视频学习——《Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation》（《语义分割中的自注意力机制和低秩重建》）
视频学习——《Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation》（《语义分割中的自注意力机制和低秩重建》）
原文详细讲解，见《[ICCV 2019 Oral] 期望最大化注意力网络 EMANet 详解》
一、基础概念扫盲
- 语义分割：计算机视觉中的基础任务，在语义分割中我们需要将视觉输入分为不同的语义可解释类别。
- 语义的可解释性：分类类别在真实世界中是有意义的。
- 语义分割的目的：为每个像素预测类别标签。
- Nonlocal神经网络：非局部操作。使得每个像素可以充分捕获全局信息。
- 注意力机制：模仿生物观察行为的内部过程，将内部经验和外部感觉对齐从而增加部分区域的观察精细度的极值。
- 自注意力机制：注意力机制的改进，减少对外部信息的依赖，擅长捕捉数据或特征的内部相关性。
- 最大化注意力机制（EMA）：
- 期望最大化算法（EM）：目的在于找出潜在变量模型的最大似然解。
二、详细介绍
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期望最大化算法（EM算法）
第一步：计算期望（E），利用对隐藏变量的现有估计值，计算最大似然估计值。
第二步：最大化（M），在（E）步上求得的最大似然值来计算参数的值。（M）步上找到的参数估计值被用于下一个（E）步计算中，整个过程不断交替进行，直到满足了拟合条件。
-
高斯混合模型
高斯混合模型使用高斯分布作为参数模型，并使用期望最大算法进行训练。详细介绍见《一文详解高斯混合模型原理》
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非局部网络（Nonlocal）
将自注意力机制使用在计算机视觉中，核心算子是：
其中 表示广义的核函数，
是归一化系数。它将第
个像素的特征
更新为其他所有像素特征经过
变换之后的加权平均
，权重通过归一化后的核函数计算，表征两个像素之间的相关度。这里
，所以视为像素特征被一组过完备的基进行了重构。这组基数目巨大，且存在大量信息冗余。
-
期望最大化注意力
原理：摒弃了在全图上计算注意力图的流程，通过期望最大化算法（EM算法）迭代出一组紧凑的基，在这组基上运行注意力机制，从而大大降低了复杂度。
下图为期望最大化注意力模块（EMAU）的结构
流程：
- 输入图片经过CNN网络，得到特征图X，经过1×1卷积降维
其中H和W是特征图X的分辨率尺寸- 初始化一个
作为基，K为基的数量 - E步（下面的分支）：得到Attention maps Z。有K个Attention maps，每个map的尺寸是H×W
- M步（上面的分支）：更新基Bases μ，得到的Attention maps Z
- 在每次M步之后，为了保证μ的学习是稳定的，选择L2Norm对μ做归一化处理
- E步和M步重复执行。
- 用得到的Attention maps Z和基μ重构X，得到
- 经过一个1×1卷积（+BN）reshape到C×H×W。
三、总结
个人认为，整个过程类似于CNN+RNN的一个组合。输入的图片先通过CNN生成特征图，再经过EMA结构进行语义分割。其中，EMA的迭代过程相当于是一个RNN。从作者的讲解中得知，RNN中采取LayerNorm（LN）来进行归一化，但是EMA中采用L2Norm来对基进行归一化，目的是避免LN改变基的方向，进而影响其语义。
