图像识别经典轻量级网络模型总结梳理、原理解析与优劣对比分析

在前面的很多博文中，我们不止一次提到过，在实际业务项目开发过程中，我们会经常使用到轻量级的网络模型，本文主要是总结梳理前面经常使用到的一些轻量级的图像识别模型。

【MobileNetv1】

MobileNetv1 是一种轻量级的卷积神经网络（CNN）架构，由 Google 团队在 2017 年提出。它的设计初衷是为了在移动设备上实现高性能的图像识别和物体检测任务，同时降低模型的计算量和内存占用。MobileNetv1 采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）作为其主要构建块，下面详细介绍其构建原理以及优缺点。

构建原理

MobileNetv1 采用了深度可分离卷积替代传统的卷积操作。深度可分离卷积可以将卷积操作拆分为两个步骤：深度卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）。具体来说：
深度卷积：对输入特征图的每个通道（channel）分别进行卷积操作，得到一个新的特征图。这一步保留了输入特征图的空间信息，但通道数量减少了一半。
逐点卷积：将上一个步骤得到的新特征图与原始输入特征图的通道数量进行逐点卷积，从而恢复输入特征图的通道数量。这一步主要用于提取特征图中的全局信息。
MobileNetv1 还采用了跳跃连接（skip connection）来保留低层次的细节信息。在每个深度可分离卷积层之后，都会将输入特征图与对应的跳跃连接相加，从而在模型中引入浅层特征的信息。

优点

计算效率高：MobileNetv1 通过深度可分离卷积大大降低了计算量，使得模型在移动设备上能够快速运行。与传统的卷积神经网络相比，MobileNetv1 在保持较高识别精度的同时，计算量降低了几个数量级。
模型轻量化：MobileNetv1 的结构相对简单，参数较少，因此模型的体积较小，便于在移动设备上部署。
易于扩展：MobileNetv1 可以很容易地通过调整网络深度、宽度以及输入特征图的尺寸来调整模型性能，以满足不同场景下的需求。

缺点

较低的识别精度：相较于传统的卷积神经网络，MobileNetv1 在某些任务上的识别精度有一定差距。这是因为深度可分离卷积在降低计算量的同时，也降低了模型的表达能力。
有限的适用范围：MobileNetv1 在轻量级任务（如图像分类、物体检测）上表现良好，但在重任务（如语义分割、人脸识别）上性能有限。这是因为该模型的设计初衷是应对移动设备上的性能限制，而非追求最高性能。
综上所述，MobileNetv1 作为一种轻量级的卷积神经网络，在计算效率和模型轻量化方面具有显著优势，但在识别精度和适用范围上有一定局限。针对不同的应用场景，可以灵活调整模型结构以达到平衡性能与计算量的目的。

【MobileNetv2 】

MobileNetv2 是 MobileNet 系列模型中的第二个版本，由 Google 团队在 2018 年提出。相较于 MobileNetv1，MobileNetv2 进一步优化了网络结构，提高了计算效率和识别精度。MobileNetv2 的构建原理可以分为以下几个方面：

构建原理

改进的深度可分离卷积：MobileNetv2 采用了改进的深度可分离卷积，通过合并逐点卷积和深度卷积的操作，减少了计算量。改进的深度可分离卷积相较于 MobileNetv1 中的原始深度可分离卷积，能够在降低计算量的同时提高识别精度。
激活函数：MobileNetv2 采用了线性激活函数（如 ReLU6 或 Swish），取代了 MobileNetv1 中的双曲正切激活函数（HT）。线性激活函数能够在提高计算效率的同时，减轻梯度消失问题，提高模型性能。
权重初始化：MobileNetv2 对权重进行了改进的初始化策略，采用了均匀分布的初始权重，取代了 MobileNetv1 中的高斯分布初始权重。这种改进能够提高模型在训练过程中的稳定性。
跳跃连接：MobileNetv2 保留了 MobileNetv1 中的跳跃连接机制，将浅层特征与深层特征进行融合，提高了模型的表达能力。

