图像注意力机制

1.SE模块

SE模块属于通道注意力机制,让网络重视最重要的通道。
过程:

  1. 对输入特征进行全局平均池化
  2. 进行两个全连接,提取通道注意力,再用Sigmoid函数归一化到[0,1],之间作为输入的权重进行相乘。

图像注意力机制_第1张图片

import torch
import torch.nn as nn
import math

class se_block(nn.Module):
    def __init__(self, channel, ratio=16):
        super(se_block, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.fc = nn.Sequential(
                nn.Linear(channel, channel // ratio, bias=False),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Linear(channel // ratio, channel, bias=False),
                nn.Sigmoid()
        )

    def forward(self, x):
        b, c, _, _ = x.size()
        y = self.avg_pool(x).view(b, c)
        y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
        return x * y

2. CBAM 模块

CBAM:通道注意力+空间注意力
通道注意力关注每一个通道的重要性,空间注意力关注每一个特征点在所有通道上的重要性。
过程:

  1. 通道注意力:先对输入分别进行全局池化核平均池化,再分别通过两个相同的全连接层计算权重,把两种池化的结果进行相加,再通过Sigmoid归一化0-1
  2. 空间注意力:对于输入特征图(通道注意力的输出)的每一个像素点计算在输入同上的平均值和最大值,然后将平均值和最大值进行concat,再通过一个卷积(kernel=3,padding=1或者kernel=7,padding=3,保证尺度不变)将通道数变回1,再进行sigmid操作。
    图像注意力机制_第2张图片
class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=8):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        # 利用1x1卷积代替全连接
        self.fc1   = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc2   = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)

        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
        out = avg_out + max_out
        return self.sigmoid(out)

class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()

        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1
        self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) #求x在channel维度上的平均值
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)求x在channel维度上的最大值
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        x = self.conv1(x)
        return self.sigmoid(x)

class cbam_block(nn.Module):
    def __init__(self, channel, ratio=8, kernel_size=7):
        super(cbam_block, self).__init__()
        self.channelattention = ChannelAttention(channel, ratio=ratio)
        self.spatialattention = SpatialAttention(kernel_size=kernel_size)

    def forward(self, x):
        x = x * self.channelattention(x)
        x = x * self.spatialattention(x)
        return x

3. ECA模块

ECA模块去除了原来SE模块中的全连接层,直接在全局平均池化之后通过一个1D卷积学习权重。
图像注意力机制_第3张图片

class eca_block(nn.Module):
    def __init__(self, channel, b=1, gamma=2):
        super(eca_block, self).__init__()
        kernel_size = int(abs((math.log(channel, 2) + b) / gamma))
        kernel_size = kernel_size if kernel_size % 2 else kernel_size + 1
        
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.conv = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=kernel_size, padding=(kernel_size - 1) // 2, bias=False) 
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        y = self.avg_pool(x)
        y = self.conv(y.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)
        y = self.sigmoid(y)
        return x * y.expand_as(x)

参考

你可能感兴趣的:(Pytorch,目标检测,目标检测,计算机视觉,深度学习)