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【AI 学习笔记】Backbone 更换与模型融合

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繁依Fanyi

发布于 2025-04-06 12:40:36

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在计算机视觉中，Backbone 更换和模型融合是两个非常重要的技术。它们不仅能够显著提升模型的性能，还能帮助我们解决各种复杂的视觉任务。接下来将简单讲解这两个主题，帮助我们更好地理解如何通过更换 Backbone 和进行模型融合来优化深度学习模型。

一、Backbone 更换

Backbone 是指一个神经网络模型中负责特征提取的部分，通常是前几层的卷积层。在计算机视觉任务中，Backbone 负责从输入的图像中提取特征信息，后续层则会基于这些特征进行分类或检测等任务。

1.1 为什么要更换 Backbone？

更换 Backbone 的原因通常有以下几个：

提高模型性能：不同的 Backbone 在特征提取能力上有所不同。通过替换为更强大的 Backbone，能够提升模型的表现。
节省计算资源：一些更轻量的 Backbone（如 MobileNet、EfficientNet 等）在性能和速度之间取得了良好的平衡。
任务要求：根据任务的不同，需要选择合适的 Backbone。例如，ResNet 系列适合处理较为复杂的图像识别任务，而轻量的 Backbone 适合在资源有限的环境下运行。

1.2 更换 Backbone 时需要考虑的因素

更换 Backbone 时，我们需要关注以下几个重要因素，这些都会直接影响模型的表现：

1. 通道数（Channels）

每一层的卷积操作会生成多个特征图，这些特征图的数量即为网络的通道数。Backbone 的设计会决定每层卷积的通道数。如果更换 Backbone，需要确保新的 Backbone 和原 Backbone 后续层输入的通道数匹配，或者在需要时调整通道数。

假设一个简单的网络结构如下：

输入图像 (224x224x3)  --> 卷积层1 (64通道) --> (224x224x64)
                         --> 卷积层2 (128通道) --> (112x112x128)
                         --> 卷积层3 (256通道) --> (56x56x256)

每个卷积层的通道数决定了提取的特征的数量，而更换 Backbone 时，需要确保新的 Backbone 提供的特征图通道数与后续层的输入匹配。

2. 特征图尺寸（Feature Map Size）

随着网络的深度增加，特征图的尺寸通常会缩小。这是因为池化层或卷积层使用了步幅（stride）来减少特征图的空间分辨率。当更换 Backbone 时，新的 Backbone 可能会使用不同的池化方式或步幅，导致特征图的尺寸不同。我们需要调整后续的层，确保它们能够接收新的特征图尺寸。

输入图像 (224x224)  --> 卷积层 (步幅=2) --> (112x112)
                         --> 卷积层 (步幅=2) --> (56x56)
                         --> 卷积层 (步幅=2) --> (28x28)
                         --> 卷积层 (步幅=2) --> (14x14)
                         --> 卷积层 (步幅=2) --> (7x7)

更换 Backbone 时，需要特别关注步幅和池化的设置，确保输出特征图尺寸符合后续层的要求。

3. 采样（Downsampling）

采样是通过池化（Pooling）或步幅（Stride）来降低特征图的空间尺寸。新 Backbone 可能采用不同的采样策略，这可能会影响后续层的计算。因此，在更换 Backbone 时，必须确保新的采样策略与现有网络的结构兼容。

4. 深度（Depth）

深度指的是网络中的层数。较深的网络（例如 ResNet50）通常能够提取更多的特征，但也会增加计算开销。在更换 Backbone 时，必须考虑新 Backbone 的深度是否适应任务需求，尤其是在计算资源有限的情况下。

浅层网络（ResNet18）：
输入图像  --> 卷积层1 --> 卷积层2 --> 卷积层3 --> 全连接层 --> 输出

深层网络（ResNet50）：
输入图像  --> 卷积层1 --> 卷积层2 --> 卷积层3 --> … --> 卷积层50 --> 输出

深度较大的 Backbone 通常能提取更丰富的特征，但会增加计算开销。选择合适的 Backbone 深度是关键。

1.3 代码示例：更换 Backbone

以下是一个简单的代码示例，演示如何在 PyTorch 中替换 Backbone：

import torch
import torch.nn as nn
import torchvision.models as models
from efficientnet_pytorch import EfficientNet

# 假设我们使用的原始模型是 ResNet50
class CustomResNetModel(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(CustomResNetModel, self).__init__()
        # 加载 ResNet50 预训练模型
        resnet = models.resnet50(pretrained=True)
        # 替换 Backbone：使用 EfficientNetB0 作为新的 Backbone
        efficientnet = EfficientNet.from_pretrained('efficientnet-b0')
        