优点

更高的识别精度：相较于 MobileNetv1，MobileNetv2 在保持较低计算量的同时，提高了识别精度。这得益于改进的深度可分离卷积、线性激活函数以及权重初始化策略。
更快的训练速度：MobileNetv2 的改进深度可分离卷积和线性激活函数，使得模型在训练过程中的梯度更新更加稳定，从而提高了训练速度。
模型轻量化：MobileNetv2 的结构相对简单，参数较少，模型体积较小，便于在移动设备上部署。

缺点

有限的适用范围：虽然 MobileNetv2 在图像分类等轻量级任务上具有较高性能，但在重任务（如语义分割、人脸识别）上的表现仍有待提高。这是因为 MobileNetv2 主要针对移动设备上的性能限制进行优化，而非追求最高性能。
网络深度的限制：为了降低计算量，MobileNetv2 采用了较浅的网络结构。这使得模型在处理某些复杂任务时，可能无法捕捉到足够多的特征信息。
综上所述，MobileNetv2 模型在计算效率、识别精度以及模型轻量化方面取得了较好的平衡。针对不同的应用场景，可以根据需求调整模型结构，以达到性能与计算量的平衡。在实际应用中，MobileNetv2 可以作为一种高性能、低功耗的模型选择。

【MobileNetv3】

MobileNetv3是一种轻量级的卷积神经网络（CNN）模型，由Google Research提出，用于移动设备上的计算机视觉任务。与前两个版本（MobileNetv1和MobileNetv2）相比，MobileNetv3在性能和效率方面都有显著的提升。下面将详细介绍MobileNetv3的构建原理，并针对性地分析其优点和缺点。

构建原理

MobileNetv3采用了深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）作为基本构建块，该操作将传统卷积操作拆分为两个步骤：深度卷积（Depthwise Convolution）和逐点卷积（Pointwise Convolution）。深度卷积操作通过对输入特征图的每个通道进行独立卷积，得到一组特征图；逐点卷积操作则对这些特征图进行逐点加权求和，得到最终的输出特征图。这两个步骤可以有效地减少计算量和参数数量，提高模型效率。

MobileNetv3的主要创新点在于提出了“瓶颈层”（Bottleneck）结构，该结构在深度可分离卷积的基础上，引入了全局平均池化（Global Average Pooling）和全连接层（Fully Connected Layer）。瓶颈层的作用是将输入特征图压缩为一个更小的特征图，从而降低模型的计算复杂度。此外，MobileNetv3还采用了“倒置残差块”（Inverted Residual Block）结构，该结构通过在网络中加入反向连接，有助于提高模型的深度，同时避免梯度消失问题。

优点

（1）高效性：MobileNetv3采用了深度可分离卷积和瓶颈层结构，有效地减少了模型参数数量和计算量，使得模型在移动设备上具有较高的运行效率。

（2）性能优越：MobileNetv3在许多计算机视觉任务上的表现优于MobileNetv2和ResNet等主流网络，同时在Top-1和Top-5准确率方面与EfficientNet-L2相同，但参数数量和计算量仅为EfficientNet-L2的1/8。

（3）轻量化：MobileNetv3适用于移动设备，可以实现在低功耗设备上的高性能计算机视觉任务。

缺点

（1）感受野限制：由于MobileNetv3主要针对移动设备，其输入图像尺寸较小（如640x640），导致网络中的感受野较小，可能在处理大型物体时表现不佳。

（2）规模限制：MobileNetv3的性能在某种程度上受到了模型规模的限制，例如较大的图像尺寸和更多的类别会导致模型性能下降。为了解决这个问题，研究人员提出了MobileNetv3-Large，通过扩大模型规模和调整网络结构，在一定程度上提高了性能。

总之，MobileNetv3作为一种轻量级的CNN模型，在移动设备上具有较高的性能和效率。然而，它在处理大型物体和复杂场景时可能受到一定的限制，因此在实际应用中需要根据具体任务和场景选择合适的模型。

【EfficientNet】

EfficientNet是一种基于深度可分离卷积的神经网络模型，由Google Research提出，用于图像分类、物体检测和语义分割等计算机视觉任务。该模型在保持较高性能的同时，具有较少的参数数量和计算量，相较于其他主流模型如ResNet和MobileNet具有更高的效率。下面将详细介绍EfficientNet的构建原理，并针对性地分析其优点和缺点。

