论文阅读[UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection]_uiunet

Overview

这篇文章相比于U^2 net没有太大新意，U^2net是用来做salient segmentation的，关注local detail和global semantic information的提取，同样适合Small target detection。本篇文章UiU在U^2上对feature fusion进行了一定的创新，添加了IC-A模块作为注意力机制，增加了U^2Decoder的特征维度。

1.Introduction of the UiUnet

在Decoder中，除了将Encoder中的feature map给skip connection到Encoder中以外，还将Encoder中的Low-level feature map和Decoder中的High-level feature map 一起经过IC-A模块，得到了Cross attention feature，并将Cross attention feature和High-level feature一起送入IC-A得到了Interactive-cross Attention feature。将High-level feature/Cross attention feature/Interactive-cross Attention 这三个特征concatenate起来，一起送入到后续的Residual U-Net中。

2. 为什么要这样设计网络？

因为small target detection任务中的target对比度低，目标小。在深层feature中只剩下全局的semantic information，而浅层的feature中包含local的position/color information。因此整体要设计成U-Net的网络。

而区别于classic U-Net，每一层中的两次卷积，被替换为了一个Residual U-Net。这样可以更加丰富地在各个尺度上提取信息。

使用Residual，为了能够更好地提取到Multi-scale feature

【也可能是因为网络过深，而训练的数据较少（MSISTD仅有不到500张），为了防止网络退化，所以使用了pixel-wise connection将每一个U-Net变成了Residual-Unet，这样整个UiU再差再差，每一层的Residual学习到的残差函数F(x) = 0。】

3. 和U-2 Net的区别

Article of U-2Net.

没有太大区别，网络整体设计一致。只不过在U-2 Net中的Encoder和Decoder的feature fusion只是使用了concatenate，但是在UiU中，使用了IC-A模块融合。IC-A模块实质上就是一种混合注意力【但是得到的结果没有直接作为attention来改变feature map的值，而是直接作为feature map拼接到了特征上】，既有channel-wise，又有pixel-wise。
简单介绍一下IC-A module的工作机制：首先看下面这一支，F^h经过全局平均池化后，再经过两次全连接调整得到了channel-wise attention的channel weight，使用这个channel weight来调整F^l的通道权重，经过Conv/Bn/Relu后调整通道维度为c/r,随后在通道维度上进行全局平均池化和全局最大池化，得到两个spatial-wise的注意力权重，相加后经过Conv调整通道为1，经过sigmoid得到spatial-wise的attention map，和F^h进行pixel-wise multiplication，最后经过Conv/Bn/Relu输出。

本篇文章的设计如下，并没有在每一层的feature extraction中进行skip connection。