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m-rnn

标签：m-rnn
2017-01-20


项目主页： http://www.stat.ucla.edu/~junhua.mao/m-RNN.html

更新的进展： tf上的img2txt：Show and Tell: Lessons learned from the 2015　MSCOCO Image Captioning Challenge

目录：

背景介绍

本教程主要介绍图像分类的深度学习模型，以及如何使用PaddlePaddle训练m-rnn模型。

效果展示

图像分类包括通用图像分类、细粒度图像分类等。图1展示了通用图像分类效果，即模型可以正确识别图像上的主要物体。


图1. 通用图像分类展示

图2展示了细粒度图像分类-花卉识别的效果，要求模型可以正确识别花的类别。


图2. 细粒度图像分类展示

一个好的模型既要对不同类别识别正确，同时也应该能够对不同视角、光照、背景、变形或部分遮挡的图像正确识别(这里我们统一称作图像扰动)。图3展示了一些图像的扰动，较好的模型会像聪明的人类一样能够正确识别。


图3. 扰动图片展示[22]

模型概览

图像识别领域大量的研究成果都是建立在PASCAL VOC、ImageNet等公开的数据集上，很多图像识别算法通常在这些数据集上进行测试和比较。PASCAL VOC是2005年发起的一个视觉挑战赛，ImageNet是2010年发起的大规模视觉识别竞赛(ILSVRC)的数据集，在本章中我们基于这些竞赛的一些论文介绍图像分类模型。

在2012年之前的传统图像分类方法可以用背景描述中提到的三步完成，但通常完整建立图像识别模型一般包括底层特征学习、特征编码、空间约束、分类器设计、模型融合等几个阶段。 1). 底层特征提取: 通常从图像中按照固定步长、尺度提取大量局部特征描述。常用的局部特征包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform, 尺度不变特征转换) [1]、HOG(Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图) [2]、LBP(Local Bianray Pattern, 局部二值模式) [3] 等，一般也采用多种特征描述子，防止丢失过多的有用信息。 2). 特征编码: 底层特征中包含了大量冗余与噪声，为了提高特征表达的鲁棒性，需要使用一种特征变换算法对底层特征进行编码，称作特征编码。常用的特征编码包括向量量化编码 [4]、稀疏编码 [5]、局部线性约束编码 [6]、Fisher向量编码 [7] 等。 3). 空间特征约束: 特征编码之后一般会经过空间特征约束，也称作特征汇聚。特征汇聚是指在一个空间范围内，对每一维特征取最大值或者平均值，可以获得一定特征不变形的特征表达。金字塔特征匹配是一种常用的特征聚会方法，这种方法提出将图像均匀分块，在分块内做特征汇聚。 4). 通过分类器分类: 经过前面步骤之后一张图像可以用一个固定维度的向量进行描述，接下来就是经过分类器对图像进行分类。通常使用的分类器包括SVM(Support Vector Machine, 支持向量机)、随机森林等。而使用核方法的SVM是最为广泛的分类器，在传统图像分类任务上性能很好。

这种方法在PASCAL VOC竞赛中的图像分类算法中被广泛使用 [18]。NEC实验室在ILSVRC2010中采用SIFT和LBP特征，两个非线性编码器以及SVM分类器获得图像分类的冠军 [8]。

Alex Krizhevsky在2012年ILSVRC提出的CNN模型 [9] 取得了历史性的突破，效果大幅度超越传统方法，获得了ILSVRC2012冠军，该模型被称作AlexNet。这也是首次将深度学习用于大规模图像分类中。从AlexNet之后，涌现了一系列CNN模型，不断地在ImageNet上刷新成绩，如图4展示。随着模型变得越来越深以及精妙的结构设计，Top-5的错误率也越来越低，降到了3.5%附近。而在同样的ImageNet数据集上，人眼的辨识错误率大概在5.1%，也就是目前的深度学习模型的识别能力已经超过了人眼。


图4. ILSVRC图像分类Top-5错误率

Alexnet

传统CNN包含卷积层、全连接层等组件，并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失函数，一个典型的卷积神经网络如图5所示，我们先介绍用来构造CNN的常见组件。


