注意力机制【2】- CV中的注意力机制

有一些其他理论先暂时不讲了，直奔今天的主题

视觉注意力机制

视觉注意力机制根据关注域的不同，可分为三大类：空间域、通道域、混合域

空间域：将图片中的空间域信息做对应的变换，从而将关键得信息提取出来。对空间进行掩码的生成，进行打分，代表是 Spatial Attention Module

　　// 设特征图 HWC，空间注意力是学习到一个 HxW 的权重，即每个像素一个权重，C个通道共用该权重；

通道域：类似于给每个通道一个权重，来代表该通道与关键信息的相关程度。对通道生成掩码，进行打分，代表是 Channel Attention Module、SENet

　　// 设特征图 HWC，通道注意力是学习到一个长度为 C 的向量，每个通道上的像素点权重相同，仔细想想这是什么概念？

　　// 由于每个通道像素点权重相同，通道注意力通常会把一个通道内的信息直接做全局平均池化，而忽略每个通道内的局部信息；

混合域：即空间域和通道域的融合，代表是 BAM，CBAM

空间域忽略了通道域的信息，将每个通道中的图片特征做同等处理，缺点是将空间域方法局限在原始图片特征提取阶段，而忽略了不同通道代表的不同特征；

通道域 - SENet

通道注意力在图像分类方面的典型应用就是 SENet

Squeeze-and-Excitation Networks；

由Momenta公司所作并发于2017CVPR，论文中的SENet赢得了ImageNet最后一届（ImageNet 2017）的图像识别冠军，SENet主要是学习了channel之间的相关性，筛选出了针对通道的注意力，稍微增加了一点计算量，但是效果比较好。

论文地址 https://arxiv.org/abs/1709.01507

官方代码地址 https://github.com/hujie-frank/SENet

Pytorch实现代码 https://github.com/moskomule/senet.pytorch

原理图如下

今天心情不好，少写点废话

第一个方块 X 没用，就是个特征图；

第二个方块 U 作为 SENet 的输入；

Sequeeze：对 U 每个通道做全局平均池化，生成一个 1x1xC 的 fm，这个 fm 具有全局感受野；　　【空白长条】

Exciation：对 Sequeeze 输出的 1x1xC，经过两个全连接的神经网络，也就是两层神经网络，第二层神经元个数为 C，给每个通道一个预测值，即权重；　　【彩色长条】

　　// 资料里说利用的 lstm 中的门机制，其实就是 sigmoid 把 Exciation 的输出限制到 0-1，权重嘛，而 lstm 中的门就是用的 sigmoid；

特征重标定：第三个方块，U x W_c = X‘，这个 X’ 就是带注意力机制的特征图， Scale 就是利用权重缩放特征；

下面这个公式就是全局平均池化，没啥看的

下面是 GoogleNet 和 ResNet 加入 SENet 的网络结构，也没啥说的

上图只是作者的尝试，实际上 SENet 可以放到任何网络内

Pytorch 实现

class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
            nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)

通道域 - ECAnet

Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks，高效的通道注意力深度卷积网络；

SENet 的提出引发了注意力机制的广泛研究，

ECAnet 就是作者在 SENet 上进行的改进，提出了一种轻量级的通道注意力模块，

作者从 SE模块中维度缩减 (第一个FC) 和跨通道信息交互 (2个FC)两方面入手，证明了维度缩减对通道注意力机制的预测带来了副作用，其对捕获所有通道的依赖关系是低效且不必要的，

于是作者提出了一种不降维的局部跨通道交互策略，该策略可通过一维卷积有效实现，进一步，作者又提出了一种自适应选择一维卷积核大小的方法，以确定局部跨信道交互的覆盖率；

论文地址 https://arxiv.org/abs/1910.03151

代码地址 https://github.com/BangguWu/ECANet

网络结构

∣x∣ _odd的意思为选择最近的奇数； γ = 2 , b = 1

Pytorch 代码

有啥不懂的看代码吧，其实没啥，有时候事很小，作用很大，就看你认事还是认作用

import torch
from torch import nn
from torch.nn.parameter import Parameter

class eca_layer(nn.Module):
    """Constructs a ECA module.
    Args:
        channel: Number of channels of the input feature map
        k_size: Adaptive selection of kernel size
    """
    def __init__(self, channel, k_size=3):
        super(eca_layer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k_size, padding=(k_size - 1) // 2, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        # x: input features with shape [b, c, h, w]
        b, c, h, w = x.size()

        # feature descriptor on the global spatial information
        y = self.avg_pool(x)

        # Two different branches of ECA module
        y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)

        # Multi-scale information fusion
        y = self.sigmoid(y)

        return x * y.expand_as(x)

混合域 - CBAM

Convolutional Block Attention Module；

论文地址 https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf

论文（2018）提出了一种轻量的注意力模块，结合了通道域和空间域的注意力机制，效果好于 SENet；

论文在 ResNet 和 MobileNet 等经典结构上添加了 CBAM 模块并进行对比分析，同时也进行了可视化，发现 CBAM 更关注识别目标物体，这也使得 CBAM 具有更好的解释性

CBAM 是一个卷积块注意力模型，即插即用，block 结构如下

可以看到 CBAM 实际上是 Channel Attention Module(CAM) 和 Spatial Attention Module(SAM) 的串行结构；

具体结构如下图

通道注意力 对每个fm 分别进行最大池化和平均池化，然后通过共享一个的 MLP多层感知器，得到两个长度为 C 的列表，相加，sigmoid；

空间注意力 是在通道维度上分别进行最大池化和平均池化，生成 HxWx2 的fm，然后接一个卷积网络，卷积大小7x7，一个卷积核，生成 HxWx1 的fm，sigmoid；

参考资料：

https://blog.csdn.net/mrjkzhangma/article/details/106178250　　【CV中的Attention机制】基础篇-视觉注意力机制和SENet

https://zhuanlan.zhihu.com/p/102035721　　【CV中的Attention机制】SENet中的SE模块

https://blog.csdn.net/m0_46646835/article/details/120526262　　SEnet 通道注意力机制

https://www.jianshu.com/p/4340b5f48b4a　　SENet　　简书 挺全的，有兴趣的可以看看

https://www.jianshu.com/p/69b1548974d5　　2020-CVPR-通道注意力超强改进-ECANet

https://zhuanlan.zhihu.com/p/153112149　　通道注意力超强改进，轻量模块ECANet来了！即插即用，显著提高CNN性能｜已开源

https://blog.csdn.net/qq_19784349/article/details/107107432　　【论文阅读笔记】ECA-Net: Efficient Channel Attention for Deep Convolutional Neural Networks

https://blog.csdn.net/Roaddd/article/details/114646354　　【注意力机制】CBAM详解

https://zhuanlan.zhihu.com/p/96966170　　CBAM--卷积层中的注意力模块　　　　有 Pytroch 代码

https://www.jianshu.com/p/4fac94eaca91　　【论文解读】用于卷积神经网络的注意力机制　　有 tf 代码

那个可爱研究生的视频和代码

https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch

https://www.bilibili.com/video/BV1rL4y1n7p3?p=2&spm_id_from=pageDriver

发表于 2022-03-17 16:43 努力的孔子阅读(1969) 评论(0) 编辑收藏举报

会员力量，点亮园子希望

刷新页面返回顶部

注意力机制【2】- CV中的注意力机制

视觉注意力机制

通道域 - SENet

通道域 - ECAnet

混合域 - CBAM

导航