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涨点神器！南航提出AFF：注意力特征融合，即插即用！可用于分类、检测和分割等...

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-04-02 10:19:13

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aff注意力机制

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AI/CV重磅干货，第一时间送达

作者：OucQxw  |  已授权转载（源：知乎）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/415238682

Attentional Feature Fusion

88b08571e0783eb7965c3585ec4c2dda.png

论文地址（收录于WACV 2021）：

https://openaccess.thecvf.com/content/WACV2021/html/Dai_Attentional_Feature_Fusion_WACV_2021_paper.html

代码地址：

https://github.com/YimianDai/open-aff

这篇文章提出了一种新注意力特征融合机制AFF，是一种即插即用的模块，性能优于SKNet、SENet等方法，可应用于分类、语义分割和目标检测等方向。

一、Motivation

特征融合是来自不同层或分支的特征的组合，是现代网络体系结构中无所不在的一部分。它通常通过简单线性的操作（例如:求和(summation)或串联(concatenation)）来实现，但这可能不是最佳选择。我们提出了一个统一的通用方案，即注意力特征融合(AFF)，该方案适用于大多数常见场景，包括由short and long skip connections以及在Inception层内引起的特征融合。

为了更好地融合语义和尺度不一致的特征，我们提出了多尺度通道注意力模块(MS-CAM)，该模块解决了融合不同尺度特征时出现的问题。我们还证明了初始特征融合可能会成为瓶颈，并提出了迭代注意力特征融合模块（iAFF）来缓解此问题。

1.近年发展的SKNet和ResNeSt注意力特征融合存在的问题：

  • 场景限制：SKNet和ResNeSt只关注同一层的特征选择，无法做到跨层特征融合。

  • 简单的初始集成 ：为了将得到的特征提供给注意力模块，SKNet通过相加来进行特征融合，而这些特征在规模和语义上可能存在很大的不一致性，对融合权值的质量也有很大的影响，使得模型表现受限。

  • 偏向上下文聚合尺度：SKNet和ResNeSt中的融合权值是通过全局通道注意机制生成的，对于分布更全局的信息，该机制更受青睐，但是对于小目标效果就不太好。是否可以通过神经网络动态地融合不同尺度的特征？

2.本文的贡献，针对于上述三个问题，提出以下解决办法：

  • 注意特征融合模块（AFF），适用于大多数常见场景，包括由short and long skip connections以及在Inception层内引起的特征融合。

  • 迭代注意特征融合模块（IAFF），将初始特征融合与另一个注意力模块交替集成。

  • 引入多尺度通道注意力模块（MSCAM），通过尺度不同的两个分支来提取通道注意力。

二、Method

1.Multi-scale Channel Attention Module (MS-CAM)

MS-CAM 主要是延续 ParseNet 的想法，再于 CNN 上结合 Local / Global 的特征，并在空间上用 Attention 来融合多尺度 。

MS-CAM 有 2 个较大的不同：

  • MS-CAM通过逐点卷积来关注通道的尺度问题，而不是大小不同的卷积核，使用点卷积，为了让 MS-CAM 尽可能的轻量化。

  • MS-CAM不是在主干网中，而是在通道注意力模块中局部本地和全局的特征上下文特征。

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Figure 1: Illustration of the proposed MS-CAM

局部特征的通道注意力的计算公式L(X)，通过点卷积来提取：

c4617fc340f25bff8192e2c1855d6c0a.png

d4e7d433b0198e921a8c988cfa29dd25.png

ad5345d4b6889ea35838027bc9302923.png

  1. class MS_CAM(nn.Module):
  2.     '''
  3.     单特征 进行通道加权,作用类似SE模块
  4.     '''
  5.  
  6.  
  7.     def __init__(self, channels=64, r=4):
  8.         super(MS_CAM, self).__init__()
  9.         inter_channels = int(channels // r)
  10.  
  11.  
  12.         self.local_att = nn.Sequential(
  13.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  14.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  15.             nn.ReLU(inplace=True),
  16.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  17.             nn.BatchNorm2d(channels),
  18.         )
  19.  
  20.  
  21.         self.global_att = nn.Sequential(
  22.             nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
  23.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  24.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  25.             nn.ReLU(inplace=True),
  26.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  27.             nn.BatchNorm2d(channels),
  28.         )
  29.  
  30.  
  31.         self.sigmoid = nn.Sigmoid()
  32.  
  33.  
  34.     def forward(self, x):
  35.         xl = self.local_att(x)
  36.         xg = self.global_att(x)
  37.         xlg = xl + xg
  38.         wei = self.sigmoid(xlg)
  39.         return x * wei

2. Attentional Feature Fusion（AFF）

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Figure 2:Illustration of the proposed AFF