图5. CNN网络示例[20]

  • 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层的特征，发掘出图片局部关联性质和空间不变性质。
  • 池化层(pooling layer): 执行降采样操作。通过取卷积输出特征图中局部区块的最大值(max-pooling)或者均值(avg-pooling)。降采样也是图像处理中常见的一种操作，可以过滤掉一些不重要的高频信息。
  • 全连接层(fully-connected layer，或者fc layer): 输入层到隐藏层的神经元是全部连接的。
  • 非线性变化: 卷积层、全连接层后面一般都会接非线性变化层，例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力，在CNN里最常使用的为ReLu激活函数。
  • Dropout [10] : 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作，提高网络的泛化能力，一定程度上防止过拟合。

另外，在训练过程中由于每层参数不断更新，会导致下一次输入分布发生变化，这样导致训练过程需要精心设计超参数。如2015年Sergey Ioffe和Christian Szegedy提出了Batch Normalization (BN)算法 [14] 中，每个batch对网络中的每一层特征都做归一化，使得每层分布相对稳定。BN算法不仅起到一定的正则作用，而且弱化了一些超参数的设计。经过实验证明，BN算法加速了模型收敛过程，在后来较深的模型中被广泛使用。

接下来我们主要介绍VGG，GoogleNet和ResNet网络结构。

VGG

牛津大学VGG(Visual Geometry Group)组在2014年ILSVRC提出的模型被称作VGG模型 [11] 。该模型相比以往模型进一步加宽和加深了网络结构，它的核心是五组卷积操作，每两组之间做Max-Pooling空间降维。同一组内采用多次连续的3X3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增多到最深组的512，同一组内的卷积核数目是一样的。卷积之后接两层全连接层，之后是分类层。由于每组内卷积层的不同，有11、13、16、19层这几种模型，下图展示一个16层的网络结构。VGG模型结构相对简洁，提出之后也有很多文章基于此模型进行研究，如在ImageNet上首次公开超过人眼识别的模型[19]就是借鉴VGG模型的结构。


图6. 基于ImageNet的VGG16模型

mrnn

GoogleNet [12] 在2014年ILSVRC的获得了冠军，在介绍该模型之前我们先来了解NIN(Network in Network)模型 [13] 和Inception模块，因为GoogleNet模型由多组Inception模块组成，模型设计借鉴了NIN的一些思想。

NIN模型主要有两个特点：1) 引入了多层感知卷积网络(Multi-Layer Perceptron Convolution, MLPconv)代替一层线性卷积网络。MLPconv是一个微小的多层卷积网络，即在线性卷积后面增加若干层1x1的卷积，这样可以提取出高度非线性特征。2) 传统的CNN最后几层一般都是全连接层，参数较多。而NIN模型设计最后一层卷积层包含类别维度大小的特征图，然后采用全局均值池化(Avg-Pooling)替代全连接层，得到类别维度大小的向量，再进行分类。这种替代全连接层的方式有利于减少参数。

Inception模块如下图7所示，图(a)是最简单的设计，输出是3个卷积层和一个池化层的特征拼接。这种设计的缺点是池化层不会改变特征通道数，拼接后会导致特征的通道数较大，经过几层这样的模块堆积后，通道数会越来越大，导致参数和计算量也随之增大。为了改善这个缺点，图(b)引入3个1x1卷积层进行降维，所谓的降维就是减少通道数，同时如NIN模型中提到的1x1卷积也可以修正线性特征。


图7. Inception模块

GoogleNet由多组Inception模块堆积而成。另外，在网络最后也没有采用传统的多层全连接层，而是像NIN网络一样采用了均值池化层；但与NIN不同的是，池化层后面接了一层到类别数映射的全连接层。除了这两个特点之外，由于网络中间层特征也很有判别性，GoogleNet在中间层添加了两个辅助分类器，在后向传播中增强梯度并且增强正则化，而整个网络的损失函数是这个三个分类器的损失加权求和。

GoogleNet整体网络结构如图8所示，总共22层网络：开始由3层普通的卷积组成；接下来由三组子网络组成，第一组子网络包含2个Inception模块，第二组包含5个Inception模块，第三组包含2个Inception模块；然后接均值池化层、全连接层。


