選自arXiv
機器之心編譯
參與：劉天賜、劉曉坤
CNN 的近鄰圖像塊計算中一般都存在冗餘問題，當存在池化層或步幅為 1 時，減少冗餘的方法將變得更加複雜。本文中，來自德國 AI 研究中心等機構的研究者提出了一種在有池化層和步幅為 1 時也能有效減少冗餘的方法。他們的方法普遍性很強，可應用於幾乎全部現有的 CNN 架構上，來實現快速的特徵提取。
雖然絕大多數的 CNN 都直接運行在整張圖像上，但還有很多重要任務需要使用基於圖像塊（patch based）的 CNN 來處理：在一個鄰近、重疊的圖像塊上多次運行同一個 CNN。這類問題大多可以歸為基於 CNN 的特徵提取的範疇 [8, 10]，其中包括如攝影機校準、圖像塊匹配 [2]、光流估計 [1, 5]，以及立體匹配 [13]。另一方面，也有一些重要的基於圖像塊的應用場景，如滑動窗口的物體識別與檢測 [7]，通常並不會被歸為特徵提取任務。
所有基於圖像塊的任務，在近鄰的 CNN 計算之間都存在大量冗餘，如圖 1 所示。如果沒有池化層（pooling layer）或步幅等於 1（striding layer），則可以通過在整張圖像上運行某個通過有限圖像塊訓練的 CNN 來避免這些計算冗餘。但如果存在池化層，情況就會變得很複雜。目前，人們的做法一般是：徹底避免池化層或步幅為 1 [13]、直接使用冗餘計算 [5] 或設計出一個也能得到更稀疏結果的方法 [6, 7]。研究者意識到，僅有他們之前的研究 [1] 來嘗試避免這一冗餘，但也沒有詳細介紹用於避免冗餘的方法。
圖 1：左：一個簡單的 1 維 CNN。右：如果將此 CNN 運行在圖像的每個像素位上，來為每個像素位創造特徵，許多中間層結果會在網絡之間實現共享。節點上的數字為該節點被共享的次數。紅色連接展示了紅色節點是如何共享的。步長為 2 的池化減半了輸出分辨率。因此，我們需要兩個池化層：一個原始的（藍色）和一個平移了一個像素的（綠色），來避免輸出分辨率被減半。
在本文中，研究者展示了一個優美的、可推廣的避免冗餘計算的方法，存在池化層或步幅為 1 時本方法依然有效。此方法只需要在原始 CNN 層的基礎上添加實現轉置和重塑（reshape）運算的神經層。這兩種運算基本在所有的機器學習框架中都適用。另外，此方法幾乎可以在目前所有的 CNN 架構中使用。
論文結構如下：第 2 部分展示相關研究；第 3 部分展示本文的方法；第 4 部分展示該方法的一個基準測試。最後在附錄部分，為深度學習框架 Torch 的示例源代碼，使本研究的貢獻更加清楚易懂。
方法
本文中我們希望將一個 CNN CP（利用圖像塊 P T 訓練得到）迅速高效的運行於輸入圖像 I 的所有圖像塊 P(x, y) 上。輸出向量 O(x, y) = CP(P(x, y)) 為一個 k 通道向量，屬於 (I_h,I_w, k) 維的輸出矩陣 O，其中 O 包含了 CP 在所有圖像塊 P(x, y) 上運行的結果。
圖 2：通過本文的方法，從網絡 CP 中生成網絡 CI。CI 結果和在圖像 I 的每個圖像塊上獨立運行 CP 得到的結果相同。但 CI 運行速度更快，因為其避免了重疊圖像塊上的冗餘計算。
圖 3 展示了池化的主要問題：不同的圖像塊 P(x, y) ：即使它們本身是直接相鄰的，如 P(x, y) 和 P(x+1, y)，也需要不同的池化，因此無法共享池化輸出。
圖 3：圖像不同位置的圖像塊 P（紅線表示）。第一個圖像塊 P(x, y) 需要的圖像塊 2x2 池化（藍色）和第二個圖像塊 P(x + 1, y) 所需的（綠色）不同。但圖像塊 P(x + 2, y) 則可以再使用第一個池化（藍色）。P(x, y) 和 P(x + 2, y) 的重疊部分結果相同，因此可以共享（黃色部分）。藍色圖像塊和綠色圖像塊之間無法共享池化。
圖 4 展示了 2×2 池化的展開。當存在多個池化層是，直接展開相當複雜。這也許是之前研究避免池化層的一個原因。
圖 4：左：來自 2×2 多池化（Multi-pooling）得到的 2×2 = 4 輸出圖。右：輸出 O 的最終展開。
如圖 5 所示，需要將將內部的 x 和 y 維傳遞給右邊，並將外部維度傳遞給左邊。
圖 5：問題 (x2, x1 +1) = (x2, x1) + 2 和 (x2, x1) = (x2, x1) + 1：內部維度 x1 的步長更大。可以通過轉置（交換）兩個維度來修復此問題。然後，記憶（memory）的重新解釋（重塑）可以將其降低為一個 x 維度。
實驗
表 1：CP 和 CI 的速度基準測試。後者的速度明顯更快，在更大圖像上尤為如此。研究者提供了基準測試的源代碼作為補充材料，以滿足復現性要求。對於 CP 而言記憶並不是一個大問題（見正文）。
論文：Fast Dense Feature Extraction with CNNs that have Pooling or Striding Layers
論文地址：https://arxiv.org/pdf/1805.03096.pdf
近年，許多研究表明，基於卷積神經網絡提取的特徵比工程化特徵表現更好。但目前還缺少在完整圖像上高效提取局部特徵的研究。本文展示了一種當存在池化層和步幅為 1 時，對完整圖像計算基於圖像塊的局部特徵解釋器的高效算法。這是一種通用方法，可以應用於幾乎所有的現有神經網絡架構。這包含了所有的用於局部特徵提取的神經網絡，如攝影機校準、圖像塊匹配、光流估計，以及立體匹配。另外，此方法也可以應用於其他基於圖像塊的方法，如滑動窗口的物體檢測與識別。我們將一個基於 CNN 的特徵提取方法運用於整張圖像，並給出使用/未使用我們的加速方法下的速度基準測試，以及對應的（Torch）示例代碼：這表明任意 CNN 架構都可以輕鬆地用我們的方法轉換。
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