 图 1b 对输出的维度进行重新分配，首先将每个组的输出分成多个子组，然后将每个子组输入到不同的组中，能够很好地保留组间的信息流。
图 1b 的思想可以简单地用 channel shuffle 操作进行实现，如图 1c 所示，假设包含 $g$ 组的卷积层输出为 $g\times n$ 维，首先将输出 reshape()为 $(g, n)$，然后进行 transpose()，最后再 flatten()回 $g\times n$ 维。
ShuffleNet Unit
基于 channel shuffle 操作，论文提出了两种 ShuffleNet unit，从图 2a 的基础残差结构开始，中间包含一个 $3\times 3$ 深度卷积进行特征提取：
- 图 2b 为特征图大小不变的 ShuffeNet unit，将开始的 $1\times 1$ 卷积层替换成 pointwise 分组卷积 +channel shuffle 操作，第二个 pointwise 分组卷积的作用是为了恢复到 unit 的输入维度，方便与 shortcut 进行 element-wise addition。后面的两个卷积操作根据可分离深度卷积论文的建议只接了 BN，没有接 BN+ReLU。论文尝试了在第二个 pointwise 分组卷积后面再接一次 channel shuffle 操作，但并没有提高很多精度。
- 图 2c 为特征图大小减半的 ShuffleNet unit，可用于 block 间的特征下采样。主要在 shortcut 中添加 $3\times 3$ 平均池化以及将最后的 element-wise addition 替换为 channel concatenation，增加输出维度且不会带来太多的计算量。
Shuffle unit 的计算是比较高效的，对于 $c\times h\times w$ 的输入，bottleneck 的中间维度为 $m$，ResNet unit 的计算量为 $hw(2cm + 9m^2)$FLOPs，ResNeXt unit 的计算量为 $hw(2cm+9m^2/g)$FLOPs，ShuffleNet unit 的计算量为 $hw(2cm/g + 9m)$，$g$ 为卷积的分组数。在同等计算资源情况下，计算量的减少意味着 ShuffeNet 可以使用维度更多的特征图，这在小网络中十分重要。
需要注意的是，尽管深度卷积通常有较低的理论复杂度，但在实现时的效率是不高的。为此，ShuffleNet 仅对 bottleneck 中的特征 (维度较低) 使用深度卷积。
Network Architecture
ShuffleNet 的结构如表 1 所示，3 个不同的 stage 由 ShuffleNet unit 堆叠而成，每个 stage 的首个 ShuffleNet unit 比较特殊，使用图 2c 的 stride= 2 结构，特征图大小缩小一倍，channel 数增大一倍。其它的 ShuffleNet unit 使用图 2b 的结构，bootlneck 的维度设定为输出的 $1/4$。表 1 中设计不同分组数的网络，并修改了对应的输出维度，模型大小整体保持在 140MFLOPs 左右，网络的分组数越大，可设置维度也越大。
Experiments
为了设定不同的网络复杂度，对表 1 的网络层维度加一个缩放因子 $s$，比如 ShuffleNet 0.5X 为表 1 的所有层输出维度减少一倍。
对不同 scale 和分组数的性能。
对比 channel shuffle 对不同网络大小作用。
在保持复杂度的情况下，将 stage2- 4 尽量替换成类似于其它主流网络结构(具体设计看原文)，进行性能对比。
对比同复杂度的 MobileNet 性能。
对比主流网络的性能。
对比作为目标检测主干的性能。
CPU 单线程推理速度对比。
Conclusion
ShuffleNet 的核心在于使用 channel shuffle 操作弥补分组间的信息交流，使得网络可以尽情使用 pointwise 分组卷积，不仅可以减少主要的网络计算量，也可以增加卷积的维度，从实验来看，是个很不错的 work。
ShuffleNet V2
** 论文: ShuffleNet V2: Practical Guidelines for Efficient
CNN Architecture Design**
- 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1807.11164.pdf
- 论文代码：https://github.com/megvii-model/ShuffleNet-Series/tree/master/ShuffleNetV2
Introduction
论文发现，作为衡量计算复杂度的指标，FLOPs 实际并不等同于速度。如图 1 所示，FLOPs 相似的网络，其速度却有较大的差别，只用 FLOPs 作为衡量计算复杂度的指标是不够的，还要考虑内存访问消耗以及 GPU 并行。基于上面的发现，论文从理论到实验列举了轻量级网络设计的 5 个要领，然后再根据设计要领提出 ShuffleNet V2。
Practical Guidelines for Efficient Network Design
为了保证结果的正确性，论文在以下工业设备中进行理论的相关测试：
- GPU. A single NVIDIA GeForce GTX 1080Ti is used. The convolution library is CUDNN 7.0
- ARM. A Qualcomm Snapdragon 810.
包含以下 5 个轻量级网络设计要领：
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G1: Equal channel width minimizes memory access cost (MAC).