图8. GoogleNet[12]

上面介绍的是GoogleNet第一版模型(称作GoogleNet-v1)。GoogleNet-v2 [14] 引入BN层；GoogleNet-v3 [16] 对一些卷积层做了分解，进一步提高网络非线性能力和加深网络；GoogleNet-v4 [17] 引入下面要讲的ResNet设计思路。从v1到v4每一版的改进都会带来准确度的提升，介于篇幅，这里不再详细介绍v2到v4的结构。

ResNet

ResNet(Residual Network) [15] 是2015年ImageNet图像分类、图像物体定位和图像物体检测比赛的冠军。针对训练卷积神经网络时加深网络导致准确度下降的问题，ResNet提出了采用残差学习。在已有设计思路(BN, 小卷积核，全卷积网络)的基础上，引入了残差模块。每个残差模块包含两条路径，其中一条路径是输入特征的直连通路，另一条路径对该特征做两到三次卷积操作得到该特征的残差，最后再将两条路径上的特征相加。

残差模块如图9所示，左边是基本模块连接方式，由两个输出通道数相同的3x3卷积组成。右边是瓶颈模块(Bottleneck)连接方式，之所以称为瓶颈，是因为上面的1x1卷积用来降维(图示例即256->64)，下面的1x1卷积用来升维(图示例即64->256)，这样中间3x3卷积的输入和输出通道数都较小(图示例即64->64)。


图9. 残差模块

图10展示了50、101、152层网络连接示意图，使用的是瓶颈模块。这三个模型的区别在于每组中残差模块的重复次数不同(见图右上角)。ResNet训练收敛较快，成功的训练了上百乃至近千层的卷积神经网络。


图10. 基于ImageNet的ResNet模型

数据准备

数据介绍与下载

通用图像分类公开的标准数据集常用的有CIFAR、ImageNet、COCO等，常用的细粒度图像分类数据集包括CUB-200-2011、Stanford Dog、Oxford-flowers等。其中ImageNet数据集规模相对较大，如模型概览一章所讲，大量研究成果基于ImageNet。ImageNet数据从2010年来稍有变化，常用的是ImageNet-2012数据集，该数据集包含1000个类别：训练集包含1,281,167张图片，每个类别数据732至1300张不等，验证集包含50,000张图片，平均每个类别50张图片。

由于ImageNet数据集较大，下载和训练较慢，为了方便大家学习，我们使用CIFAR10数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片，10个类别，每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集，10000张作为测试集。图11从每个类别中随机抽取了10张图片，展示了所有的类别。


图11. CIFAR10数据集[21]

下面命令用于下载数据和基于训练集计算图像均值，在网络输入前，基于该均值对输入数据做预处理。

./data/get_data.sh

数据提供给PaddlePaddle

我们使用Python接口传递数据给系统，下面 dataprovider.py 针对CIFAR10数据给出了完整示例。

  • initializer 函数进行dataprovider的初始化，这里加载图像的均值，定义了输入image和label两个字段的类型。

  • process 函数将数据逐条传输给系统，在图像分类任务里，可以在该函数中完成数据扰动操作，再传输给PaddlePaddle。这里对训练集做随机左右翻转，并将原始图片减去均值后传输给系统。

import numpy as np
import cPickle
from paddle.trainer.PyDataProvider2 import *

def initializer(settings, mean_path, is_train, **kwargs):
    settings.is_train = is_train
    settings.input_size = 3 * 32 * 32
    settings.mean = np.load(mean_path)['mean']
    settings.input_types = {
        'image': dense_vector(settings.input_size),
        'label': integer_value(10)
    }


@provider(init_hook=initializer, cache=CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM)
def process(settings, file_list):
    with open(file_list, 'r') as fdata:
        for fname in fdata:
            fo = open(fname.strip(), 'rb')
            batch = cPickle.load(fo)
            fo.close()
            images = batch['data']
            labels = batch['labels']
            for im, lab in zip(images, labels):
                if settings.is_train and np.random.randint(2):
                    im = im[:,:,::-1]
                im = im - settings.mean
                yield {
                    'image': im.astype('float32'),
                    'label': int(lab)
                }