构建原理

EfficientNet采用了深度可分离卷积作为基本构建块，并引入了“瓶颈层”（Bottleneck）结构。与MobileNetv3类似，EfficientNet也采用了“倒置残差块”（Inverted Residual Block）结构，通过在网络中加入反向连接，有助于提高模型的深度，同时避免梯度消失问题。

EfficientNet的主要创新点在于其“扩展系数”（Cardinality）的概念。扩展系数是一个超参数，用于控制网络中每个卷积层的通道数量。通过动态调整扩展系数，EfficientNet可以在不同的模型尺寸和计算资源下实现最佳性能。此外，EfficientNet还采用了“因子分解”（Factorized Convolution）操作，将传统卷积操作分解为两个较小的卷积操作，以减少计算量和参数数量。

优点

（1）高性能：EfficientNet在图像分类、物体检测和语义分割等任务上的表现优于许多主流模型，如ResNet和MobileNet，同时在Top-1和Top-5准确率方面具有较高的成绩。

（2）高效率：EfficientNet通过采用深度可分离卷积、瓶颈层结构和因子分解操作，有效地减少了模型参数数量和计算量，实现了较高的效率。

（3）可扩展性：EfficientNet具有较好的可扩展性，可以通过调整扩展系数和模型尺寸来适应不同的计算资源和任务需求。

缺点

（1）模型复杂度：尽管EfficientNet在性能和效率方面取得了较好的平衡，但相较于MobileNet等轻量级模型，其模型复杂度和计算量仍然较大，可能不适合对计算资源有限制的场景。

（2）训练时间：由于EfficientNet采用了较深的网络结构，其训练时间可能较长，尤其是在使用大型数据集进行训练时。

（3）参数调优：EfficientNet的超参数（如扩展系数）需要通过多次尝试和调整才能找到最优值，这可能导致模型训练过程变得复杂。

总之，EfficientNet作为一种兼顾性能和效率的神经网络模型，在许多计算机视觉任务中具有较高的表现。然而，在实际应用中，需要根据具体任务和计算资源来选择合适的模型。对于移动设备和低功耗场景，可以考虑使用MobileNet等轻量级模型；而对于高性能计算设备，EfficientNet可以作为一种高性能的选择。

【GhostNet】

GhostNet模型的算法构建原理是通过引入Ghost Module（幽灵模块）来设计高效的卷积神经网络。Ghost Module的提出主要是为了解决轻量化模型在准确率和计算效率之间的平衡问题。

构建原理

Ghost Module的核心思想是通过使用一个主幽灵卷积核和若干个辅幽灵卷积核来减少参数数量和计算量。主幽灵卷积核用于提取主要的特征信息，而辅幽灵卷积核则用于学习细节和辅助信息。通过这种方式，GhostNet能够在保持较高准确率的同时，显著减少了模型的大小和计算资源的使用。

优点

轻量化：GhostNet通过引入Ghost Module，大幅减少了参数数量和计算量。相比于传统的卷积操作，GhostNet能够在保持较高性能的同时，显著减小模型的大小和计算资源的使用。

高效性能：尽管GhostNet是一个轻量级的模型，但它在多个图像分类和目标检测任务上都能够取得较好的性能。Ghost Module的设计使得GhostNet能够在计算资源有限的情况下，仍然保持较高的准确率。

可迁移性：GhostNet可以在不同的任务和数据集上进行迁移学习。由于GhostNet的轻量化和高性能特点，它可以作为基础模型在其他任务和数据集上进行微调，往往能够获得较好的性能。

缺点

特征表示能力有限：由于GhostNet采用了Ghost Module的结构，模型的信息传递能力有一定的限制。相对于一些更深层次的模型，GhostNet可能在某些复杂任务上表现不如其他模型。

对小目标的检测效果相对较差：由于GhostNet的网络结构相对较浅，对于小目标的检测效果可能不如一些更深层次的模型。这是因为GhostNet在网络深度上的限制导致了它在捕捉细节和小尺寸目标方面的能力较弱。

