Non-local Neural Networks 第一次将自注意力用于cv

Non-local Neural Networks

* Authors: [[Xiaolong Wang]], [[Ross Girshick]], [[Abhinav Gupta]], [[Kaiming He]]

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初读印象

comment:: (NonLocal)过去的网络注重处理局部关系，本篇网络研究了长程依赖。

Why

过去的网络，长程依赖都是依靠大量堆叠卷积得到的大感受野所建立的。

1. 计算效率低。
2. 难以优化。
3. 难以多跳依赖性建模。

相关工作

1. 非局部处理：非局部平均、BM3D
2. CRF
3. 使用深度1-D卷积的前馈网络
4. 自注意力，本文可以视为对自注意力在cv的推广
5. 交互网络（Interaction Networks）

What

提出一种非局部操作：一个点的值是所有其他位置的点的带权重的和。

1. 直接、显式地计算任意两个点之间的关系，而非通过重复卷积。
2. 效率高、计算量小。
3. 不改变输入特征的尺寸，且易与其他操作结合。

How

非局部操作：

• \(x\)是输入特征，\(y\)是和\(x\)相同大小的输出，\(x_i\)可以是一个标量，也可以是一个向量
• \(f\)是\(x_i\)和\(x_j\)之间的关系函数（标量），\(g\)是输入\(x_j\)的一元函数，\(C(x)\)用于正则化

不同的\(f\)实例（\(g(x_j) = W_gx_j\))：

1. 高斯函数\(f(x_i,x_j) = e^{{x_i}^Tx_j}\)，其中\(x_i^Tx_j\)为点积。\(C(x)=\sum_{\forall j} f(x_i,x_j)\)
2. 嵌入高斯\(f(x_i,x_j) = e^{\theta(x_i)^T \phi(x_j)}\),其中\(\theta(x_i)=W_\theta x_i\),\(\phi(x_j)=W_\phi x_j\)。\(C(x)=\sum_{\forall j} f(x_i,x_j)\)
3. 点积：\(f(x_i,x_j) = \theta(x_i)^T \phi(x_j)\),其中\(\theta(x_i)=W_\theta x_i\),\(\phi(x_j)=W_\phi x_j\)，\(C(x)=N\)
4. 拼接：\(f(x_i,x_j) = ReLU(W^T_f[\theta(x_i),\phi(x_j)]\),其中\(W^T_f\)维度和后者的拼接相同。\(C(x)=N\)

非局部块（从左到右分支名分别为a、b、c、d）：

1. 分支a是一个恒等映射；
2. 分支b、c、d分别使用1×1卷积作为\(\theta,\phi,g\)运算，将通道数减少到512（Bottleneck），并对输入特征reshape，变为THW×512的矩阵。该矩阵中每一行为一个基本元素（一行中的所有点对应的是所有通道中的相同的那个点）。
3. b与转置后的c进行矩阵乘法，得到关联矩阵，关联矩阵沿着行进行softmax。
4. 关联矩阵与d进行矩阵乘法，reshape并1×1卷积(\(W_z\))增加通道数。
5. 与恒等映射相加。

代码

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

class _NonLocalBlockND(nn.Module):
    """
    调用过程
    NONLocalBlock2D(in_channels=32),
    super(NONLocalBlock2D, self).__init__(in_channels,
            inter_channels=inter_channels,
            dimension=2, sub_sample=sub_sample,
            bn_layer=bn_layer)
    """
    def __init__(self,
                 in_channels,
                 inter_channels=None,
                 dimension=3,
                 sub_sample=True,
                 bn_layer=True):
        super(_NonLocalBlockND, self).__init__()

        assert dimension in [1, 2, 3]

        self.dimension = dimension
        self.sub_sample = sub_sample

        self.in_channels = in_channels
        self.inter_channels = inter_channels

        if self.inter_channels is None:
            self.inter_channels = in_channels // 2
            # 进行压缩得到channel个数
            if self.inter_channels == 0:
                self.inter_channels = 1

        if dimension == 3:
            conv_nd = nn.Conv3d
            max_pool_layer = nn.MaxPool3d(kernel_size=(1, 2, 2))
            bn = nn.BatchNorm3d
        elif dimension == 2:
            conv_nd = nn.Conv2d
            max_pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=(2, 2))
            bn = nn.BatchNorm2d
        else:
            conv_nd = nn.Conv1d
            max_pool_layer = nn.MaxPool1d(kernel_size=(2))
            bn = nn.BatchNorm1d