模型配置说明

数据定义

在模型配置中，定义通过 define_py_data_sources2 函数从 dataprovider 中读入数据， 其中 args 指定均值文件的路径。如果该配置文件用于预测，则不需要数据定义部分。

from paddle.trainer_config_helpers import *

is_predict = get_config_arg("is_predict", bool, False)
if not is_predict:
    define_py_data_sources2(
        train_list='data/train.list',
        test_list='data/test.list',
        module='dataprovider',
        obj='process',
        args={'mean_path': 'data/mean.meta'})

算法配置

在模型配置中，通过 settings 设置训练使用的优化算法，并指定batch size 、初始学习率、momentum以及L2正则。

settings(
    batch_size=128,
    learning_rate=0.1 / 128.0,
    learning_rate_decay_a=0.1,
    learning_rate_decay_b=50000 * 100,
    learning_rate_schedule='discexp',
    learning_method=MomentumOptimizer(0.9),
    regularization=L2Regularization(0.0005 * 128),)

通过 learning_rate_decay_a (简写$a$） 、learning_rate_decay_b (简写$b$) 和 learning_rate_schedule 指定学习率调整策略，这里采用离散指数的方式调节学习率，计算公式如下， $n$ 代表已经处理过的累计总样本数，$lr_{0}$ 即为 settings 里设置的 learning_rate。

模型结构

本教程中我们提供了VGG和ResNet两个模型的配置。

VGG

首先介绍VGG模型结构，由于CIFAR10图片大小和数量相比ImageNet数据小很多，因此这里的模型针对CIFAR10数据做了一定的适配。卷积部分引入了BN和Dropout操作。

  1. 定义数据输入及其维度

    网络输入定义为 data_layer (数据层)，在图像分类中即为图像像素信息。CIFRAR10是RGB 3通道32x32大小的彩色图，因此输入数据大小为3072(3x32x32)，类别大小为10，即10分类。

    	
 datadim = 3 * 32 * 32
 classdim = 10
 data = data_layer(name='image', size=datadim)

  2. 定义VGG网络核心模块

     net = vgg_bn_drop(data)

    VGG核心模块的输入是数据层，vgg_bn_drop 定义了16层VGG结构，每层卷积后面引入BN层和Dropout层，详细的定义如下：

     def vgg_bn_drop(input, num_channels):
     def conv_block(ipt, num_filter, groups, dropouts, num_channels_=None):
         return img_conv_group(
             input=ipt,
             num_channels=num_channels_,
             pool_size=2,
             pool_stride=2,
             conv_num_filter=[num_filter] * groups,
             conv_filter_size=3,
             conv_act=ReluActivation(),
             conv_with_batchnorm=True,
             conv_batchnorm_drop_rate=dropouts,
             pool_type=MaxPooling())
	
     conv1 = conv_block(input, 64, 2, [0.3, 0], 3)
     conv2 = conv_block(conv1, 128, 2, [0.4, 0])
     conv3 = conv_block(conv2, 256, 3, [0.4, 0.4, 0])
     conv4 = conv_block(conv3, 512, 3, [0.4, 0.4, 0])
     conv5 = conv_block(conv4, 512, 3, [0.4, 0.4, 0])
	
     drop = dropout_layer(input=conv5, dropout_rate=0.5)
     fc1 = fc_layer(input=drop, size=512, act=LinearActivation())
     bn = batch_norm_layer(
         input=fc1, act=ReluActivation(), layer_attr=ExtraAttr(drop_rate=0.5))
     fc2 = fc_layer(input=bn, size=512, act=LinearActivation())
     return fc2

    2.1. 首先定义了一组卷积网络，即conv_block。卷积核大小为3x3，池化窗口大小为2x2，窗口滑动大小为2，groups决定每组VGG模块是几次连续的卷积操作，dropouts指定Dropout操作的概率。所使用的img_conv_group是在paddle.trainer_config_helpers中预定义的模块，由若干组 Conv->BN->ReLu->Dropout 和 一组 Pooling 组成，

