几篇较新的计算机视觉Self-Attention

公众号关注 “视学算法”

设为 “星标”，消息即可送达！

来自 | 知乎作者 | Fisher Yu余梓彤

链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/44031466

本文仅作学术交流，若侵权，请联系删文处理

Attention注意力，起源于Human visual system（HVS），个人定义的话，应该类似于外界给一个刺激Stimuli，然后HVS会第一时间产生对应的 saliency map，注意力对应的应该就是这个显著性区域。

这其中就涉及很多 bottom-up 及 top-down 的 physiological 原理~

-------------------------------

总的来说，就是区域权值学习问题：

1. Hard-attention，就是0/1问题，哪些区域是被 attentioned，哪些区域不关注

2. Soft-attention，[0,1]间连续分布问题，每个区域被关注的程度高低，用0~1的score表示

Self-attention自注意力，就是 feature map 间的自主学习，分配权重（可以是 spatial，可以是 temporal，也可以是 channel间）

[1] Non-local NN, CVPR2018

FAIR的杰作，主要 inspired by 传统方法用non-local similarity来做图像 denoise

主要思想也很简单，CNN中的 convolution单元每次只关注邻域 kernel size 的区域，就算后期感受野越来越大，终究还是局部区域的运算，这样就忽略了全局其他片区（比如很远的像素）对当前区域的贡献。

所以 non-local blocks 要做的是，捕获这种 long-range 关系：对于2D图像，就是图像中任何像素对当前像素的关系权值；对于3D视频，就是所有帧中的所有像素，对当前帧的像素的关系权值。

网络框架图也是简单粗暴：

Non-local block

文中有谈及多种实现方式，在这里简单说说在DL框架中最好实现的 Matmul 方式：

首先对输入的 feature map X 进行线性映射（说白了就是 1*1*1 卷积，来压缩通道数），然后得到特征
通过reshape操作，强行合并上述的三个特征除通道数外的维度，然后对进行矩阵点乘操作，得到类似协方差矩阵的东西（这个过程很重要，计算出特征中的自相关性，即得到每帧中每个像素对其他所有帧所有像素的关系）
然后对自相关特征以列or以行（具体看矩阵的形式而定）进行 Softmax 操作，得到0~1的weights，这里就是我们需要的 Self-attention 系数
最后将 attention系数，对应乘回特征矩阵中，然后再上扩 channel 数，与原输入 feature map X 残差一下，完整的 bottleneck

嵌入在 action recognition 框架中的attention map 可视化效果：

attention visulization

图中的箭头表示，previous 若干帧中的某些像素对最后图（当前帧）的脚关节像素的贡献关系。由于是soft-attention，其实每帧每个像素对对其有贡献关系，图中黄色箭头是把响应最大的关系描述出来。

总结

Pros：non-local blocks很通用的，容易嵌入在任何现有的 2D 和 3D 卷积网络里，来改善或者可视化理解相关的CV任务。比如前不久已有文章把 non-local 用在 Video ReID [2] 的任务里。

Cons：文中的结果建议把non-local 尽量放在靠前的层里，但是实际上做 3D 任务，靠前的层由于 temporal T 相对较大，构造及点乘操作那步，超多的参数，需要耗费很大的GPU Memory~ 可后续改善

[3] Interaction-aware Attention, ECCV2018

美图也刷文章了。。。

这文章扯了很多 Multi-scale 特征融合，讲了一堆 story，然并卵；直接说重点贡献，就是在 non-local block 的协方差矩阵基础上，设计了基于 PCA 的新loss，更好地进行特征交互。作者认为，这个过程，特征会在channel维度进行更好的 non-local interact，故称为 Interaction-aware attention

那么问题来了，怎么实现通过PCA来获得 Attention weights呢？

文中不直接使用协方差矩阵的特征值分解来实现，而是使用下述等价形式：

根据上面公式约束，设计了Interaction-aware loss 来增强channel间的non-local交互：

其中 A 为需要学习的 attention weights，X 为输入的 feature map

------------------------------------------------------

整体的Attention Block框架图和 non-local 基本一致：

~ 有点小区别是，在 X 和 Watten 点乘后，还加了个 b 项，文中说这里可看作 data central processing (subtracting mean) of PCA

动作识别的主网络就与non-local中直接使用 I3D 不同，这里是使用类似 TSN 的采样Segment形式输入，然后使用2D网络提特征，再统一在Attention block进行时空聚合

[4] CBAM: Convolutional Block Attention Module, ECCV2018

这货就是基于 SE-Net [5]中的 Squeeze-and-Excitation module 来进行进一步拓展，

具体来说，文中把 channel-wise attention 看成是教网络 Look 'what’；而spatial attention 看成是教网络 Look 'where'，所以它比 SE Module 的主要优势就多了后者

------------------------------------

我们先看看 SE-module：

SE-module

流程：

将输入特征进行 Global AVE pooling，得到 1*1* Channel
然后bottleneck特征交互一下，先压缩 channel数，再重构回channel数
最后接个 sigmoid，生成channel 间0~1的 attention weights，最后 scale 乘回原输入特征

-----------------------------------

再看看 CBAM ：

CBAM

Channel Attention Module，基本和 SE-module 是一致的，就额外加入了 Maxpool 的 branch。在 Sigmoid 前，两个 branch 进行 element-wise summation 融合。

Spatial Attention Module, 对输入特征进行 channel 间的 AVE 和 Max pooling，然后 concatenation，再来个7*7大卷积，最后 Sigmoid

[6] DANet, CVPR2019

很早挂在arXiv，最近被CVPR2019接收，把Self-attention的思想用在图像分割，可通过long-range上下文关系更好地做到精准分割。

主要思想也是上述文章 CBAM 和 non-local 的融合变形：

把deep feature map进行spatial-wise self-attention，同时也进行channel-wise self-attetnion，最后将两个结果进行 element-wise sum 融合。

Dual Attention Network[6]

这样做的好处是：

在 CBAM 分别进行空间和通道 self-attention的思想上，直接使用了 non-local 的自相关矩阵 Matmul 的形式进行运算，避免了 CBAM 手工设计 pooling，多层感知器等复杂操作。

总的来说，上述几个Attention module很容易嵌入到现有的网络框架中，而 CBAM 特别轻量级，也方便在端部署，也可再cascade一下temporal attention，放进 video 任务里用~~

估计后续学术界会有很多基于它们的变形和应用，哈哈~