Dual Attention Network for Scene Segmentation

Dual Attention Network for Scene Segmentation

这篇文章出自CVPR2019，本文是对它的详细解读，希望与同样做语义分割的同学一起交流学习。

1.Abstract

  本文通过自注意力机制(self-attention)来捕获丰富的上下文依赖(rich contextual dependencies)。提出了DANet来自适应地整合局部特征与其全局依赖关系(global dependencies)。具体来说，通过引入空间(spatial)维度和通道(channel)维度的两种attention模块来建模语义依赖关系。Spatial attention module将所有位置的特征的加权和来选择性地聚合每个位置的特征。Channel attention module通过整合所有channel maps来选择性地强调某些相互依赖的channel maps。最后通过融合两个attention module的feature来提升语义分割的特征表达。DANet在Cityscapes, PASCAL Context和COCO Stuff数据集上取得了很好的效果。

解释：

对于刚接触语义分割的人来说，读完上面的摘要，估计这文章就不想看了，可能并不理解文章讲的是什么东西，后面我会慢慢解释每个问题，如果有分析理解不到位的地方，也请读者提出指正。

• Contextual/Global/Long-range dependencies。18、19年的三大CV顶会文章中经常出现类似这几个词语，翻译成中文可以为上下文/全局/长依赖关系。具体来说，一张图像经过多个卷积层之后，感受野会逐渐变大，即CNN后面几层的feature map中的一个position往往包含了其周围的一些信息。然而，由于卷积操作是在局部进行的，即使经过了多层卷积，一个position也很难能够捕捉到所有position的信息，尤其是距离相对较远的。例如，一张图片左上角有一辆车，右下角有一辆相同型号和颜色的车，虽然它们在图片中的相对位置较远，但它们仍具有相似的特征。仅仅通过卷积的堆叠，左上角的汽车很难捕获到右下角的汽车，因此产生了long-range dependencies问题。该文提出的 Spatial attention module则是为了解决此问题。
• Attention机制首先是在自然语言处理中提出，后来在CV任务中也被广泛使用，概括来讲它可以emphasize和suppress某些特征，这里对attention机制不做过多具体解释，网上资料一大堆。本文使用了self-attention机制，通过feature map与feature map之间的相互选择来构建similarity attention map，具体如何实现请看后面。

2.Introduction

  为了有效实现分割任务，我们需要区分一些令人困惑的类别，并考虑具有不同外观的对象。比如"field"和"grass"在某些场景中很难区分，"cars"在马路中不同的位置有不同的尺度等等。因此增强像素级识别的特征表示能力是十分必要的。为了提高这种能力，deeplab系列和PSPNet分别用不同的空洞卷积(ASPP)和池化(PSP)来捕获多尺度信息，GCN和EncNet通过增大kernel size和引入一个encoding layer来捕获全局信息，Refinenet, U-Net等encoder-decoder结构通过融合mid-level和high-level特征来实现相同目标。但是，它们都没有利用场景中objects和stuffs之间的关系，这种关系也十分重要。
  另一种方法采用recurrent neural network来解决long-range dependencies问题。但是这类方法都只能隐式地捕获全局关系，它们的有效性在很大程度上依赖于长期记忆的学习成果。
  为了解决long-range dependencies问题，作者提出了DANet，网络结构如图1。在Dilated FCN上，有两个并行的attention modules，一个是position attention module，另一个是channel attention module。Position attention module通过自注意力机制来捕获feature map中任意两个position的空间依赖关系，对于任意一个position，它通过加权求和的所有位置的聚合特征进行更新，权重取决于两个position的similarity，也就是说，不管距离有多远，任意两个具有相似特征的position都可以相互促进。Channel attention module使用相似的自注意力机制来捕获任意两个channel maps之间的channel dependencies，并使用所有channel maps的加权和来更新每个channel map。最后通过融合两个模块来增强模型的特征表达能力。
  作者认为，在处理复杂和多样场景时，DANet要比deeplab和PSPNet更灵活，并解释了为什么DANet好，推荐阅读下面一段论文中的原文，可以帮助读者理解作者提出的模型从哪个角度改善了性能。

take spatial relationships and channel relationships into consideration, so that scene understanding could benefit from long-range dependencies.
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解释：

在introduction中，并没有完全翻译作者的原文，去掉了其中一小部分个人认为不太重要的，总结了一部分内容。总的来说DANet的结构看起来十分简单，相当于在dilated fcn中加入了两个并行attention模块，因此我们主要关注两个模块的内部是如何设计的。

3.Related Work

  这部分作者介绍了一些语义分割和attention模型，不作过多解释。

4.Dual Attention Network

Overview

  Backbone使用了dilated resnet，原始图像经过backbone之后得到大小为1/8原图的feature map，再经过两个并行的attention module分别从spatial和channel维度捕获long-range dependencies。最后将两个模块的信息融合得到更好的特征表达，将增强后的特征经Upsampling还原到原图大小。

Position Attention Module

  作者给出的图例已经很详细地表达了设计的细节。首先，上面的两个分支用于生成attention map。将feature map A(CxHxW)分别经过两个带BN和ReLU的卷积层得到feature map B(CxHxW)和C(CxHxW)，并将B和C reshape成CxN(N=HxW)，将转置后的C(NxC)与B(CxN)做矩阵乘法，并将结果经过softmax layer得到spatial attention map S(NxN)。第三个分支同样将A经过一个卷积曾得到feature map D(CxHxW)，并reshape成CxN，将D与spatial attention map S做矩阵相乘并reshape成CxHxW得到attention后的feature map。将其乘一个scale parameter $\alpha$并与原feature map A做一个element-wise sum操作得到最终输出。其中参数$\alpha$初始值被设为0，并且由网络学到。
  以上皆出自论文原文中，下面是我个人的一些分析，详细分析一下这个module做了什么。首先来看最上面的两个分支，即得到attention map的过程。如下图，A1，A2(在原文中代表特征图B和C)为reshape后的feature map，S为attention map。红条为一个position vector，维度为C，A1和A2每个都有N(HxW)个position。A1，A2中的红色vector做element-wise multiply再求和就得到了S中左上角的绿色方格，代表position i对position i的依赖关系。A1与A2做矩阵相乘后得到的S则代表N个position对每个position的依赖关系。