    2.2. 五组卷积操作，即 5个conv_block。 第一、二组采用两次连续的卷积操作。第三、四、五组采用三次连续的卷积操作。每组最后一个卷积后面Dropout概率为0，即不使用Dropout操作。

    2.3. 最后接两层512维的全连接。

  3. 定义分类器

    通过上面VGG网络提取高层特征，然后经过全连接层映射到类别维度大小的向量，再通过Softmax归一化得到每个类别的概率，也可称作分类器。

     out = fc_layer(input=net, size=class_num, act=SoftmaxActivation())

  4. 定义损失函数和网络输出

    在有监督训练中需要输入图像对应的类别信息，同样通过data_layer来定义。训练中采用多类交叉熵作为损失函数，并作为网络的输出，预测阶段定义网络的输出为分类器得到的概率信息。

     if not is_predict:
     lbl = data_layer(name="label", size=class_num)
     cost = classification_cost(input=out, label=lbl)
     outputs(cost)
 else:
     outputs(out)

ResNet

ResNet模型的第1、3、4步和VGG模型相同，这里不再介绍。主要介绍第2步即CIFAR10数据集上ResNet核心模块。

net = resnet_cifar10(data, depth=56)

先介绍resnet_cifar10中的一些基本函数，再介绍网络连接过程。

  • conv_bn_layer : 带BN的卷积层。
  • shortcut : 残差模块的”直连”路径，”直连”实际分两种形式：残差模块输入和输出特征通道数不等时，采用1x1卷积的升维操作；残差模块输入和输出通道相等时，采用直连操作。
  • basicblock : 一个基础残差模块，即图9左边所示，由两组3x3卷积组成的路径和一条”直连”路径组成。
  • bottleneck : 一个瓶颈残差模块，即图9右边所示，由上下1x1卷积和中间3x3卷积组成的路径和一条”直连”路径组成。
  • layer_warp : 一组残差模块，由若干个残差模块堆积而成。每组中第一个残差模块滑动窗口大小与其他可以不同，以用来减少特征图在垂直和水平方向的大小。
def conv_bn_layer(input,
                  ch_out,
                  filter_size,
                  stride,
                  padding,
                  active_type=ReluActivation(),
                  ch_in=None):
    tmp = img_conv_layer(
        input=input,
        filter_size=filter_size,
        num_channels=ch_in,
        num_filters=ch_out,
        stride=stride,
        padding=padding,
        act=LinearActivation(),
        bias_attr=False)
    return batch_norm_layer(input=tmp, act=active_type)


def shortcut(ipt, n_in, n_out, stride):
    if n_in != n_out:
        return conv_bn_layer(ipt, n_out, 1, stride, 0, LinearActivation())
    else:
        return ipt

def basicblock(ipt, ch_out, stride):
    ch_in = ipt.num_filters
    tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 3, stride, 1)
    tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1, LinearActivation())
    short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride)
    return addto_layer(input=[ipt, short], act=ReluActivation())

def bottleneck(ipt, ch_out, stride):
    ch_in = ipt.num_filter
    tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 1, stride, 0)
    tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1)
    tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out * 4, 1, 1, 0, LinearActivation())
    short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride)
    return addto_layer(input=[ipt, short], act=ReluActivation())

def layer_warp(block_func, ipt, features, count, stride):
    tmp = block_func(ipt, features, stride)
    for i in range(1, count):
        tmp = block_func(tmp, features, 1)
    return tmp

resnet_cifar10 的连接结构主要有以下几个过程。

  1. 底层输入连接一层 conv_bn_layer，即带BN的卷积层。
  2. 然后连接3组残差模块即下面配置3组 layer_warp ，每组采用图 10 左边残差模块组成。
  3. 最后对网络做均值池化并返回该层。

