SE(Squeeze and Excitation)模块的理解以及代码实现

文章目录

1. 简介
2. 运算讲解

1. 简介

SE Block并非一个完整的网络，而且一个子结构，可以嵌在其他分类或检测模型中。SE Block的核心思想是通过网络根据loss去学习特征权重，使得有效的feature map权重更大，无效或效果小的feature map权重更小的方式去训练模型已达到更好的结果。

当然，SE block嵌在原有的一些分类网络中不可避免地增加了一些参数和计算量，但是在效果面前还是可以接受的。

2. 运算讲解

SE block示意图：

Step1： 卷积操作(即图中的 F t r F_{tr} Ftr操作)
严格来讲这一步是转换操作，并不是SE block的一部分，就是一个标准的卷积操作。输入输出定义如下：
F t r ： X → U , X ∈ R W ′ ∗ H ′ ∗ C ′ , U ∈ R W ∗ H ∗ W F_{tr}： X \rightarrow U, X \in R^{W' * H' * C'}, U \in R^{W * H * W} Ftr：X→U,X∈RW′∗H′∗C′,U∈RW∗H∗W
计算公式就是常规的卷积操作，计算公式如下：
u c = v c ∗ X = ∑ s = 1 C ′ v c s ∗ x s u_c = v_c * X = \sum ^{C'} _{s=1} v_c^{s} * x^s uc=vc∗X=s=1∑C′vcs∗xs
其中， v c v_c vc 表示第c个卷积核， x s x^s xs 表示当前卷积核覆盖下的第s个输入， C ′ C' C′ 表示卷积核个数。

该操作得到了上图中左起第2个矩阵，其维度 = [H ,W, C]

Step2: F s q F_{sq} Fsq操作（即Squeenze操作）
该操作就是一个：global average pooling操作，公式如下：
z c = F s q ( u c ) = 1 W ∗ H ∑ i = 1 W ∑ j = 1 H u c ( i , j ) z_c = F_{sq}(u_c) = {1 \over W*H} \sum ^{W}_{i=1} \sum ^H_{j=1} u_c(i, j) zc=Fsq(uc)=W∗H1i=1∑Wj=1∑Huc(i,j)

这里使用代码进行一定的解释：
代码如下：

x = torch.ones(size=(1, 2, 2, 3))
x[0][0][0][0] = 7
print("x = ", x)avg_pool = torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(1)    # 全局平均池化
x_pool = avg_pool(x)
print("x_pool.shape = ", x_pool.shape)
print("x_pool = ", x_pool)

输出结果：

计算的是每个通道的平均值，输出的shape=[1, 2, 1, 1]

这一步的结果相当于表明该层C个通道的数值分布情况，或者叫全局信息。

Step3: F e x F_{ex} Fex操作（即Excitation操作）
计算公式如下：
s = s i g m o i d ( W 2 ∗ R e l u ( W 1 z ) ) s = sigmoid(W_2 * Relu(W_1 z)) s=sigmoid(W2∗Relu(W1z))
其中的 z z z表示上一步的 z z z, W 1 , W 2 W_1, W_2 W1,W2 表示的是线性层。这里计算出来的 s s s就是该模块的核心，用来表示各个channel的权重，而且这个权重是通过前面这些全连接层和非线性层学习得到的，因此可以end-to-end训练。这两个全连接层的作用就是融合各通道的feature map信息，因为前面的squeeze都是在某个channel的feature map里面操作。

这里结合代码容易理解（即Pytorch实现SE模块）：

class SELayer_2d(nn.Module):def __init__(self, channel, reduction=16):super(SELayer_2d, self).__init__()self.avg_pool = torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.linear1 = nn.Sequential(nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),nn.ReLU(inplace=True))self.linear2 = nn.Sequential(nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),nn.Sigmoid())def forward(self, X_input):b, c, _, _ = X_input.size()   # shape = [32, 64, 2000, 80]y = self.avg_pool(X_input)        # shape = [32, 64, 1, 1]y = y.view(b, c)              # shape = [32,64]# 第1个线性层（含激活函数），即公式中的W1，其维度是[channel, channer/16], 其中16是默认的y = self.linear1(y)               # shape = [32, 64] * [64, 4] = [32, 4]# 第2个线性层（含激活函数），即公式中的W2，其维度是[channel/16, channer], 其中16是默认的y = self.linear2(y)             # shape = [32, 4] * [4, 64] = [32, 64]y = y.view(b, c, 1, 1)         # shape = [32, 64, 1, 1]， 这个就表示上面公式的s, 即每个通道的权重return X_input*y.expand_as(X_input)

测试代码：

    data = torch.ones((32, 64, 2000, 80))se_2d = SELayer_2d(64)data_out = se_2d.forward(data)print("data_out = ", data_out.shape)

Step4: F s c a l e F_{scale} Fscale操作
计算公式如下：
x ~ = F s c a l e ( u c , s c ) = s c ⋅ u c \widetilde {x} = F_{scale}(u_c, s_c) = s_c ·u_c x =Fscale(uc,sc)=sc⋅uc

其中， u c u_c uc表示 u u u中的一个通道， s c s_c sc表示通道的权重。因此，相当于把每个通道的值乘以其权重。

代码即上述代码中的最后一行：

# y.expand_as(X_input)表示将y扩张到和X_input一样的维度
X_input*y.expand_as(X_input)        # 每个通道的值，乘以对应的权重

附录：
论文：Squeeze-and-Excitation Networks
论文链接：https://arxiv.org/abs/1709.01507
代码地址：https://github.com/hujie-frank/SENet
PyTorch代码地址：https://github.com/miraclewkf/SENet-PyTorch

引用：
有参考添加链接描述，在此文章的理解上，增加了一些代码注释。