  下图中，A3为原图中第三个分支reshape后的feature map。注意作者用的是S’即attention map S的转置而不是S。在矩阵S中，每一行代表position i 对每个position的依赖关系，每一列代表每个position对position i的依赖关系。现在我们需要得到考虑了所有position后的position i的特征，作者将每个position的特征信息乘上position i 对每个positon的依赖关系并求和。即A3中的红色vector(代表第一个channel map中每个position的特征信息)乘S‘中的绿色vector(代表position i对每个position的依赖关系)，再求和后得到紫色方格，即考虑了每个position依赖关系后的position i的第一个channel的特征信息。这部分读起来可能有些绕，但是还是希望读者能仔细了解下，如果觉得还有更好的解释或是我的解释不准确，也可以指出。

问题：

S不转置可不可以，也就是将每个position的特征信息乘上所有position对position i的依赖关系来得到考虑了全局依赖后的position i的特征信息。个人感觉好像没什么影响，后面我会做个实验看下效果有没有影响，等做完实验来更新这一块。

FLOPS计算：

按照作者给出的代码，以输入图像维度为512x512x3为例，feature map A的维度为64x64x512。
三个卷积层作者都采用了1x1卷积，out_dim为64，共需FLOPS：(64x64)x[(1x1x512)x64]x3=6M(忽略bias)
得到attention map S的过程是两个矩阵相乘(NxC)x(CxN)，共需FLOPS：4096x64x4096=1G
特征图D与S‘相乘需要FLOPS：64x4096x4096=1G
其实计算量还是很大的，我认为这是这类方法有待改进的地方。

Channel Attention Module

  在Channel Attention Module中，与Position Attention Module不同的是，作者没有对输入特征A做卷积，而是直接reshape。先看最下面的两个分支，先把feature map A reshape成CxN(N=HxW)，再对其中一个转置得到NxC，作矩阵相乘即(CxN)x(Nxc)=CxC，经softmax之后得到了channel维度的attention map。第二个分支将A reshape成CxN，并与attention map的转置作矩阵乘法，得到attention之后的feature map(CxN)，将其reshape回CxHxW，将其乘一个scale parameter $\beta$并与原feature map A做一个element-wise sum操作得到最终输出。其中参数$\beta$初始值也被设为0，并且由网络学到。
  同样地，我们深入矩阵乘法的内部来看看这个模块做了什么。如下图，A1，A2为reshape后的feature map，S为attention map。红条为一层channel map，维度为N，A1和A2每个都有C层channel map。A1，A2中的红色vector做element-wise multiply再求和就得到了S中左上角的绿色方格，代表channel map i对channel map i的依赖关系。A1与A2做矩阵相乘后得到的S则代表C个channel map对每个channel map的依赖关系。

  下图中，A3为原图中第三个分支reshape后的feature map。同样作者用的是S’即attention map S的转置而不是S，但是这里我没有明白这个转置的必要性，在矩阵S中，每一行代表channel map i 对每层channel map的依赖关系，转置后S’的每一行代表每层channel map对channel map i 的依赖关系，但与position attention不同的是，为了得到对应的维度，S’在这里放在了矩阵乘法的左边，这样一来，相当于是作者将每层channel map对channel map i的依赖关系乘上每层channel map的特征信息并求和， 与position attention是相反的。也就是下图中S‘中的绿色vector(代表channel map i对每个channel map的依赖关系)乘上A3中的红色vector(代表第一个position的所有channel map的特征信息)，再求和后得到紫色方格。

FLOPS计算：

同样，以输入图像维度为512x512x3为例，feature map A的维度为64x64x512。
得到attention map S的过程共需FLOPS：512x4096x512=1G
特征图D与S‘相乘需要FLOPS：512x512x4096=1G
与position attention module相比，只少了三个卷积层的计算量。

Attention Module Embedding with Networks

  这一部分主要是介绍融合两个module的特征，作者在两个attention module得到的output后各加了一个卷积层，然后将两个特征做element-wise sum得到更好的特征表达。

5.Experiments

  作者在三个分割数据集上做了实验，分别是：Cityscapes，PASCAL Context和COCO Stuff。实验配置在这里不再介绍了，可以查看论文原文。这里主要看下在Cityscapes上的ablation study。

Ablation Study for Attention Modules

作者分别以dilated-resnet50和dilated-resnet101为baseline，PAM和CAM都能使mIOU获得4%-5%的性能增益，其中PAM带来的增益略优于CAM

Ablation Study for Improvement Strategies

这部分主要是增加了一些提升mIOU的trick，比不使用任何trick增加了3.93%mIOU。

Comparing with State-of-the-art

与各种SOTA比较。

Results on PASCAL Context and COCO Stuff Dataset

在PASCAL Context和COCO Stuff数据集上和其他SOTA的比较。

6.Conclusion

  到这里，DANet基本上就结束了，总的来说，这篇文章提出的两个self-attention模型利用了noo-local的思想，在效果上的性能提升还是很大的(4-5个点)，但缺点是计算量很大。DANet的backbone用的是dilated FCN，output_stride为8，这本身就增大了计算量，再加上两个attention module带来的高计算量，使得它训练和推理时间都变得很长。