刚才看到一个消息，说程序员干到三十五岁就要被开除了。谁都有自己的黑暗时刻，成年人的世界没有童话镇，当然也没有魔鬼屋，有的只是光怪陆离和走马观花。
让自己不会被抛弃的唯一方法就是不断增加自己的价值，增加自己的权重。

abstract

细粒度识别的关键是找到那些细微但是却具有标识性的特征。已经存在的Attention方法可以定位标识区域，并且放大，学习它们的细节。但是，这种方法很多都受困于 part 的数量多少和计算复杂的问题。我们提出了一个方法，能够从数百个 proposal 中，学习细粒度特征的方法：Trilinear Attention Sample Net（TASN），这种方法采用的是一种高效率的导师方法。
TASN包含三个部分：

trilinear attention模块：对通道间的关系，进行建模，产生 attention map。
attention-based sampler：强调被关注的高分辨率 part。
feature distiller，特征蒸馏器：通过权重共享和 feature preserving 策略，将对个 part feature 整合成一个 object 级的特征

introduction

细粒度识别重在识别种类之间的细微差异。标识区域太过于细微，传统的CNN无法很好的去表达。现有的 attention 方法都是基于区域检测、裁剪放大、特征学习这中基本的套路。这个套路存在的问题：

attention part 的数量是固定的，这会影响模型的有效性和稳定性；
不适用标记信息，很难学习到一个一致的 attention map，尽管一些初始化方法可以改善鲁棒性，不过仍然很难处理一些不常见的 pose。【大概意思是，由于物体的姿势、光照等，对 attention map 会产生影响，造成同类样本之间的 attention map 不一致】；
CNN 如果对每个 part 都识别，是很不高效的；
这些问题是 attention model 的瓶颈问题。

TASN 可以学习上百个 proposal，并且可以有效的蒸馏这些特征，放入进一个单独的 CNN。
首先，trilinear attention module：输入是 feature map，通过 self-trilinear product，生成 attention map。这个过程是将 feature map 和关系矩阵进行集成。由于 feature map 的每个通道都可以被映射为一个 attention map，所以可以产生数百个 attention map。
然后，attention-based sampler：它的输入是 attention map 和图片，使用高分辨率强调 part。每个 iteration 后，sampler 会随机选择一个 attention map，生成一个保留细节的图片，和使用一个平均后的 attention map，生成一个保留结构的图片。前者学习到一个特别的细节特征，后者抓住整体结构，学习到重要的细节。
最后，Part-net 和 Master-net 可以比作 teacher-net 和 student-net 。Part-net 从保留细节的图片中学习到细粒度特征，然后蒸馏学习到的特征到 Master-net中。Master-net 的输入是保留整体的图片，在每个 iteration 中重新完善某个 part。这样蒸馏过程就可以使用权重共享和特征保留完成。我们采用特征蒸馏的方式是引用[]。采用的原因是 part feature数量是不固定的，直接 concatenate 是行不通的。

特征蒸馏是通过优化参数，从 Part-net 知识迁移到 Master-net ：

随机细节特征优化（在每个 iteration 只优化一个 part）实现数百个 proposal 中学习细节特征；
在 test 阶段，可以使用 Master-net 进行高效的识别。
这是第一次将蒸馏学习应用在细粒度识别上。

Method

TASN 可以使用一个网络，从而表达出丰富的细粒度特征。TASN的三个 module ：定位、抽取、细节优化。

上图是 TASN 的大致过程，首先，图片会经过几个卷积层，获得 feature map(a)，feature map 将在 trilnear attention module(b) 被映射为attention map。为了学习到某一区域的细粒度特征，我们将会随机的选择一个 attention map，并且使用它对图片进行 attention sampling©。采样后的图片叫做 detail-preserved 图片(e)，它保留某一区域的细粒度特征。为了获取全局结构，并且获得重要的细节，平均所有的 attention map 并且使用这个 attention map 进行采样，得到的图片叫做 structure-preserved 图片。随后， Part-net 使用 detail-preserved 图片进行训练，Master-net 使用 structure-preserved 图片(d)进行训练。最后， Part-net 产生的 soft target 用于 Master-net 的知识蒸馏，损失函数是 soft target cross entory。

