注意力机制attention笔记
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神经网络学习小记录63–Keras 图像处理中注意力机制的代码详解与应用_Bubbliiiing的博客-CSDN博客_keras通道注意力
attention介绍_纵雪者的博客-CSDN博客_attention简介
注意力机制的核心重点就是让网络关注到它更需要关注的地方。
当我们使用卷积神经网络去处理图片的时候，我们会更希望卷积神经网络去注意应该注意的地方，而不是什么都关注，我们不可能手动去调节需要注意的地方，这个时候，如何让卷积神经网络去自适应的注意重要的物体变得极为重要。
注意力机制就是实现网络自适应注意的一个方式。
原理
第一步： query 和 key 进行相似度计算，得到权值
第二步：将权值进行归一化，得到直接可用的权重
第三步：将权重和 value 进行加权求和
结构层次
结构方面根据是否划分层次关系，分为单层attention，多层attention和多头attention：
- **单层Attention，**这是比较普遍的做法，用一个query对一段原文进行一次attention。
- 多层Attention，一般用于文本具有层次关系的模型，假设我们把一个document划分成多个句子，在第一层，我们分别对每个句子使用attention计算出一个句向量（也就是单层attention）；在第二层，我们对所有句向量再做attention计算出一个文档向量（也是一个单层attention），最后再用这个文档向量去做任务。
- 多头Attention，这是Attention is All You Need中提到的multi-head attention，用到了多个query对一段原文进行了多次attention，每个query都关注到原文的不同部分，相当于重复做多次单层attention，最后再把这些结果拼接起来。
模型方面
从模型上看，Attention一般用在CNN和LSTM上，也可以直接进行纯Attention计算。
- CNN+Attention
CNN的卷积操作可以提取重要特征，我觉得这也算是Attention的思想，但是CNN的卷积感受视野是局部的，需要通过叠加多层卷积区去扩大视野。另外，Max Pooling直接提取数值最大的特征，也像是hard attention的思想，直接选中某个特征。
CNN上加Attention可以加在这几方面：
a. 在卷积操作前做attention，比如Attention-Based BCNN-1，这个任务是文本蕴含任务需要处理两段文本，同时对两段输入的序列向量进行attention，计算出特征向量，再拼接到原始向量中，作为卷积层的输入。
b. 在卷积操作后做attention，比如Attention-Based BCNN-2，对两段文本的卷积层的输出做attention，作为pooling层的输入。
c. 在pooling层做attention，代替max pooling。比如Attention pooling，首先我们用LSTM学到一个比较好的句向量，作为query，然后用CNN先学习到一个特征矩阵作为key，再用query对key产生权重，进行attention，得到最后的句向量。
- LSTM+Attention
LSTM内部有Gate机制，其中input gate选择哪些当前信息进行输入，forget gate选择遗忘哪些过去信息，我觉得这算是一定程度的Attention了，而且号称可以解决长期依赖问题，实际上LSTM需要一步一步去捕捉序列信息，在长文本上的表现是会随着step增加而慢慢衰减，难以保留全部的有用信息。
LSTM通常需要得到一个向量，再去做任务，常用方式有：
a. 直接使用最后的hidden state（可能会损失一定的前文信息，难以表达全文）
b. 对所有step下的hidden state进行等权平均（对所有step一视同仁）。
c. Attention机制，对所有step的hidden state进行加权，把注意力集中到整段文本中比较重要的hidden state信息。性能比前面两种要好一点，而方便可视化观察哪些step是重要的，但是要小心过拟合，而且也增加了计算量。
- 纯Attention
Attention is all you need，没有用到CNN/RNN，乍一听也是一股清流了，但是仔细一看，本质上还是一堆向量去计算attention。
实现方式
1、SENet的实现
其实现示意图如下所示，对于输入进来的特征层，我们关注其每一个通道的权重，对于SENet而言，其重点是获得输入进来的特征层，每一个通道的权值。利用SENet，我们可以让网络关注它最需要关注的通道。
其具体实现方式就是：
1、对输入进来的特征层进行全局平均池化。
2、然后进行两次全连接，第一次全连接神经元个数较少，第二次全连接神经元个数和输入特征层相同。
3、在完成两次全连接后，我们再取一次Sigmoid将值固定到0-1之间，此时我们获得了输入特征层每一个通道的权值（0-1之间）。
4、在获得这个权值后，我们将这个权值乘上原输入特征层即可。
2、CBAM的实现
CBAM将通道注意力机制和空间注意力机制进行一个结合，相比于SENet只关注通道的注意力机制可以取得更好的效果。其实现示意图如下所示，CBAM会对输入进来的特征层，分别进行通道注意力机制的处理和空间注意力机制的处理。
下图是通道注意力机制和空间注意力机制的具体实现方式：
图像的上半部分为通道注意力机制，通道注意力机制的实现可以分为两个部分，我们会对输入进来的单个特征层，分别进行全局平均池化和全局最大池化。之后对平均池化和最大池化的结果，利用共享的全连接层进行处理，我们会对处理后的两个结果进行相加，然后取一个sigmoid，此时我们获得了输入特征层每一个通道的权值（0-1之间）。在获得这个权值后，我们将这个权值乘上原输入特征层即可。
图像的下半部分为空间注意力机制，我们会对输入进来的特征层，在每一个特征点的通道上取最大值和平均值。之后将这两个结果进行一个堆叠，利用一次通道数为1的卷积调整通道数，然后取一个sigmoid，此时我们获得了输入特征层每一个特征点的权值（0-1之间）。在获得这个权值后，我们将这个权值乘上原输入特征层即可。
3、ECA的实现
ECANet是也是通道注意力机制的一种实现形式。ECANet可以看作是SENet的改进版。
ECANet的作者认为SENet对通道注意力机制的预测带来了副作用，捕获所有通道的依赖关系是低效并且是不必要的。
在ECANet的论文中，作者认为卷积具有良好的跨通道信息获取能力。
ECA模块的思想是非常简单的，它去除了原来SE模块中的全连接层，直接在全局平均池化之后的特征上通过一个1D卷积进行学习。
既然使用到了1D卷积，那么1D卷积的卷积核大小的选择就变得非常重要了，了解过卷积原理的同学很快就可以明白，1D卷积的卷积核大小会影响注意力机制每个权重的计算要考虑的通道数量。用更专业的名词就是跨通道交互的覆盖率。
应用
注意力机制是一个即插即用的模块，理论上可以放在任何一个特征层后面，可以放在主干网络，也可以放在加强特征提取网络。
由于放置在主干会导致网络的预训练权重无法使用，本文以YoloV4-tiny为例，将注意力机制应用加强特征提取网络上。
如下图所示，我们在主干网络提取出来的两个有效特征层上增加了注意力机制，同时对上采样后的结果增加了注意力机制。
由于放置在主干会导致网络的预训练权重无法使用，本文以YoloV4-tiny为例，将注意力机制应用加强特征提取网络上。
如下图所示，我们在主干网络提取出来的两个有效特征层上增加了注意力机制，同时对上采样后的结果增加了注意力机制。