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AFF

给定两个特征 X, Y 进行特征融合（Y代表感受野更大的特征）。

AFF的计算方法如下：

244f90c71bc0af5dbd9f03981002dc99.png

对输入的两个特征 X, Y 先做初始特征融合，经过sigmod激活函数，输出值为0~1之间，作者希望对X 、Y 做加权平均，就用 1 减去这组 Fusion weight，可以作到 Soft selection，通过训练，让网络确定各自的权重。

  1. class AFF(nn.Module):
  2.     '''
  3.     多特征融合 AFF
  4.     '''
  5.  
  6.  
  7.     def __init__(self, channels=64, r=4):
  8.         super(AFF, self).__init__()
  9.         inter_channels = int(channels // r)
  10.  
  11.  
  12.         self.local_att = nn.Sequential(
  13.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  14.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  15.             nn.ReLU(inplace=True),
  16.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  17.             nn.BatchNorm2d(channels),
  18.         )
  19.  
  20.  
  21.         self.global_att = nn.Sequential(
  22.             nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
  23.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  24.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  25.             nn.ReLU(inplace=True),
  26.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  27.             nn.BatchNorm2d(channels),
  28.         )
  29.  
  30.  
  31.         self.sigmoid = nn.Sigmoid()
  32.  
  33.  
  34.     def forward(self, x, residual):
  35.         xa = x + residual
  36.         xl = self.local_att(xa)
  37.         xg = self.global_att(xa)
  38.         xlg = xl + xg
  39.         wei = self.sigmoid(xlg)
  40.  
  41.  
  42.         xo = 2 * x * wei + 2 * residual * (1 - wei)
  43.         return xo

为了验证AFF 是否具备泛用性，AFF被用到不同 InceptionNet, ResNet, and FPN结构中，作法是取代相加或串接的操作。

e3a6327ce6670f29e578ffdc041e83f7.png

Figure 3: The schema of the proposed AFF-Inception mod-ule, AFF-ResBlock, and AFF-FPN. The blue and red linesdenote channel expansion and upsampling, respectively.

如上图所示，AFF主要是针对不同网络结构中，不同尺度特征融合时的注意力问题。对于不同结构中，具体X，Y对应：

  • same-layer scenario：在InceptionNet中，X 是3×3卷积的输出，Y是5×5卷积的输出；

  • short skip connection scenario：X 是本身映射，Y 是ResNet块中的学习残差；

  • long skip connection scenario：X 是低层特征图，Y 是高层特征金字塔中的高阶语义特征图。

根据前述的特征融合作法，整理出了深度网络中特征融合的不同公式：

9606fc153461361b4ae0a096ceeb9648.png

只有Soft Selection的权重加和是1，其他方法都不是。

3.iterative Attentional Feature Fusion (iAFF)

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在注意力特征融合模块中，X,  Y初始特征的融合仅是简单对应元素相加，然后作为注意力模块的输入会对最终融合权重产生影响。作者认为如果想要对输入的特征图有完整的感知，只有将初始特征融合也采用注意力融合的机制，一种直观的方法是使用另一个attention模块来融合输入的特征。

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公式跟AFF的计算一样，仅仅是多加一层attention。

  1. class iAFF(nn.Module):
  2.     '''
  3.     多特征融合 iAFF
  4.     '''
  5.  
  6.  
  7.     def __init__(self, channels=64, r=4):
  8.         super(iAFF, self).__init__()
  9.         inter_channels = int(channels // r)
  10.  
  11.  
  12.         # 本地注意力
  13.         self.local_att = nn.Sequential(
  14.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  15.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  16.             nn.ReLU(inplace=True),
  17.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  18.             nn.BatchNorm2d(channels),
  19.         )
  20.  
  21.  
  22.         # 全局注意力
  23.         self.global_att = nn.Sequential(
  24.             nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
  25.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  26.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  27.             nn.ReLU(inplace=True),
  28.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  29.             nn.BatchNorm2d(channels),
  30.         )
  31.  
  32.  
  33.         # 第二次本地注意力
  34.         self.local_att2 = nn.Sequential(
  35.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  36.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  37.             nn.ReLU(inplace=True),
  38.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  39.             nn.BatchNorm2d(channels),
  40.         )
  41.         # 第二次全局注意力
  42.         self.global_att2 = nn.Sequential(
  43.             nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
  44.             nn.Conv2d(channels, inter_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  45.             nn.BatchNorm2d(inter_channels),
  46.             nn.ReLU(inplace=True),
  47.             nn.Conv2d(inter_channels, channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
  48.             nn.BatchNorm2d(channels),
  49.         )
  50.  
  51.  
  52.         self.sigmoid = nn.Sigmoid()
  53.  
  54.  
  55.     def forward(self, x, residual):
  56.         xa = x + residual
  57.         xl = self.local_att(xa)
  58.         xg = self.global_att(xa)
  59.         xlg = xl + xg
  60.         wei = self.sigmoid(xlg)
  61.         xi = x * wei + residual * (1 - wei)
  62.  
  63.  
  64.         xl2 = self.local_att2(xi)
  65.         xg2 = self.global_att(xi)
  66.         xlg2 = xl2 + xg2
  67.         wei2 = self.sigmoid(xlg2)
  68.         xo = x * wei2 + residual * (1 - wei2)
  69.         return xo