Trilinear Attention 的区域定位

trilinear attention 将 feature map 映射为 attention map。之前的很多工作都认同这样一个观点：feature map 的每个 channel 都和一个视觉模式（visual pattern）相关联。由于它们缺乏一致性和鲁棒性，所以这些通道是不能作为 attention map的。[40]的启发下，我们将 feature map 进行整合，映射为 attention map，这个整合映射的方法就是 trilinear attention module。
图像 III经过数个卷积层、BatchNorm层、ReLu层和池化层，我们使用的是Resnet-18作为 backbone 网络。为了获得更高的分辨率，我们把 resnet-18 中的一些 down sample 层给去除了（修改 stride 值，恒等卷积）。为了增加卷积响应的鲁棒性，我们增加了两个空洞卷积，扩大视野域。在训练阶段，我们还增加了一个分类器，优化卷积特征提取【应该增加一个单纯的损失】。

这个图给的还是很清楚的。
X∈Rc∗h∗wreshapeX{X1,X2...Xc}∈Rc∗hwXXT∈Rc∗c:XiXjT∈RXXTX∈Rc∗hwX \in R^{c*h*w} \ \ reshape\ \ X \{X_{1},X_{2}...X_{c}\} \in R^{c*hw} \newline \ \newline XX^{T} \in R^{c*c}: X_{i}X_{j}^{T} \in R \newline \ \newline XX^{T}X \in R^{c*hw} X∈Rc∗h∗w reshape X{X1,X2...Xc}∈Rc∗hw XXT∈Rc∗c:XiXjT∈R XXTX∈Rc∗hw
这就是 attention map 获得三个公式。第一个公式，将 feature map XXX 改变形状为 chw，实际上就是把每个通道变成一个 vector；第二个公式是求解各个通道之间的关系；第三个公式，将通道之间的关系作用在 feature map 上【这节有点懵逼】，就得到了 attention map。作者认为这样做可以增强 attention map 的一致性和鲁棒性。
另外，作者研究不同的正则方法，提高 trilinear attention 的效果。分析过程会在下一节给出，结论如下：

两个正则化都是对第二个维度的正则化，但是含义不同。第一个正则化是对每个通道的 feature map 进行正则化；第二个正则化，对每个 vector 对其他 vector 关系的正则化。
得到的 M(X)M(X)M(X) reshape为 chw，那么每个通道的 feature map 的 size 就是 hw，这就是每个通道的 attention map。

attention-based sampler

attention-based sampler 的输入是 attention maps，生成一个 structure-preserved图片以及一个 detail-preserved 图片。相较于原始图片，这个 structure-preserved 图片移除了大部分没有标识信息的区域，因此，标志区域可以被很好的表达，而 detail-preserved图片聚焦在一个标识区域，有着更多的细粒度信息（该区域的）。

III 表示输入图片，IsI_{s}Is 表示 structure-preserved图片，IdI_{d}Id 表示 detail-preserved图片；S()S()S() 非均匀采样方式，A(.)A(.)A(.) 表示对所有 attention maps 的平均池化，R(.)R(.)R(.) 表示从所有 attention maps 中随机选择一个 attention map。我们使用平均后的 attenion map 采样生成 structure-preserved图片，使用随机选择的 attention map 采样生成具有某个区域细节的 detail-preserved图片。随着训练，每个 attention map 都可以参与训练，那么不同的细粒度标识区域就可以异步的学习。

采样：我们对于采样的ideal是把 attention map 看做一个概率密度函数，attention value值越大的区域越容易被采样。我们借鉴 inverse-transform[6] 的方法，通过计算分布函数的逆函数进行采样。为了减少空间扭曲，我们把 attention maps 分为两个维度。
例如 structure-preserved采样【我没有找到相关的细节解释和原理，这段公式是我自己的理解】：

www 和 hhh 是 attention map 的长和宽，首先将图片拆解为 x 轴和 y 轴两个维度，max(.)max(.)max(.) 比 sum(.)sum(.)sum(.) 更有鲁棒性，这个是在计算积分：
我自己画了个草图，尝试理解这个 sampling：

这个积分应该是逐渐的增大的，F−1F^{-1}F−1 是 F(.)F(.)F(.) 的逆函数。也就是，建立 attention map 和原图之间的一个映射。也就是寻找 (i, j) 位置等值的 max积分值，把这个 max积分值对应的 n值作为坐标，在原图中取像素。【这样取像素之后，梯度信息怎么传递？】

知识蒸馏

知识蒸馏很好理解：

qsq_{s}qs 代表 structure-preserved图片的分类损失，qdq_{d}qd 代表 detail-preserved图片的分类损失，上面的公式是一个 soft损失函数，但是与其他不同的是，作者说 TTT 是一个很关键的参数在知识蒸馏过程中，影响着 soft的概率分布。【不是很明白】

知识蒸馏损失：

因此 Master-net的损失函数：

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