BottleneckBlock的相关计算

1. 概念

BottleneckBlock - 残差块，应用在ResNet 50/101/102中

1.1 网络结构

瓶颈层即多个网络层的通道数像瓶颈一样，输入channel(通道)从大变小, 再从小变大。上图右侧的才是真正的BottleneckBlock，瓶颈层再加上右侧输入直达输出的shortcut connections。shortcut connections能解决网络训练的时候浅层网络层学习困难的问题。

2. 计算流程

假设输入数据格式为[batch, channel, height, weight]
输入Tensor shape为[64, 256, 13, 13]

右侧shortcut有两种情况

• 输入和Conv_2的输出尺寸一致，尺寸与通道一致可直接进行Add运算来实现特征融合。
• 输入大约是Conv_2的输出的两倍，在shortcut支路对输入进行1x1，步长为2的卷积运算，让输入的尺寸下降到与Conv_2的输出一致，然后再使用Batch Norm。因为使用Add做特征融合需要尺寸和通道数一致。这里尺寸缩减的问题主要在于Conv_2，进行了步长为二的卷积运算，特征图尺寸缩小约为原来的一半。

Conv_0

原图经过Conv_0后，由于进行的是1x1卷积，步长为1，所以输出尺寸不变，通道数下降

Conv_1

Conv_0 结果经过Conv_1，进行3x3卷积，感受野扩大，步长为2，尺寸缩小约为原来一般

Conv_2

Conv_1结果经过Conv_2，进行1x1卷积，输出同样尺寸的特征图，但通道数上升

Conv_shortcut

如果Conv_2尺寸和通道数与input一致，直接将input与Conv_2进行Add特征融合处理。否则调整步长为2，缩小特征图尺寸，与调整滤波器数量，对维度进行调整，保持与Conv_2输出结果Tensor shape一致，最后再进行Batch Norm处理

3. 参数量计算

假设输入格式为C x H x W。
输入尺寸为 192 x 28 x 28, 输出特征图通道为128，直接使用 3 x 3卷积，参数量为 3 x 3 x 192 x 128 = 221184。
当使用BottleneckBlock的时候，先用 1 x 1卷积下降到96个通道，再用3 x 3卷积升维到128个。参数量为1 x 1 x 192 x 96 + 3 x 3 x 96 x 128 = 129024。
能明显看到参数量下降。

4. 总结

该神经网络结构可复用，只需调整计算参数，如滤波器(卷积核)尺寸与数量， 还有滑动窗口的步长(stride)，调整到适合你网络的尺寸即可复用。