【CV中的Attention机制】融合Non-Local和SENet的GCNet

前言: 之前已经介绍过SENet和Non Local Neural Network(NLNet)，两者都是有效的注意力模块。作者发现NLNet中attention maps在不同位置的响应几乎一致，并结合SENet后，提出了Global Context block，用于全局上下文建模，在主流的benchmarks中的结果优于SENet和NLNet。

GCNet论文名称为：《GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond》，是由清华大学提出的一个注意力模型，与SE block、Non Local block类似，提出了GC block。为了克服NL block计算量过大的缺点，提出了一个Simplified NL block，由于其与SE block结构的相似性，于是在其基础上结合SE改进得到GC block。

SENet中提出的SE block是使用全局上下文对不同通道进行权值重标定，对通道依赖进行调整。但是采用这种方法，并没有充分利用全局上下文信息。

捕获长距离依赖关系的目标是对视觉场景进行全局理解，对很多计算机视觉任务都有效，比如图片分类、视频分类、目标检测、语义分割等。而NLNet就是通过自注意力机制来对长距离依赖关系进行建模。

作者对NLNet进行试验，选择COCO数据集中的6幅图，对于不同的查询点（query point）分别对Attention maps进行可视化，得到以下结果：

可以看出，对于不同的查询点，其attention map是几乎一致的，这说明NLNet学习到的是独立于查询的依赖(query-independent dependency)，这说明虽然NLNet想要对每一个位置进行特定的全局上下文计算，但是可视化结果以及实验数据证明，全局上下文不受位置依赖。

基于以上发现，作者希望能够减少不必要的计算量，降低计算，并结合SENet设计，提出了GCNet融合了两者的优点，既能够有用NLNet的全局上下文建模能力，又能够像SENet一样轻量。

作者首先针对NLNet的问题，提出了一个Simplified NLNet, 极大地减少了计算量。

NLNet 中的Non-Local block可以表示为：
$$z_i=x_i+W_z\sum _{j=1}^{N_p}\frac{f(x_i,x_j)}{C(x)}(W_v\times x_j)$$
输入的feature map定义为$x=\{x_i{\}}_{i=1}^{N_p}$, $N_p$是位置数量。$x和z$是NL block输入和输出。$i$是位置索引，$j$枚举所有可能位置。$f(x_i,x_j)$表示位置$i和j$的关系，$C(x)$是归一化因子。$W_z和W_v是线性转换矩阵。

NLNet中提出了四个相似度计算模型，其效果是大概相似的。作者以Embedded Gaussian为基础进行改进，可以表达为:
$$W_{ij}=\frac{exp(W_q{x}_i,W_k{x}_j)}{{\sum }_{m}exp(W_q{x}_i,W_k{x}_m)}$$
简化后版本的Simplified NLNet想要通过计算一个全局注意力即可，可以表达为:
$$z_i=x_i+W_v\sum _{j=1}^{N_p}\frac{exp(W_k{x}_j)}{{\sum }_{m=1}^{N_p}exp(W_k{x}_m)}{x}_j$$
这里的$W_v、W_q、W_k$都是$1\times 1$卷积，具体实现可以参考上图。

简化后的NLNet虽然计算量下去了，但是准确率并没有提升，所以作者观察到SENet与当前的模块有一定的相似性，所以结合了SENet模块，提出了GCNet。

可以看出，GCNet在上下文信息建模这个地方使用了Simplified NL block中的机制，可以充分利用全局上下文信息，同时在Transform阶段借鉴了SE block。

GC block在ResNet中的使用位置是每两个Stage之间的连接部分，下边是GC block的官方实现(基于mmdetection进行修改)：

代码实现：

import torch
from torch import nn

class ContextBlock(nn.Module):
    def __init__(self,inplanes,ratio,pooling_type='att',
                 fusion_types=('channel_add', )):
        super(ContextBlock, self).__init__()
        valid_fusion_types = ['channel_add', 'channel_mul']

        assert pooling_type in ['avg', 'att']
        assert isinstance(fusion_types, (list, tuple))
        assert all([f in valid_fusion_types for f in fusion_types])
        assert len(fusion_types) > 0, 'at least one fusion should be used'

        self.inplanes = inplanes
        self.ratio = ratio
        self.planes = int(inplanes * ratio)
        self.pooling_type = pooling_type
        self.fusion_types = fusion_types