        # 假设我们只需要 EfficientNet 的特征提取部分
        self.backbone = efficientnet
        
        # 替换原有的分类层
        self.classifier = nn.Linear(efficientnet._fc.in_features, num_classes)

    def forward(self, x):
        # 前向传播过程，使用新的 Backbone
        features = self.backbone.extract_features(x)  # 使用 EfficientNet 提取特征
        x = features.mean([2, 3])  # 全局平均池化
        x = self.classifier(x)  # 分类器
        return x

# 测试模型
model = CustomResNetModel(num_classes=10)
input_tensor = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 假设输入图像大小为 224x224
output = model(input_tensor)
print(output.shape)  # 输出模型的预测结果

二、模型融合（Ensemble）

模型融合是将多个模型的预测结果结合起来，以期提升最终的预测准确性。融合方法能够减少模型的过拟合，提高结果的稳定性和精度。常见的模型融合方法包括硬投票法、加权投票法和堆叠法。

2.1 投票法（Voting）

投票法是最简单的模型融合方法，主要有两种形式：

硬投票（Hard Voting）：每个模型进行分类投票，最终选择票数最多的类别。
软投票（Soft Voting）：每个模型输出每个类别的概率，最终选择概率最大的类别。

投票法的工作原理

假设你有三个模型，每个模型对输入图像做出分类预测。对于分类任务来说，投票法的原理如下：

硬投票：每个模型输出一个类别（硬预测），然后根据所有模型的预测结果，选出票数最多的类别作为最终的预测结果。
软投票：每个模型输出类别的概率，然后取所有模型的概率平均值，最终选择概率最大的类别。

模型1 预测: 类别1
模型2 预测: 类别2
模型3 预测: 类别1

硬投票（Hard Voting）：
类别1 得票数：2
类别2 得票数：1
最终预测：类别1（票数最多）

软投票（Soft Voting）：
模型1 的概率：类别1=0.6, 类别2=0.4
模型2 的概率：类别1=0.3, 类别2=0.7
模型3 的概率：类别1=0.5, 类别2=0.5

平均概率：
类别1 = (0.6 + 0.3 + 0.5) / 3 = 0.47
类别2 = (0.4 + 0.7 + 0.5) / 3 = 0.53
最终预测：类别2（概率最大）

2.2 加权投票（Weighted Voting）

加权投票是投票法的扩展，每个模型的投票结果根据其准确性（如交叉验证的性能）被赋予不同的权重。权重较大的模型预测结果对最终预测有更大的影响。

加权投票的工作原理

每个模型的预测结果会乘上权重，再进行加权求和，最终选择加权后概率最大的类别。

模型1 权重 = 2
模型2 权重 = 3
模型3 权重 = 1

模型1 预测: 类别1 (概率 0.6)
模型2 预测: 类别2 (概率 0.7)
模型3 预测: 类别1 (概率 0.5)

加权投票（Weighted Voting）：
类别1 = (0.6 * 2 + 0.5 * 1) / (2 + 1) = (1.2 + 0.5) / 3 = 0.57
类别2 = (0.7 * 3) / (2 + 1) = 2.1 / 3 = 0.7
最终预测：类别2（概率最大）

2.3 堆叠法（Stacking）

堆叠法（Stacking）是一种更复杂的模型融合方法，通常比投票法和加权投票更强大。其基本思想是：

使用多个基模型（例如不同的分类器），每个基模型单独训练。
将这些基模型的预测结果作为特征输入到一个新的模型（通常是一个简单的分类器，如逻辑回归）进行最终的预测。

堆叠法的工作原理

堆叠法通过训练一个“元模型”（meta-model），利用基模型的预测结果来学习如何最有效地组合这些结果。

基模型1 --> 预测结果 --> 堆叠模型输入
基模型2 --> 预测结果 --> 堆叠模型输入
基模型3 --> 预测结果 --> 堆叠模型输入

堆叠模型（例如逻辑回归）根据基模型的预测结果进行最终的预测。

2.4 PyTorch 中的模型融合实现

在 PyTorch 中，可以通过简单的代码实现投票法和堆叠法。以下是一个硬投票法的示例：

import torch
import torchvision.models as models

# 加载三个预训练的模型
model1 = models.resnet50(pretrained=True)
model2 = models.efficientnet_b0(pretrained=True)
model3 = models.vgg16(pretrained=True)

# 假设这些模型已经通过 transfer learning 微调
# 对每个模型的预测结果进行硬投票
def ensemble_predict(models, x):
    predictions = []
    for model in models:
        model.eval()
        with torch.no_grad():
            pred = model(x)
            predictions.append(pred.argmax(dim=1))  # 取最大概率的类别
    # 进行硬投票
    final_pred = torch.mode(torch.stack(predictions), dim=0)[0]
    return final_pred

# 假设 x 是输入图像
# final_pred = ensemble_predict([model1, model2, model3], x)