注意：除过第一层卷积层和最后一层全连接层之外，要求三组 layer_warp 总的含参层数能够被6整除，即 resnet_cifar10 的 depth 要满足 $(depth - 2) % 6 == 0$ 。

def resnet_cifar10(ipt, depth=56):
    # depth should be one of 20, 32, 44, 56, 110, 1202
    assert (depth - 2) % 6 == 0
    n = (depth - 2) / 6
    nStages = {16, 64, 128}
    conv1 = conv_bn_layer(ipt,
        ch_in=3,
        ch_out=16,
        filter_size=3,
        stride=1,
        padding=1)
    res1 = layer_warp(basicblock, conv1, 16, n, 1)
    res2 = layer_warp(basicblock, res1, 32, n, 2)
    res3 = layer_warp(basicblock, res2, 64, n, 2)
    pool = img_pool_layer(input=res3,
                         pool_size=8,
                         stride=1,
                         pool_type=AvgPooling())
    return pool

模型训练

执行脚本 train.sh 进行模型训练， 其中指定配置文件、设备类型、线程个数、总共训练的轮数、模型存储路径等。

sh train.sh

脚本 train.sh 如下：

#cfg=models/resnet.py
cfg=models/vgg.py
output=output
log=train.log

paddle train \
    --config=$cfg \
    --use_gpu=true \
    --trainer_count=1 \
    --log_period=100 \
    --num_passes=300 \
    --save_dir=$output \
    2>&1 | tee $log
  • --config=$cfg : 指定配置文件，默认是 models/vgg.py。
  • --use_gpu=true : 指定使用GPU训练，若使用CPU，设置为false。
  • --trainer_count=1 : 指定线程个数或GPU个数。
  • --log_period=100 : 指定日志打印的batch间隔。
  • --save_dir=$output : 指定模型存储路径。

一轮训练log示例如下所示，经过1个pass， 训练集上平均error为0.79958 ，测试集上平均error为0.7858 。

TrainerInternal.cpp:165]  Batch=300 samples=38400 AvgCost=2.07708 CurrentCost=1.96158 Eval: classification_error_evaluator=0.81151  CurrentEval: classification_error_evaluator=0.789297
TrainerInternal.cpp:181]  Pass=0 Batch=391 samples=50000 AvgCost=2.03348 Eval: classification_error_evaluator=0.79958
Tester.cpp:115]  Test samples=10000 cost=1.99246 Eval: classification_error_evaluator=0.7858

图12是训练的分类错误率曲线图，运行到第200个pass后基本收敛，最终得到测试集上分类错误率为8.54%。


图12. CIFAR10数据集上VGG模型的分类错误率

模型应用

在训练完成后，模型会保存在路径 output/pass-%05d 下，例如第300个pass的模型会保存在路径 output/pass-00299。 可以使用脚本 classify.py 对图片进行预测或提取特征，注意该脚本默认使用模型配置为 models/vgg.py，

预测

可以按照下面方式预测图片的类别，默认使用GPU预测，如果使用CPU预测，在后面加参数 -c即可。

python classify.py --job=predict --model=output/pass-00299 --data=image/dog.png # -c

预测结果为：

Label of image/dog.png is: 5

特征提取

可以按照下面方式对图片提取特征，和预测使用方式不同的是指定job类型为extract，并需要指定提取的层。classify.py 默认以第一层卷积特征为例提取特征，并画出了类似图13的可视化图。VGG模型的第一层卷积有64个通道，图13展示了每个通道的灰度图。

python classify.py --job=extract --model=output/pass-00299 --data=image/dog.png # -c


图13. 卷积特征可视化图

总结

传统图像分类方法由多个阶段构成，框架较为复杂，而端到端的CNN模型结构可一步到位，而且大幅度提升了分类准确率。本文我们首先介绍VGG、GoogleNet、ResNet三个经典的模型；然后基于CIFAR10数据集，介绍如何使用PaddlePaddle配置和训练CNN模型，尤其是VGG和ResNet模型；最后介绍如何使用PaddlePaddle的API接口对图片进行预测和特征提取。对于其他数据集比如ImageNet，配置和训练流程是同样的，大家可以自行进行实验。

参考文献

[1] Mao J, Xu W, Yang Y, et al. Deep captioning with multimodal recurrent neural networks (m-rnn)[J]. arXiv preprint arXiv:1412.6632, 2014.

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[20] http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html

[21] https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

[22] http://cs231n.github.io/classification/


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