        if pooling_type == 'att':
            self.conv_mask = nn.Conv2d(inplanes, 1, kernel_size=1)
            self.softmax = nn.Softmax(dim=2)
        else:
            self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        if 'channel_add' in fusion_types:
            self.channel_add_conv = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.inplanes, self.planes, kernel_size=1),
                nn.LayerNorm([self.planes, 1, 1]),
                nn.ReLU(inplace=True),  # yapf: disable
                nn.Conv2d(self.planes, self.inplanes, kernel_size=1))
        else:
            self.channel_add_conv = None
        if 'channel_mul' in fusion_types:
            self.channel_mul_conv = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(self.inplanes, self.planes, kernel_size=1),
                nn.LayerNorm([self.planes, 1, 1]),
                nn.ReLU(inplace=True),  # yapf: disable
                nn.Conv2d(self.planes, self.inplanes, kernel_size=1))
        else:
            self.channel_mul_conv = None


    def spatial_pool(self, x):
        batch, channel, height, width = x.size()
        if self.pooling_type == 'att':
            input_x = x
            # [N, C, H * W]
            input_x = input_x.view(batch, channel, height * width)
            # [N, 1, C, H * W]
            input_x = input_x.unsqueeze(1)
            # [N, 1, H, W]
            context_mask = self.conv_mask(x)
            # [N, 1, H * W]
            context_mask = context_mask.view(batch, 1, height * width)
            # [N, 1, H * W]
            context_mask = self.softmax(context_mask)
            # [N, 1, H * W, 1]
            context_mask = context_mask.unsqueeze(-1)
            # [N, 1, C, 1]
            context = torch.matmul(input_x, context_mask)
            # [N, C, 1, 1]
            context = context.view(batch, channel, 1, 1)
        else:
            # [N, C, 1, 1]
            context = self.avg_pool(x)
        return context

    def forward(self, x):
        # [N, C, 1, 1]
        context = self.spatial_pool(x)
        out = x
        if self.channel_mul_conv is not None:
            # [N, C, 1, 1]
            channel_mul_term = torch.sigmoid(self.channel_mul_conv(context))
            out = out * channel_mul_term
        if self.channel_add_conv is not None:
            # [N, C, 1, 1]
            channel_add_term = self.channel_add_conv(context)
            out = out + channel_add_term
        return out

if __name__ == "__main__":
    in_tensor = torch.ones((12, 64, 128, 128))

    cb = ContextBlock(inplanes=64, ratio=1./16.,pooling_type='att')
    
    out_tensor = cb(in_tensor)

    print(in_tensor.shape)
    print(out_tensor.shape)

对这个模块进行了测试，需要说明的是，如果ratio × inplanes < 1, 将会出问题，这与通道个数有关，通道的个数是无法小于1的。

实验部分

作者基于mmdetection进行修改，添加了GC block，以下是消融实验。

• 从block设计来讲，可以看出Simplified NL与NL几乎一直，但是参数量要小一些。而每个阶段都使用GC block的情况下能比baseline提高2-3%。
• 从添加位置进行试验，在residual block中添加在add操作之后效果最好。
• 从添加的不同阶段来看，施加在三个阶段效果最优，能比baseline高1-3%。

• Bottleneck设计方面，测试使用缩放、ReLU、LayerNorm等组合，发现使用简化版的NLNet并使用1×1卷积作为transform的时候效果最好，但是其计算量太大。

• 缩放因子设计：发现ratio=1/4的时候效果最好。

• 池化和特征融合设计：分别使用average pooling和attention pooling与add、scale方法进行组合实验，发现attention pooling+add的方法效果最好。

此处对ImageNet数据集进行了实验，提升大概在1%以内。

在动作识别数据集Kinetics中，也取得了1%左右的提升。

总结：GCNet结合了SENet和Non Local的优点，在满足计算量相对较小的同时，优化了全局上下文建模能力，之后进行了详尽的消融实验证明了其在目标检测、图像分类、动作识别等视觉任务中的有效性。这篇论文值得多读几遍。

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参考：

论文地址:https://arxiv.org/abs/1904.11492

官方实现代码：https://github.com/xvjiarui/GCNet

文章中核心代码：https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/attention/GCBlock