即插即用的涨点模块之注意力机制（ECAAttention）详解及代码，可应用于检测、分割、分类等各种算法领域_eca注意力机制

目录

前言

一、ECANet结构

二、ECANet计算流程

三、ECANet参数

四、代码讲解 

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前言

在SENet中的通道注意模块。具体来说，在给定输入特征的情况下，SE块首先对每个通道单独使用全局平均池化，然后使用两个两个全连接和一个ReLU激活函数，先进行降维在升维，然后使用一个Sigmoid函数来生成通道权值。

与SENet相似，但ECANet为了克服性能和复杂性权衡的矛盾，ECANet提出来通过不降维（不降低通道维度）的方法做到只涉及少量参数，但能带来明显的性能增益。

在通道上先降维后升维对深度学习模型的作用是什么？

通过先降维再升维的操作，来调整模型复杂度和特征表示能力。但我们的实证研究表明，降维会对渠道注意力预测产生副作用，并且捕获所有渠道的依赖关系是低效和不必要的。

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一、ECANet结构

        ECANet是一种高效通道注意力模块，结构如图1所示。GAP：对输入的特征图进行不降低维数的全局平均池化，将通道维度的维度数量保持不变，而空间维度压缩为大小为1的维度。压缩y的最后一个维度（去除单维度）并将维度重新排列。ECA通过考虑每个通道及其k个邻居来捕获局部跨通道交互信息，ECA可以通过大小为k的快速1D卷积来有效实现，以完成一种不降维的局部跨通道交互策略（我们通过经验证明避免降维对于学习通道注意非常重要，适当的跨通道交互可以在显著降低模型复杂性的同时保持性能。）其中卷积核大小为k代表了局部跨信道交互的覆盖率，即，该通道附近有多少邻居参与了这个通道的注意力预测，为了避免通过交叉验证对k进行手动调优，本文提出了一种方法来自适应地确定k，其中交互的覆盖率(即卷积核大小 k)与通道维数成正比。这个机制有助于在保持通道间关联性的同时，更有效地进行通道间的交互，从而提高网络的表达能力和性能。再将输出经过sigmoid激活函数，保证输出在0-1之间，然后对标准化后的输出进行维度变换，将其形状还原，最后将上一步得到的通道注意力权重乘以输入的原始特征图。

图1 ECANet结构

二、ECANet计算流程

        给定一个输入，通过一个全局平均池化，变成，为了将得到的特征图y调整为符合后续卷积操作需要的形状，变成，在经过一维卷积，一维卷积的权重为：

其中表示的k个相邻通道的集合，通过卷积大小k的一维卷积来实现通道之间的信息交互：

其中C1D代表一维卷积，其中k的大小与通道维数C成正比k和C之间存在映射：

如果采用以2为底的指数函数来表示非线性映射关系：

可得：

其中，表示最接近t的奇数，

再将输出经过sigmoid激活函数，最后对标准化后的输出进行维度变换，将其形状还原，变成最后将上一步得到的通道注意力权重乘以输入的原始特征图。以获得最终结果。

三、ECANet参数

利用thop库的profile函数计算FLOPs和Param。Input:(512,7,7)

对比两种模型，可得出ECANet计算量，计算资源使用相对于SEAttention较小，硬件需求更小，过拟合风险更低，优化困难程度更低。

四、代码讲解 

import torch
from torch import nn
from torch.nn import init
 
 
class ECAAttention(nn.Module):
 
    def __init__(self, kernel_size=3):
        super().__init__()
        self.gap = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
 
    def init_weights(self):
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out')
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                init.constant_(m.weight, 1)
                init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                init.normal_(m.weight, std=0.001)
                if m.bias is not None:
                    init.constant_(m.bias, 0)
 
    def forward(self, x):
        y = self.gap(x)                         # (B, C, H, W) -> (B, C, 1, 1)
        y = y.squeeze(-1).permute(0, 2, 1)      #squeeze(-1)去掉最后一个维度，permute(0, 2, 1)交换维度，(B, C, 1, 1) -> (B, C, 1) -> (B, 1, C)
        y = self.conv(y)                        # (B, 1, C) -> (B, 1, C)
        y = self.sigmoid(y)
        y = y.permute(0, 2, 1).unsqueeze(-1)    # (B, 1, C) -> (B, C, 1) -> (B, C, 1, 1)
        return x * y.expand_as(x)               # (B, C, H, W) * (B, C, H, W)
 
 
if __name__ == '__main__':
    from  torchsummary import summary
    from thop import profile
    model = ECAAttention(kernel_size=3)
    summary(model, (512, 7, 7), device='cpu')
    flops, params = profile(model, inputs=(torch.randn(1, 512, 7, 7),))
    print(f"FLOPs: {flops}, Params: {params}")