在计算机视觉领域中，卷积神经网络是非常热门的，并且在很多任务中取得了非常好的效果。而卷积神经网络中的卷积操作也是非常重要的，它可以提取特征、减小计算量、降低过拟合等。而非对称卷积是卷积神经网络中的一个非常重要的操作，在很多任务中比普通的卷积要取得更好的效果。本文将从卷积效果、优缺点、网络结构、代码实现、核的选择、替换策略、网络结构设计、关系、算法等多个方面对非对称卷积进行详细的讲解。
一、非对称卷积效果
非对称卷积是根据卷积神经网络中的特征图分布情况来自适应调整卷积核的形状和大小从而更好地适应数据分布的卷积方式。因此，它可以更好地适应各种数据，从而在很多任务中取得了比普通卷积更好的效果。
图像分类是卷积神经网络中最基本和最常见的任务之一。对比普通卷积和非对称卷积在图像分类任务中的效果，我们可以发现非对称卷积在训练过程中很快就收敛到了比较好的效果，而且在测试过程中也取得了比普通卷积更好的识别率。
# 非对称卷积代码示例
import torch
import torch.nn.functional as F
class AsymmetricConv2d(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch, kernel_size, padding):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size, padding)
self.offset_weight = nn.Parameter(torch.zeros(out_ch, 2, kernel_size, kernel_size))
def forward(self, x):
x_offset = F.conv2d(x, self.offset_weight, padding=self.padding)
x = self.conv(x_offset)
return x
二、非对称卷积的优缺点
1. 优点
相比普通的卷积，非对称卷积有以下几个优点：
1）能够更好地适应各种数据分布，在一些比较复杂的任务中取得了比普通卷积更好的效果；
2）能够在更少的参数量和计算量下取得更好的效果；
3）提出了一种新的思路，引发了很多新的研究思路和方向。
2. 缺点
虽然非对称卷积在很多任务中表现出了很好的优势，但是它也有以下一些缺点：
1）需要很大的存储空间，因为需要存储每个像素点的偏移量；
2）需要修改现有的框架和代码，才能支持非对称卷积。
三、非对称卷积神经网络
非对称卷积可以应用于卷积神经网络中的各种结构，比如ResNet、DenseNet、Squeeze-and-Excitation等等。在下面非对称卷积神经网络示例中，我们将其应用于ResNet-18中，以完成CIFAR-10图像分类任务。
# 非对称卷积神经网络示例
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class BasicBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, planes, stride=1):
super(BasicBlock, self).__init__()
self.conv1 = AsymmetricConv2d(in_planes, planes, kernel_size=3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(planes)
self.conv2 = nn.Conv2d(planes, planes, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias=False)
self.bn2 = nn.BatchNorm2d(planes)
self.shortcut = nn.Sequential()
if stride != 1 or in_planes != planes:
self.shortcut = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_planes, planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
nn.BatchNorm2d(planes)
)
def forward(self, x):
out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
out = self.bn2(self.conv2(out))
out += self.shortcut(x)
out = F.relu(out)
return out
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, block, num_blocks, num_classes=10):
super(ResNet, self).__init__()
self.in_planes = 64
self.conv1 = AsymmetricConv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.layer1 = self._make_layer(block, 64, num_blocks[0], stride=1)
self.layer2 = self._make_layer(block, 128, num_blocks[1], stride=2)
self.layer3 = self._make_layer(block, 256, num_blocks[2], stride=2)
self.layer4 = self._make_layer(block, 512, num_blocks[3], stride=2)
self.linear = nn.Linear(512, num_classes)
def _make_layer(self, block, planes, num_blocks, stride):
strides = [stride] + [1]*(num_blocks-1)
layers = []
for stride in strides:
layers.append(block(self.in_planes, planes, stride))
self.in_planes = planes
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
out = F.relu(self.bn1(self.conv1(x)))
out = self.layer1(out)
out = self.layer2(out)
out = self.layer3(out)
out = self.layer4(out)
out = F.avg_pool2d(out, 4)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.linear(out)