        self.g = conv_nd(in_channels=self.in_channels,
                         out_channels=self.inter_channels,
                         kernel_size=1,
                         stride=1,
                         padding=0)

        if bn_layer:
            self.W = nn.Sequential(
                conv_nd(in_channels=self.inter_channels,
                        out_channels=self.in_channels,
                        kernel_size=1,
                        stride=1,
                        padding=0), bn(self.in_channels))
            nn.init.constant_(self.W[1].weight, 0)
            nn.init.constant_(self.W[1].bias, 0)
        else:
            self.W = conv_nd(in_channels=self.inter_channels,
                             out_channels=self.in_channels,
                             kernel_size=1,
                             stride=1,
                             padding=0)
            nn.init.constant_(self.W.weight, 0)
            nn.init.constant_(self.W.bias, 0)

        self.theta = conv_nd(in_channels=self.in_channels,
                             out_channels=self.inter_channels,
                             kernel_size=1,
                             stride=1,
                             padding=0)
        self.phi = conv_nd(in_channels=self.in_channels,
                           out_channels=self.inter_channels,
                           kernel_size=1,
                           stride=1,
                           padding=0)

        if sub_sample:
            self.g = nn.Sequential(self.g, max_pool_layer)
            self.phi = nn.Sequential(self.phi, max_pool_layer)

    def forward(self, x):
        '''
        :param x: (b, c,  h, w)
        :return:
        '''

        batch_size = x.size(0)

        g_x = self.g(x).view(batch_size, self.inter_channels, -1)#[bs, c, w*h]
        g_x = g_x.permute(0, 2, 1)

        theta_x = self.theta(x).view(batch_size, self.inter_channels, -1)
        theta_x = theta_x.permute(0, 2, 1)

        phi_x = self.phi(x).view(batch_size, self.inter_channels, -1)

        f = torch.matmul(theta_x, phi_x)

        print(f.shape)

        f_div_C = F.softmax(f, dim=-1)

        y = torch.matmul(f_div_C, g_x)
        y = y.permute(0, 2, 1).contiguous()
        y = y.view(batch_size, self.inter_channels, *x.size()[2:])
        W_y = self.W(y)
        z = W_y + x
        return z

• 减少运算量：

1. 使用了Bottleneck
2. 可以在\(\phi,g\)后面增加pooling层下采样。

Experiment

3D卷积：卷积核为3D，并且能够沿着深度方向卷积（2D的卷积核只能沿着平面卷积）。下图中每个立方体表示一个通道，多出的一维是因为增加了时间。

视频分类模型

• 实验模型：

1. C2D:增加了3D池化的resnet
   

2. I3D3×3×3:将残差结构中的3×3卷积膨胀成了3D的（conV1为5×7×7）

3. I3D3×1×1:将残差结构中的第一个1×1卷积膨胀成了3D的（conV1为5×7×7）

4. Non-local network：将non-local块插入以上三个网络中

• 实现细节：
  • 训练
    1. non-local块中的参数被初始化为0，保证刚开始训练时该结构为一个恒等映射，使其能够从任何预训练网络上开始训练。

Kinetics

video数据集，包含400种人类动作。

C2D和nonlocal-C2D比较，nonlocal明显更优
*消融实验：

(a)增加不同的nonlocal块，最少也有1%提升。
(b)不同stage加入nonlocal块的效果，stage5效果较差，可能是因为尺寸太小空间信息不明显。
(c)增加不同数量的局部块的效果，越多效果越好。5-block resnet50比resnet101效果好，证明效果提升不单纯是因为深度的提升。
(d)时间、空间和时空下的不同测试，仅在时间、空间下分别使用nonlocal，效果提升，但是不如在时空环境下同时使用。
(e)2Dnonlocal和3D相比，2Dnonlocal准确率更高且计算量更小。
(f)将nonlocal插入I3D3×1×1，两者是互补的（3D注重局部，nonlocal注重长程依赖）。
(g)研究在长视频的效果，结果表明，在128帧视频上的效果比在32帧上效果更好。

不需要任何其他处理效果就很好

Conclusion

不再将计算局限于一个小的卷积核内，而是显式地计算所有点之间的相关性。可以作为和卷积互补的操作。