视觉注意力机制——通道注意力、空间注意力、自注意力-创新互联

前言

本文介绍注意力机制的概念和基本原理，并站在计算机视觉CV角度，进一步介绍通道注意力、空间注意力、混合注意力、自注意力等。

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前言

一、注意力机制

二、通道注意力机制

三、空间注意力机制

四、混合注意力机制

五、自注意力机制

六、注意力基础

6.1 注意力机制原理

6.2 注意力机制计算过程

一、注意力机制

我们可以通过眼睛看到各种各样的事物，感知世界上的大量信息；可以让自己免受海量信息的干扰，是因为人的选择能力，可以选择重要的信息，而忽视不重要信息。

举个例子，下面有一张图片，当我们看到这张图片的时候会下意识把注意力集中到熊猫的身上，而忽略背景。

即：在观看这幅图像的时候，并非能够对图片的所有信息给予相同的关注度，而是将注意力着重放在某个局部区域。

同样，希望网络也具有这种能力，从而在网络中引入了注意力机制。注意力机制，是对输入进行加权再输出，希望网络关注到的地方给较大的权重，不希望网络注意的地方给较小的权重。

再举个例子，在自然语言处理领域，在分析一句话的时候，并不是所有的词的信息都需要被关注，可以选择重要的词分析，即可理解句子所传达的语义。

二、通道注意力机制

通道注意力机制的代表模型是：压缩和激励网络（Squeeze-and-Excitation Networks，SENet）。SENet 分为压缩和激励两个部分，其中压缩部分的目的是对全局空间信息进行压缩，然后在通道维度进行特征学习，形成各个通对道的重要性，最后通过激励部分对各个通道进行分配不同权重的。

上图是SE模块的结构，在压缩部分，输入的元素特征图的维度是 H×W×C，H、W 和 C 分别代表高度、宽度和通道数。压缩部分的功能是将维数从 H×W×C 压缩至1×1×C，即把 H×W 压缩为 1×1 维，这个过程由全局平均池化实现。

在激励部分，需要将压缩部分得到的 1×1×C 的维度融入全连接层，预测各个通道的重要程度，然后再激励到前面特征图对应通道上进行操作。采用简单的门控机制与Sigmoid 激活函数。

小结：在通道注意力机制，学习各个通道的重要性时，是先对特征图的空间进行压缩，然后在通道维度进行学习，得到各个通道的重要性。

三、空间注意力机制

空间注意力机制的代表模型是：空间变换神经网络（Spatial Transformer Networks，STN），STN 能够对各种形变数据在空间中进行转换并自动捕获重要区域特征。它能够保证图像在经过裁剪、平移或者旋转等操作后，依然可以获得和操作前的原始图像相同的结果。

举个例子，在MNIST 数字分类的中应用STN，该分类过程一共包含 4 个步骤：

MNIST中的数字，是经过随机平移、缩放和旋转处理；把它们输入到STN网络中；
通过STN网络，预测前面输入数字的变换（是平移了？还是缩放了？或是旋转了？）
STN网络预测出“变换前的数字”，即没经过变换的数字是怎样的
最终进行分类预测

STN 网络包括局部网络、参数化网络采样（网络生成器）和差分图像采样。

局部网络：预测输入数字的变换（是平移了？还是缩放了？或是旋转了？）

网络生成器：获得输出特征图坐标点在输入特征图中坐标点的对应位置。

四、混合注意力机制

在混合注意力机制中，通道注意力和空间注意力可以通过串联、或者并联的方式进行组合。

混合注意力机制的代表模型是：卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM），它包括通道注意力模块CAM、和空间注意力模块SAM。

CBAM的模型结构如下，它对输入的特征图，首先进行通道注意力模块处理；得到的结果，再经过空间注意力模块处理，最后得到调整后特征。

通道注意力模块CAM

CAM的输入是特征图，维度设为HxWxC；其中H是指特征图的高度，W是指宽度，C是指通道数。

它的思路流程是：

首先对输入的特征图，进行全局池化和平均池化；（在空间维度进行池化，压缩空间尺寸；便于后面学习通道的特征）
然后将得到全局和评价池化的结果，送入到多层感知机中MLP学习；（基于MLP学习通道维度的特征，和各个通道的重要性）
最后将MLP输出额结果，进行“加”操作，接着经过Sigmoid函数的映射处理，得到最终的“通道注意力值”。

计算公式如下：

空间注意力模块SAM

SAM的输入是CAM输出的特征图。

它的思路流程是：

首先对输入的特征图，进行全局池化和平均池化；（在通道维度进行池化，压缩通道大小；便于后面学习空间的特征）
然后将全局池化和平均池化的结果，按照通道拼接；得到特征图维度是HxWx2，
最后对拼接的结果，进行卷积操作，得到特征图维度是HxWx1；接着通过激活函数处理。

计算公式如下：

五、自注意力机制

背景

在注意力机制引入计算机视觉前，主要是靠叠加卷积层与池化层来进行特征提取，并扩大感受野。举个例子，在语义分割中，Deeplab系列提出的带有多尺度空洞卷积的 ASPP 模块：

ASPP对输入的特征图，采用不同dilation rate 的空洞卷积进行卷积操作，以多个不同比例获取图像的上下文信息。
ASPP模块只能利用空洞卷积从像素点周围的少数点去获取上下文信息，而不能形成密集的全局上下文信息。

为了获得密集的全局上下文信息，从而建立像素两两之间的依赖关系，引入“自注意力机制”。

六、注意力基础 6.1 注意力机制原理

注意力机制在语义分割和图像描述生成方面被广泛使用。使用注意力处理任务时，不同信息的重要程度由权值来体现。

注意力机制对不同信息关注度的区分体现在权值分配，注意力机制可以视为查询矩阵、键以及加权平均值构成了多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)。

注意力的思想，类似于寻址。给定 Query，去 Source 中计算 Query和不同 Key 的相关性，即计算 Source 中不同 Value 值的权重系数；Value 的加权平均结果可以作为注意力值。

注意力的计算公式如下：
$Attention(Query , Source)=\sum_{i=1}^{Lx}Similarity(Query , Key_{i})*Value_{i}$

其中，Lx代表Source的长度。

6.2 注意力机制计算过程

大多数方法采用的注意力机制计算过程可以细化为如下三个阶段。

三阶段的注意力机制计算流程：

第一阶段是计算 Query和不同 Key 的相关性，即计算不同 Value 值的权重系数；
第二阶段对上一阶段的输出进行归一化处理，将数值的范围映射到 0 和 1 之间。
第三阶段，对值和每个值对应的权重相乘的结果做累加操作，从而获得注意力数值。

公式化表示：

第一阶段是计算 Query和不同 Key 的相关性，即计算不同 Value 值的权重系数；相关性计算主要包括点积、余弦相似性或者引入神经网络这三种方法。计算方式分别如下：

第二阶段对上一阶段的输出进行归一化处理，将数值的范围映射到 0 和 1 之间。其中，ai表第 i 个值被分为的权重值。

第三阶段，对值和每个值对应的权重相乘的结果做累加操作，从而获得注意力数值。

参考文献

[1] 谢雨杉. 基于深度神经网络的图像语义分割技术研究[D].成都：电子科技大学，2022.

[2] 冀芒来. 基于注意力机制的道路驾驶场景实时语义分割[D].吉林：吉林大学，2022.

本文只是简单介绍了注意力机制中的通道注意力、空间注意力、自注意力，后续文章会分别详细介绍，其中的模型包括：SK-Net、ResNeSt、DANet、PFANet、SOCA、ECA-Net等等

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