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计算机视觉(CV)中的注意力Attention机制_nn.conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1, bias=fals

作者：weixin_40725706 | 2024-03-22 21:21:13

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nn.conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1, bias=false

记录看到的一些不错的attention的文章,持续更新。。。

1.Squeeze-and-Excitation Networks

2.CBAM: Convolutional Block Attention Module

3.Selective Kernel Networks

4.Non-local Neural Networks

5.GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond

6.Improving Convolutional Networks with Self-Calibrated Convolutions

1.Squeeze-and-Excitation Networks

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1709.01507.pdf

主要思想：该方法是winners of ILSVRC 2017 classification competition。主要思想就是下面这幅图。

通道数为C’的feature在经过一系列卷积变换Ftr之后变成通道数为C的feature，之后便分为三个步骤，首先是Squeeze即Fsq，用一个全局池化层将通道数为C的feature变为1*1*C，顺着空间维度来进行特征压缩，将每个二维的特征通道变成一个实数，这个实数某种程度上具有全局的感受野，并且输出的维度和输入的特征通道数相匹配。它表征着在特征通道上响应的全局分布，第二步是Excitation即Fex，按照作者的说法是类似于一个类似于循环神经网络中门的机制，通过改操作为每个通道学习新的权重，对通道之间的关系进行建模，在代码的实现中其实就是对应着两个fc与一个sigmoid，最后一步就是Reweight，将Fex之后的到的1*1*C 直接乘以原来的通道数为C的feature中。

代码很简单：来自https://github.com/moskomule/senet.pytorch/blob/master/senet/se_module.py


from torch import nn
 
class SELayer(nn.Module):
    def __init__(self, channel, reduction=16):
        super(SELayer, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) #Squeeze
        self.fc = nn.Sequential( #Excitation
            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) #scale

这是将SENET用于resnet中得奖结构图，对于Squeeze操作文中对比了max与avg，发现max更好一点，在excitation中对比了Relu，Tanh，sigmoid，发现sigmoid更好。

为什么是使用两个fc而不是一个，作者认为主要是为了增加非线性复杂性还有就是减少参数量，作者原话：我们首先将特征维度降低到输入的1/16，然后经过ReLu激活后再通过一个Fully Connected 层升回到原来的维度。这样做比直接用一个Fully Connected层的好处在于：1）具有更多的非线性，可以更好地拟合通道间复杂的相关性；2）极大地减少了参数量和计算量。
为什么在resnet中在addition前面进行scale而不是后面，在Addition前对分支上Residual的特征进行了特征重标定。如果对Addition后主支上的特征进行重标定，由于在主干上存在0~1的scale操作，在网络较深BP优化时就会在靠近输入层容易出现梯度消散的情况，导致模型难以优化。

参考：https://www.zhihu.com/question/63460684/answer/300021819

2.CBAM: Convolutional Block Attention Module

ECCV2018的一篇文章

论文链接：http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Sanghyun_Woo_Convolutional_Block_Attention_ECCV_2018_paper.pdf

主要思想：主要就是将通道注意力和空间注意力作为模块加入到了网络中，框架图如下图

首先是Channel Attention module，其实和SENET很像，只不过是并行的采用了Avg和Max两种池化层，那个加号表示相加，之后在经过一个sigmoid。

对应公式描述

对于Spatial Attention module，是将F’分别经过Max与Avg pool之后的feature cat起来，结果经过一个conv，在用sigmoid得到最后的Ms。

对应公式描述

在resnet中用CBAM的结构

作者通过实验发现在channel attention，用max，avg pool并行的方式比单一的池化效果要好，channel attention在spatial attention之前效果更好。

代码：https://github.com/luuuyi/CBAM.PyTorch/blob/master/model/resnet_cbam.py


class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
 
        self.fc1   = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // 16, 1, bias=False)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc2   = nn.Conv2d(in_planes // 16, in_planes, 1, bias=False)
 
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
 
    def forward(self, x):
        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
        out = avg_out + max_out
        return self.sigmoid(out)
 
class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()
 
        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
 
        self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
 
    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        x = self.conv1(x)
        return self.sigmoid(x)

3.Selective Kernel Networks

SKnet CVPR2019的一篇文章

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1903.06586.pdf

代码：https://github.com/implus/SKNet

主要思想：对SENET的改进，受inceptionnets多分支的影响，设计出一个Multi-branch convolutional networks，多个分支采用不同的卷积核，使该模块可以自适应的调节感受野。

整个模块分为三步split，fuse，select。

Split表示用不同卷积核对X进行卷积，为了平衡准备率与速度，默认采用两个kernel 3*3与5*5（也可以都是3*3，dilation分别为1和2也可以达到同样的效果）

Fuse是将Split之后的feature相加得到U，接着用全局池化层Fgp，全连接层Ffc（其实也可以用conv），这里的操作其实跟SENET的很像，

Select很像一种门的操作，将Fuse之后经过softmax，接着与Split之后的相乘，最后相加得到融合后的feature V

附上torch源码https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/blob/master/attention/SK/sknet.py，实现的跟作者公布的caffe版本有点不一样，但是大概思想一样


import torch.nn as nn
import torch
 
 
class SKConv(nn.Module):
    def __init__(self, features, WH, M, G, r, stride=1, L=32):
        super(SKConv, self).__init__()
        d = max(int(features / r), L)
        self.M = M
        self.features = features
        self.convs = nn.ModuleList([])
        for i in range(M):
            # 使用不同kernel size的卷积
            self.convs.append(
                nn.Sequential(
                    nn.Conv2d(features,
                              features,
                              kernel_size=3 + i * 2,
                              stride=stride,
                              padding=1 + i,
                              groups=G), nn.BatchNorm2d(features),
                    nn.ReLU(inplace=False)))
 
        self.fc = nn.Linear(features, d)
        self.fcs = nn.ModuleList([])
        for i in range(M):
            self.fcs.append(nn.Linear(d, features))
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
 
    def forward(self, x):
        for i, conv in enumerate(self.convs):
            fea = conv(x).unsqueeze_(dim=1) #split
            if i == 0:
                feas = fea
            else:
                feas = torch.cat([feas, fea], dim=1)
        fea_U = torch.sum(feas, dim=1) #fuse
        fea_s = fea_U.mean(-1).mean(-1)
        fea_z = self.fc(fea_s)
        for i, fc in enumerate(self.fcs):
            print(i, fea_z.shape)
            vector = fc(fea_z).unsqueeze_(dim=1)
            print(i, vector.shape)
            if i == 0:
                attention_vectors = vector
            else:
                attention_vectors = torch.cat([attention_vectors, vector],
                                              dim=1)
        attention_vectors = self.softmax(attention_vectors) #select
        attention_vectors = attention_vectors.unsqueeze(-1).unsqueeze(-1)
        fea_v = (feas * attention_vectors).sum(dim=1)
        return fea_v
 
 
if __name__ == "__main__":
    t = torch.ones((1, 256, 24, 24))
    sk = SKConv(256, WH=1, M=2, G=1, r=2)
    out = sk(t)
    print(out.shape)

在作者写的文章以及评论中，SKNET对超分辨率还有分割都是有效的，但是对于目标检测似乎没有大的效果，需要尝试着看看

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