ICCV2021 | 深度理解CNN-轻识

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在这篇被 ICCV 2021 会议接收的论文中，来自加拿大怀雅逊大学和约克大学等机构的研究者回答了 CV 领域的一个重要问题「若在前向传递中存在全局汇聚层，那么 CNN 在表示中如何包含位置信息？」，表明具有全局平均汇聚层的 CNN 以通道方式编码位置信息。

神经网络背后的基本思想是不变（invariance），给定一个输入信号，X-invariant 作是指无论输入如何改变，都会产生相同输出。这种特性在 CV 领域是可取的，尤其是物体识别任务。

一般来说，在 CV 领域中，目标是分配相应的图像级标签（例如狗），而不论物体在图像中的位置，这种现象被称为平移不变性。与平移不变密切相关的另一个特性是平移等变，即移动输入，然后通过运算传递输入，这等同于通过运算传递输入，然后移动信号。

为了实现具有不变的神经网络，基本策略是在每一层的基础上使用等变（equivariant ）操作，然后以不变的输出结束，其中一个最好的例子是用于图像分类的卷积神经网络（CNN）。CNN 采用具有平移等变卷积层的层次结构，使用全局汇聚层将 3D 张量转换为一维向量，然后将其输入全连接层来产生分类。

因此，我们可以假设，由于进行了全局汇聚操作，对空间维度进行了折叠，在产生平移不变性的同时应删除空间信息。但是，以往的研究表明绝对位置信息不但存在于潜在表示中，也存在于网络的输出中。

但是，之前的一些研究都没有回答这一关键问题：若在前向传递中存在全局汇聚层，那么 CNN 在表示中如何包含位置信息？

在本文中，来自加拿大怀雅逊大学、约克大学等机构的研究者给出了这个问题的答案，并通过严格的定量实验证明，CNN 是通过沿着通道维度编码位置信息来做到这一点的，即使空间维度是折叠的也能实现。

此外，该研究还表明位置信息是基于通道维度的排序进行编码的，而语义信息在很大程度上不受这种排序的影响。这些发现对于更好地理解 CNN 的特性并指导其未来设计很重要。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2108.07884.pdf

为了证明这些发现对现实世界的影响，该研究做了以下研究：

首先，该研究解决了 CNN 平移不变性问题，他们提出了一个简单而有效的损失函数，可以最小化图像编码之间的距离，以实现更高的平移不变性；
其次，该研究提出了一种有效的方法来识别潜在表示中哪些通道负责编码（i）整个图像中的位置信息和（ii）特定区域位置信息。该研究通过实验表明与随机采样的通道相比，网络在进行预测时显着依赖于通道；
最后，该研究证明了它是可能的目标区域特定的神经元，并损害图像的特定部分性能。

CNN 中的 Channel-wise 位置编码

位置信息非常重要，有人可能会提出这样的问题：空间信息是否以某种方式被保留了下来。对于这个问题，该研究通过实验来回答。研究证明，尽管空间维度被压缩，但绝对位置信息可以在全局汇聚层之后以 1 × 1 × C 潜在表示进行 channel-wise 编码。

使用 GAP 层学习位置

该研究设计了两个网络架构 GAPNet、PermuteNet，如下图 1 所示。

GAPNet 遵循与标准 CNN 相似的结构进行物体识别，不同的是去掉了最后的全连接层，网络的最后一层是 GAP 层。因此，GAP 层的输出将与分类 logits 的大小相同，可以用作网络的最后一层（见图 1 左）。

PermuteNet 也遵循标准的目标分类网络架构，除了在 GAP 层和倒数第二个线性层之间发生的单个 shuffle 操作。此操作随机打乱 GAP 层表示的通道索引，然后将其传递给线性层进行分类（见图 1 右）。

Channel-wise 位置编码评估

为了验证 channel-wise 位置编码的存在性，该研究使用 GAPNet 和 PermuteNet 设计了一个简单的位置依赖任务，这样输出 logits 可以直接映射到输入图像中的特定位置。

该研究使用 ResNet-18 架构来报告 GAPNet 和 PermuteNet 在三种不同 padding 类型下的实验结果。对于位置分类任务，该研究以 20epoch、学习率为 0.001、ADAM 优化器来训练 GAPNet 、PermuteNet。

除此以外，该研究还通过将 GAPNet 和 PermuteNet 的输出 logits 数量更改为 10，并且使用基于网格的数据设置来训练物体识别网络。对于位置相关的物体分类任务，该研究使用 100 epoch、学习率为 0.01 来训练 GAPNet、PermuteNet。

表 1 给出了 GAPNet 和 PermuteNet 的位置分类和物体识别结果。对于位置分类任务，GAPNet 对所有测试的网格大小实现了 100% 准确率。很明显，GAP 层可以接受位置信息，这些信息可以直接表示输入图像的绝对位置。

该研究进一步使用类似的数据设置来评估 GAPNet 和 PermuteNet 在图像识别任务中的表现，结果如表 1（右）所示。由结果可得与位置分类任务不同，PermuteNet 可以实现接近于 GAPNet 的分类性能。这揭示了 CNN 用于位置表示和语义表示的编码类型之间的一个有趣的二分法：位置信息主要取决于通道的顺序，而语义信息则不依赖。

实验表明，GAP 层可以通过通道维度的排序来接收位置信息。

Channel-wise 位置编码的适用性

为了确保 channel-wise 编码成为改进这些应用的源泉，研究者在每种情况下都等待表示通过一个 GAP 层后使用它。他们首先提出利用一个简单的损失函数来提升 CNN 中的平移不变性，然后探索目标检测网络的稳健性。研究者展示了使用隐式位置编码攻击这些模型的不同方法，以验证整体性能和区域特定的攻击效果。

目标识别的平移不变性

研究者首先解决了 CNN 的非平移不变性问题。

首先是学习平移不变表示。一个真正的移位不变性网络应能生成相同的输出 logit，而不考虑它的移位。鉴于位置信息是在输出 logit 之前的潜在表示中进行编码，因此研究者提出在同一图像不同移位之间这种表示的差异。整体训练流程如下图 2 所示：

其次是移位不变性和准确率。为了验证所提出训练策略的有效性，研究者在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 ImageNet 数据集上展示了整体性能和移位一致性结果。

其中，分类和一致性结果如下表 2 所示。与基准方法（ResNet-18）相比，研究者提出的方法在 CIFAR-10 上实现了具有竞争力的 Top-1 准确率，并在移位一致性方面显著优于基准方法（94.8% VS 90.8%）；在 CIFAR-100 上实现了媲美基准方法的整体分类准确率，并在移位一致性方面显著优于基准方法（85.6% VS 70.1%）。