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摘要
我们提出了卷积块注意力模块#xff08;CBAM#xff09;#xff0c;这是一种简单而有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图#xff0c;我们的模块依次推断沿着两个独立维度的注意力图#xff…论文地址link 代码link
摘要
我们提出了卷积块注意力模块CBAM这是一种简单而有效的用于前馈卷积神经网络的注意力模块。给定一个中间特征图我们的模块依次推断沿着两个独立维度的注意力图通道和空间然后将这些注意力图与输入特征图相乘进行自适应特征细化。由于CBAM是一个轻量级和通用的模块它可以无缝地集成到任何CNN架构中几乎没有额外开销并且可以与基础CNN一起端到端地进行训练。我们通过在ImageNet-1K、MS COCO检测和VOC 2007检测数据集上进行大量实验来验证我们的CBAM。 我们的实验证明在各种模型中分类和检测性能均有一致的提升展示了CBAM的广泛适用性。
1.介绍
卷积神经网络CNN凭借其丰富的表示能力显著提升了视觉任务的性能[1,2,3]。为了增强CNN的性能最近的研究主要探讨了网络的三个重要因素深度、宽度和基数。。除了这些因素我们研究了架构设计的另一个方面即注意力。注意力的重要性在前的文献中得到了广泛研究[12,13,14,15,16,17]。注意力不仅告诉我们要关注哪里还改善了感兴趣的表示。我们的目标是通过使用注意力机制增强表示能力专注于重要特征并抑制不必要的特征。在本文中我们提出了一个新的网络模块名为“卷积块注意力模块”。由于卷积操作通过将跨通道和空间信息混合在一起提取信息特征我们采用我们的模块来强调这两个主要维度上的有意义特征通道和空间轴。为了实现这一点我们依次应用通道和空间注意力模块如图1所示以便每个分支可以分别学习在通道和空间轴上关注“什么”和“哪里”。 主要贡献 1.我们提出了一个简单而有效的注意力模块CBAM可以广泛应用于提升CNN的表示能力。 2.我们通过广泛的消融研究验证了我们的注意力模块的有效性。 3.我们验证了在多个基准测试ImageNet-1K、MS COCO和VOC 2007上通过插入我们的轻量级模块各种网络的性能得到了显著提升。
2.卷积块注意模块 给定一个中间特征图 F ∈ R C × H × W F \in {R^{C \times H \times W}} F∈RC×H×W作为输入CBAM 依次推断出一个1D通道注意力图 M c ∈ R C × 1 × 1 {M_c} \in {R^{C \times 1 \times 1}} Mc∈RC×1×1和一个 2D 空间注意力图 M s ∈ R 1 × H × W {M_s} \in {R^{1 \times H \times W}} Ms∈R1×H×W如图1所示。总体注意力过程可以总结为 在这里符号 ⊗ 表示逐元素乘法。在乘法过程中注意力值相应地进行广播复制通道注意力值沿空间维度广播反之亦然。F ′′ 是最终的精炼输出。图2描述了每个注意力图的计算过程。以下描述了每个注意力模块的细节。
2.1 Channel attention module
利用特征的通道间关系来生成通道注意力图特征图的每个通道都被视为特征检测器通道注意力集中在给定输入图像的情况下“什么”是有意义的为了有效地计算通道注意力压缩输入特征图的空间维度使用平均池化和最大池化特征。利用这两个特征可以极大地提高网络的表示能力而不是单独使用每个特征。 首先利用平均池化和最大池化操作来聚合特征图的空间信息生成两个不同的空间上下文描述符 F a v g c F_{avg}^c Favgc和 F m a x c F_{max}^c Fmaxc,分别表示平均池化特征和最大池化特征。然后这两个描述符都被转发到共享网络以生成我们的通道注意力图 M c ∈ R C × 1 × 1 {M_c} \in {R^{C \times 1 \times 1}} Mc∈RC×1×1 。共享网络由具有一个隐藏层的多层感知器MLP组成。为了减少参数开销隐藏激活大小设置为 R C / r × 1 × 1 R ^{C/r×1×1} RC/r×1×1 其中 r 是缩减比率。将共享网络应用于每个描述符后我们使用逐元素求和来合并输出特征向量。简而言之通道注意力计算如下 其中 σ 表示 sigmoid 函数W0 ∈ R C / r × C R^{C/r×C} RC/r×C W1 ∈ R C × C / r R^{C×C/r} RC×C/r 。请注意两个输入共享 MLP 权重 W 0 W_0 W0和 W 1 W_1 W1并且 ReLU 激活函数后面跟着 W 0 W_0 W0。
2.2 Spatial attention module
利用特征的空间关系生成空间注意力图。与通道注意力不同空间注意力关注的是“哪里”这是信息性的部分与通道注意力是互补的。为了计算空间注意力我们首先沿着通道轴应用平均池化和最大池化操作并将它们连接起来以生成有效的特征描述符。沿着通道轴应用池化操作被证明可以有效地突出显示信息区域。在级联特征描述符上我们应用卷积层来生成空间注意力图 M s ( F ) ∈ R H × W {M_s}\left( F \right) \in {R^{H \times W}} Ms(F)∈RH×W它对强调或抑制的位置进行编码。下面我们描述详细操作。通过使用两个池化操作来聚合特征图的通道信息生成两个2D图 F a v g s ∈ R 1 × H × W F_{avg}^s \in {R^{1 \times H \times W}} Favgs∈R1×H×W 和 F m a x s ∈ R 1 × H × W F_{max}^s \in {R^{1 \times H \times W}} Fmaxs∈R1×H×W。每个表示整个通道的平均池化特征和最大池化特征。然后它们通过标准卷积层连接和卷积生成我们的 2D 空间注意力图。简而言之空间注意力计算如下 其中σ表示sigmoid函数f 7×7表示滤波器尺寸为7×7的卷积运算。
注意力模块的安排。给定输入图像两个注意力模块通道和空间计算互补注意力分别关注“什么”和“哪里”。考虑到这一点两个模块可以并行或顺序放置。我们发现顺序排列比并行排列提供更好的结果。对于顺序过程的安排我们的实验结果表明通道优先顺序略好于空间优先顺序。 代码实现
import torch
import math