return out
def ResNet18():
return ResNet(BasicBlock, [2,2,2,2])
四、非对称卷积代码
下面我们给出了Python实现的非对称卷积代码，可以直接在卷积神经网络中使用。
# 非对称卷积代码
import torch
import torch.nn.functional as F
class AsymmetricConv2d(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, out_ch, kernel_size, padding):
super().__init__()
self.conv = nn.Conv2d(in_ch, out_ch, kernel_size, padding)
self.offset_weight = nn.Parameter(torch.zeros(out_ch, 2, kernel_size, kernel_size))
def forward(self, x):
x_offset = F.conv2d(x, self.offset_weight, padding=self.padding)
x = self.conv(x_offset)
return x
五、非对称卷积核
非对称卷积核的选择非常重要，不同的卷积核适用于不同的任务，如果选择不当，可能会导致网络效果不佳。目前比较常见的非对称卷积核有以下几种形式：
1）偏移量卷积核：这是最常见的非对称卷积核，即通过计算输入的像素点与输出的像素点之间的偏差，来控制卷积核的尺寸和形状。
2）加权偏移量卷积核：这个卷积核增加了对输入的加权，通常来说，这种卷积核可以更好地表现出各种数据分布的特性。
3）预测偏移量卷积核：这种卷积核使用了预测偏差的方式，也就是说，网络需要学习如何预测偏差。这种卷积核在一些比较复杂的任务中会取得更好的效果。
六、非对称卷积替换
为了在已有的卷积神经网络中使用非对称卷积，我们需要使用一种替换策略。通常来说，我们可以将卷积层替换成非对称卷积层，在输出特征图之前使用卷积操作来对偏移量进行修正。这种方法可以让我们在不改变原有网络结构的前提下，引入非对称卷积。
七、非对称卷积网络
非对称卷积可以应用于卷积神经网络中的各种结构，如ResNet、DenseNet、Squeeze-and-Excitation等。下面是一个基于非对称卷积的网络结构示例，它是一个基于DenseNet的网络结构，以完成CIFAR-10图像分类任务。
# 非对称卷积网络示例
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class AsymConvBlock(nn.Module):
def __init__(self, in_ch, growth_rate):
super(AsymConvBlock, self).__init__()
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(in_ch)
self.conv1 = nn.Conv2d(in_ch, 4 * growth_rate, kernel_size=1,
bias=False)
self.conv2 = AsymmetricConv2d(4 * growth_rate, growth_rate, kernel_size=3, padding=1)
def forward(self, x):
out = self.conv1(F.relu(self.bn1(x)))
out = self.conv2(F.relu(out))
out = torch.cat([out, x], 1)
return out
class AsymDenseNet(nn.Module):
def __init__(self, growth_rate=12,
block_config=(8, 8, 8),
num_classes=10):
super(AsymDenseNet, self).__init__()
self.growth_rate = growth_rate
num_features = 2 * growth_rate
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(3)
self.conv1 = nn.Conv2d(3, num_features, kernel_size=3, stride=1,
padding=1, bias=False)
self.features = nn.Sequential()
for i, num_blocks in enumerate(block_config):
layer = self._make_layer(num_features, num_blocks)
self.features.add_module('denseblock%d' % (i + 1), layer)
num_features = num_features + (num_blocks * growth_rate)
if i != len(block_config) - 1:
trans = nn.Conv2d(num_features, num_features // 2,
kernel_size=1, stride=1, bias=False)
self.features.add_module('transition%d' % (i + 1), trans)
num_features = num_features // 2
self.bn_final = nn.BatchNorm2d(num_features)
self.fc = nn.Linear(num_features, num_classes)
def _make_layer(self, in_ch, num_blocks):
layers = []
for i in range(num_blocks):
layers.append(AsymConvBlock(in_ch, self.growth_rate))
in_ch += self.growth_rate
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
out = self.conv1(F.relu(self.bn1(x)))
out = self.features(out)
out = self.bn_final(F.relu(out))
out = F.avg_pool2d(out, 8)
out = out.view(out.size(0), -1)
out = self.fc(out)
return out
def AsymDenseNet121():
return AsymDenseNet(growth_rate=32, block_config=(6, 12, 24, 16))
八、非对称关系
在计算机视觉领域中，非对称卷积是非常重要的一个概念，因为它
