Backbone之ResNeXt介绍

Res2Net

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf

resnext在各大检测/分割任务中可以说是常客了，Faster Rcnn/cascade rcnn+xt101+FPN+DCN这一整套可以说是检测分割任务做baseline最好的选择之一了，基本上都不会让人失望，作为特征提取网络的核心，backbone的性能直接决定了检测或者分割网络的精度，下面就是对resnext的介绍：

早在AlexNet时代，为了解决显存不够大的问题，提出了分组卷积的概念，通过相同网络拓扑结构进行一个堆叠来控制参数，resnext更简单直接，对原来resnet的1x1->3x3->1x1结构动刀，减少了单一分支3x3卷积核个数，同时采用多通道的形式将3x3卷积变的更加细粒度，如下图所示

这张图可以说就是整个resnext的核心思想，相比resnet增加了一个新参数cardinality，其实就是分组的个数

对于Inception结构，虽然也是多路卷积，但是人工的构造太深了，Inception的本质其实也是split-transform-merge，输入通过split将channel分成多路，每一路做卷积特征转换，最后融合所有结果，

如上图所示，Inception过于复杂，同时人工设计的痕迹太重，其实split-transform-merge模式在fc层就得到了应用

对输入的x1，x2等元素，一对一进行权重加权计算，然后merge求和，最后经过**层。

所以一个神经网络的通用单元其实就可以如以下所示：

上面的C其实就是resnext的超参cardinality

考虑到ResNet的残差映射，改写上面公式：

在pytroch中，普通的卷积api Conv2d其实就已经把组卷积放进去了：
torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)

当groups=1时就是

普通卷积，当groups不等于1时就是对输入channel进行分组，这个时候输出的维度out_channel就必须是in_channel 的整数倍

两种网络结构对比，可以很明显的看出来resnext的参数基本上没有增加，可以说相比resnet有一个硬提升。