GhostNet模型通过引入Ghost Module来实现轻量化和高效性能的模型。然而，它可能在特征表示能力和对小目标的检测效果方面存在一定的限制。在实际应用中需要综合考虑这些因素来选择合适的模型。

【MnasNet】

在设计一个模型搜索算法时，有三个最重要的点：
1、优化目标：决定了搜索出来的网络框架的性能和效率；
2、搜索空间：决定了网络是由哪些基本模块组成的；
3、优化策略：决定了强化学习的收敛速度。

构建原理

MnasNet模型的算法构建原理是通过使用弱连接搜索算法和自动化网络设计方法来构建高效的卷积神经网络模型。MNasNet的搜索空间很大程度上参考了MobileNet v2，通过强化学习的方式得到了超越其它模型搜索算法和其参照的MobileNet v2算法，从中可以看出人工设计和强化学习互相配合应该是一个更好的发展方向。MNasNet中提出的层次化搜索空间可以生成每个网络块都不通的网络结构，这对提升网络的表现也是有很大帮助的，但这点也得益于参考MobileNet v2设计搜索空间后大幅降低的搜索难度。

在弱连接搜索算法中，MnasNet使用了一种基于弱连接的搜索策略，通过在网络的每个位置引入弱连接，然后通过选择性地增加和删除连接来搜索网络结构。这种方法可以显著减少搜索空间并提高搜索效率。

在自动化网络设计方法中，MnasNet使用了一种自动化的网络设计方法来优化网络结构。该方法通过定义一组可行的操作和权重空间，并使用强化学习算法来搜索最优的网络结构。这种方法可以自动地学习网络结构，并在保持高性能的同时减少模型的大小和计算资源的使用。

优点

高性能：MnasNet通过使用弱连接搜索算法和自动化网络设计方法，能够搜索和设计出高性能的卷积神经网络。这些网络在多个图像分类和目标检测任务上展示了较好的性能。

轻量化：MnasNet在网络设计过程中考虑了模型的大小和计算资源的使用。通过自动化网络设计方法，MnasNet能够减少模型的大小和计算量，从而在保持高性能的同时实现轻量化。

可扩展性：MnasNet的自动化网络设计方法具有较强的可扩展性。它可以根据不同的任务和数据集进行自动化的网络设计，并能够适应不同的计算资源限制和应用场景需求。

缺点

训练时间较长：由于MnasNet使用了自动化网络设计方法，需要在大规模的搜索空间中进行搜索和训练，因此训练时间较长。

部署和推理速度较慢：由于MnasNet的网络结构相对较复杂，导致在部署和推理过程中需要更多的计算资源。特别是在计算资源有限的设备上，可能会影响模型的部署和实时推理效果。

MnasNet模型通过弱连接搜索算法和自动化网络设计方法构建了高性能和轻量化的模型。然而，它的训练时间较长，部署和推理速度较慢，需要在实际应用中综合考虑这些因素。

【ShuffleNetV1】

ShuffleNetV1（随机网络）是一种基于深度学习的计算机视觉模型，由何恺明等人于2017年提出。其主要构建原理如下：

动机：传统的卷积神经网络（CNN）在提取特征时，往往通过逐层提取的方式，从原始图像中提取出高级别的特征。而ShuffleNetV1则尝试通过降低计算复杂度，提高模型效率。

构建原理

引入“分组卷积”：将输入特征图分成若干组，每组内部进行卷积操作。分组卷积可以在降低计算量的同时，保持模型性能。
“池化”：在对特征图进行分组卷积后，采用池化操作（如最大池化、平均池化等）对特征图进行降采样。
“逐点卷积”：在池化操作之后，使用逐点卷积（也称为全局卷积）对特征图进行进一步处理。逐点卷积可以在保持模型性能的同时，降低计算复杂度。
“跳步连接”：将不同层级的特征图进行跳跃式连接，以便于在降低计算复杂度的同时，保留模型对高层次特征的敏感度。
“输出”：经过以上操作后，ShuffleNetV1的输出为各层级特征图的融合结果。