三、Experiments

InceptionNet和ResNet网络使用的是CIFAR-100 and ImageNet 数据集，用于图像分类，CIFAR-100 的实验实际上只有20 类别。FPN使用的StopSign数据集（COCO数据的子集），用于语义分割。

b 参数是指每个Stage 内的ResBlock 数量。

相关实验参数的设定如下：

eb6a46dec359a2a772bb765ed64f9b44.png

1.Ablation Study

为了验证Multi-scale 的作法是否有效，作者设置了Global + Global 和Local + Local两种方法，与Global + Local对比，发现全局+局部的效果还是最优的。

3c87d341ebbac0f08492278381f184da.png
Figure 4: Architectures for the ablation study on the impactofcontextual aggregation scale.
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我们在表1中研究了特征融合策略。为了公平起见，我们基于提出的注意力权重MS-CAM重新实现了这些方法，结构如下：

d26422d409ccec33a7cb453c9eccfeea.png

Figure 5: Architectures for ablation study on the impact offeature integration strategies
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上表的实验结果，是特别调整Reduction ratio ，让不同方法的参数量都是接近的。

与线性方法相比，带有注意机制的非线性融合策略具有更好的性能。

在大多数情况下，所提出的iAFF方法明显优于其他方法，这也证明了之前的假设，早期的特征融合对注意力特征融合有一定的影响。

但是注意到，并非网络深度增加，性能提高，iAFF-ResNet，当网络深度从3增加到4时，的性能并没有提高，而是降低了。

2.Impact on Localization and Small Objects

研究本文提出的MS-CAM对目标定位和小物体识别的影响，使用 GradCAM应用于下述网络，可得出class activation mapping(类似于热力图)，可以看出该方法的注意力的聚焦更加的集中和突出重点，并在图下显示softmax分数。

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Figure 6: Network visualization with Grad-CAM. The comparison results suggest that the proposed MS-CAM is beneficialto the object localization and small object recognition.

上图会看到有些类别名称旁边带着红色的✖ ，表示的是预测错误的结果。

从上图的上半部来看， 尽管SENet-50能够定位真正的目标，但包括许多背景成分在内的参与区域过大，因为SENet-50只有全局通道注意力。AFF-ResNet-50 比较会去专注在跟标签相关的物件上，展现了它的定位能力。而下半部则展现了对小型物件的定位能力。

3.Comparison with State-of-the-Art Networks

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Figure 7: Compassion with baseline and other state-of-the-art networks with a gradual increase of network depth.

不难看出该论文提出的AFF / iAFF 不论在各种参数量的配置下，都有表现得比较好，可使神经网络更有效率地抽取特征。

最后为了强调AFF / iAFF 可以有效改善既有的模型，特别把相关模型架构的准确度与参数量做了比较：

88c24b26ed520c25f91c45730bef2ba0.png

四、Conclusion

为了更好地融合语义和尺度不一致的特征，我们提出了多尺度通道注意力模块(MSCAM)，该模块解决了融合不同尺度特征时出现的问题。为了适用于大多数常见场景，我们提出了一个统一的通用方案，即注意力特征融合(AFF)，包括由short and long skip connections以及在Inception层内引起的特征融合。针对于初始特征融合可能会成为瓶颈，提出了迭代注意特征融合模块（iAFF）来缓解此问题。

附录提及

采用的交叉熵损失函数，以及采用的评价指标是，mean intersection over union(mIoU)可解释为平均交并比，即在每个类别上计算IoU值（即真正样本数量/（真正样本数量+假负样本数量+假正样本数量）。表5，表6采用的是mixup，是一种运用在计算机视觉中的对图像进行混类增强的算法，它可以将不同类之间的图像进行混合，从而扩充训练数据集。

参考链接：

論文閱讀 WACV 2021 — Attentional Feature Fusion

https://blog.csdn.net/mzj15101229871/article/details/114399377

AFF论文和代码下载

后台回复：AFF，即可下载上述论文和代码

后台回复：CVPR2021，即可下载CVPR 2021论文和代码开源的论文合集

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