论文阅读: Xception

Introduction

GoogleNet论文中研究 group size 而搞出了Inceptionv1(即多group的CNN分支)。此后，Inception不断迭代，group size被越玩越复杂，一直发展到了v4版本。

这时，Inception的鼻祖Google团队又提出了 Extreme Inception ，即赫赫有名的 Xception 。只不过，这次不再是之前的 并行式group 了，取而代之的是 串行式group 。

具体来说，就是：

在channel上进行逐片分治，然后group之。

而这一 串行式group 的module，被起名 separable convolution 。

separable convolution是通过如下图所示(图片来源：Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions)的演化而诞生的：

从此，group操作进入了“串行”时代。

传统的卷积操作如下图：

而separable convolution的操作如下图：

完整的一个SeparableConv组合如下图(图片来源)：

整个网络结构并没有太多的创新点，可以视为将ResNeXt的Inception module替换为SeparableConv module：

换言之：

Xception是ResNeXt的一个变种。

Note：

• 我们平常所说的Xception145，其实指的是模型大小为145M的Xception。145并非层数。

Innovation

并行式group –> 串行式group 。

在SeparableConv module看来，channel之间的信息融合，交给Conv1×1就够了：

channel数个Conv3×3则只需对单channel负责，这样就可以更专心地学到本channel的location信息：

两部分各司其职，共同组成了SeparableConv module。

Result

经过实验，Xception在ImageNet上稍优于Inceptionv3：

参数数量和Inceptionv3基本一致，速度也差不多：

在ImageNet上的收敛情况也好于Inceptionv3：

Thinking

• 对于Xception的串行式group为什么会优于Inceptionv3的并行式group，并且在ImageNet上取得了更好地分类结果，我还是觉得百思不得其解。如果先出来Xception，再出来Inceptionv3，且Inceptionv3的分类效果更好，那么又可以吹出一个貌似“有理有据”的故事。

• 另外，Xception取代ResNet作为Detection算法的basemodel，从而提高算法速度和减少模型参数，是目前被普遍接受的一种做法。

• Xception145、Xception35是Xception中最大和最小的两种version。

• Xception的速度几乎比ResNet快了一个数量级。

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[1] Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions
[2] Google Xception Network