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass BasicConv(nn.Module):def __init__(self, in_planes, out_planes, kernel_size, stride1, padding0, dilation1, groups1, reluTrue, bnTrue, biasFalse):super(BasicConv, self).__init__()self.out_channels out_planesself.conv nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_sizekernel_size, stridestride, paddingpadding, dilationdilation, groupsgroups, biasbias)self.bn nn.BatchNorm2d(out_planes,eps1e-5, momentum0.01, affineTrue) if bn else Noneself.relu nn.ReLU() if relu else Nonedef forward(self, x):x self.conv(x)if self.bn is not None:x self.bn(x)if self.relu is not None:x self.relu(x)return xclass Flatten(nn.Module):def forward(self, x):return x.view(x.size(0), -1)class ChannelGate(nn.Module):def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio16, pool_types[avg, max]):super(ChannelGate, self).__init__()self.gate_channels gate_channelsself.mlp nn.Sequential(Flatten(),nn.Linear(gate_channels, gate_channels // reduction_ratio),nn.ReLU(),nn.Linear(gate_channels // reduction_ratio, gate_channels))self.pool_types pool_typesdef forward(self, x):channel_att_sum Nonefor pool_type in self.pool_types:if pool_typeavg:avg_pool F.avg_pool2d( x, (x.size(2), x.size(3)), stride(x.size(2), x.size(3)))channel_att_raw self.mlp( avg_pool )elif pool_typemax:max_pool F.max_pool2d( x, (x.size(2), x.size(3)), stride(x.size(2), x.size(3)))channel_att_raw self.mlp( max_pool )elif pool_typelp:lp_pool F.lp_pool2d( x, 2, (x.size(2), x.size(3)), stride(x.size(2), x.size(3)))channel_att_raw self.mlp( lp_pool )elif pool_typelse:# LSE pool onlylse_pool logsumexp_2d(x)channel_att_raw self.mlp( lse_pool )if channel_att_sum is None:channel_att_sum channel_att_rawelse:channel_att_sum channel_att_sum channel_att_rawscale F.sigmoid( channel_att_sum ).unsqueeze(2).unsqueeze(3).expand_as(x)return x * scaledef logsumexp_2d(tensor):tensor_flatten tensor.view(tensor.size(0), tensor.size(1), -1)s, _ torch.max(tensor_flatten, dim2, keepdimTrue)outputs s (tensor_flatten - s).exp().sum(dim2, keepdimTrue).log()return outputsclass ChannelPool(nn.Module):def forward(self, x):return torch.cat( (torch.max(x,1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x,1).unsqueeze(1)), dim1 )class SpatialGate(nn.Module):def __init__(self):super(SpatialGate, self).__init__()kernel_size 7self.compress ChannelPool()self.spatial BasicConv(2, 1, kernel_size, stride1, padding(kernel_size-1) // 2, reluFalse)def forward(self, x):x_compress self.compress(x)x_out self.spatial(x_compress)scale F.sigmoid(x_out) # broadcastingreturn x * scaleclass CBAM(nn.Module):def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio16, pool_types[avg, max], no_spatialFalse):super(CBAM, self).__init__()self.ChannelGate ChannelGate(gate_channels, reduction_ratio, pool_types)self.no_spatialno_spatialif not no_spatial:self.SpatialGate SpatialGate()def forward(self, x):x_out self.ChannelGate(x)if not self.no_spatial:x_out self.SpatialGate(x_out)return x_out