主流的网络大都使用深度分离卷积，其中 pointwise 卷积承担了大部分的计算开销。假设输入维度 $c_1$ 和输出维度 $c_2$，特征图大小为 $h$ 和 $w$，则 $1\times 1$ 的卷积核的计算量 $B=hwc_1 c_2$，内存访问消耗 $MAC=hw(c_1+c_2)+c_1 c_2$，MAC 可以表示为 B 相关的公式：
$MAC=hw(c_1+c_2)+c_1 c_2 \ge hw\sqrt{c_1 c_2} + c_1 c_2=\sqrt{hwB} + \frac{B}{hw}$
上式在 $c_1$ 和 $c_2$ 相等时取得最小值，即输入输出维度相等时，内存访问消耗最小。
为了避免理论与实际不符，论文在实际设备上进行了对比，在保持 FLOPs 不变的情况下，调整输入输出维度的比例，可以看到 1:1 的情况下计算速度最快。因此，在设计结构时尽量保持卷积的输入输出的维度一致。
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G2: Excessive group convolution increases MAC
分组卷积能够降低 FLOPs，在固定的 FLOPs 情况下，分组卷积能够使用更多的 channel 数，但 channel 的增加会带来 MAC 的提高，$1\times 1$ 分组卷积的 MAC 与 FLOPs 的关系为
$g$ 为分组数，$B=hwc_1 c_2/g$ 为 FLOPs。在固定输入和计算量情况下，MAC 随着 $g$ 增加而增加。
论文同样也在实际设备上进行了对比，使用更多的分组反而降低了推理的速度，主要由于 MAC 的增加。因此，需要谨慎地根据平台和任务选择分组数，选择大的分组数能带来一定程度的准确率提升，但也会导致计算消耗的快速提升。
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G3: Network fragmentation reduces degree of parallelism
目前一些网络在单个 block 中使用了多通过，比如 NASNET- A 在单个 block 中使用了 13 个分支，而常规的网络仅使用 2 - 3 个分支。尽管这样的设计能够提升准确率，但是对设备并行计算不友好，会带来性能的下降。
在实际设备上进行对比，在固定 FLOPs 情况下，分别对比串行和并行分支结构的性能。从结果来看，单分支的结构性能最好，性能的下降在 GPU 设备上最为明显。
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G4: Element-wise operations are non-negligible
论文对 ShuffleNetV1 和 MobileNetV2 的耗时进行了分析，发现 element-wise 操作 (ReLU, AddTensor, AddBias, etc) 的消耗是不可忽视的，特别在 GPU 设备上。尽管这些操作 FLOPs 不高，但其 MAC 相对较高。
在实际设备对比中，固定 FLOPs 的情况下，使用更多的 element-wise 操作会导致网络的性能下降。
最后总结下论文发现的网络设计要领：
- 使用相同输入输出维度的卷积
- 了解分组卷积带来的损耗
- 减少分支的数量
- 减少 element-wise 操作
ShuffleNet V2: an Efficient Architecture
如上面提到的，ShuffleNetV1 的 pointwise 分组卷积以及 bottleneck 结果均会提高 MAC，导致不可忽视的计算损耗。为了达到高性能以及高准确率，关键是在不通过稠密卷积以及过多分组的情况下，获得输入输出一样的大维度卷积。
ShuffeNetV1 的 unit 结构如图 3ab 所示，为了达到上面的目的，V1 的基础上加入 channel split 操作，如图 3c 所示。在每个 unit 的开头，将特征图分为 $c-c^{‘}$ 以及 $c^{‘}$ 两部分。根据 G3，一个分支直接往后传递。根据 G1，另一个分支包含 3 个输入输出维度一样的卷积。根据 G2，不再使用分组卷积，而且 unit 的开头已经相当于进行了分组卷积。在完成卷积操作后，将特征 concate，恢复到 unit 的输入大小(符合 G1)，然后进行 channel shuffle 操作。这里没有了 element-wise adddition 操作，符合了 G4，在实现的时候将 concat/channel shuffle/channel split 合在一起做了，能够进一步提升性能。
空间下采样的操作进行了少量的修改，如图 3d 所示，去掉了 channel split 操作，因此输出的维度会翻倍。
类似于 ShuffleNetV1，设定 $c^{‘}=c/2$stage2- 4 为堆叠 ShuffleNet unit 的结构，在全局池化前加了一个 $1\times 1$ 卷积来帮助特征融合。ShuffleNetV2 不仅速度快，准确率也不低，主要得益于两个方面，首先是模型性能高，使得可以使用更大的维度以及网络容量，其次是 channel split 可以使得部分特征直接穿过 block，相当于 DenseNet 的特征重用。
论文对 DenseNet 以及 ShuffleNetV2 的特征重用程度进行了可视化对比，在 DenseNet 中，相邻层的连接比其它层更强，意味着所有层的稠密连接存在冗余。而在 ShuffleNet 中，层间的影响力以 $(1-c^{‘})/c=0.5$ 的倍数进行衰减，与 DenseNet 有一定的相似性。
Experiment
将 ShuffleNetV2 unit 应用到大网络中进行对比。
对比 ShuffleNetV2 作为检测网络主干的性能。
与不同大小的主流分类网络进行性能对比。
Conclusion
论文从实践出发，以实际的推理速度为指导，总结出了 5 条轻量级网络的设计要领，并根据要领提出了 ShuffleNetV2，很好地兼顾了准确率和速度，其中 channel split 操作十分亮眼，达到了类似 DenseNet 的特征重用效果。
CONCLUSION
ShuffleNet 系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV1 提出了 channel shuffle 操作，使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速，而 ShuffleNetV2 则推倒 V1 的大部分设计，从实际出发，提出 channel split 操作，在加速网络的同时进行了特征重用，达到了很好的效果。
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