神经网络学习小记录73——Pytorch CA（Coordinate attention）注意力机制的解析与代码详解

学习前言

CA注意力机制是最近提出的一种注意力机制，全面关注特征层的空间信息和通道信息。

代码下载

Github源码下载地址为：
https://github.com/bubbliiiing/yolov4-tiny-pytorch

复制该路径到地址栏跳转。

CA注意力机制的概念与实现

该文章的作者认为现有的注意力机制（如CBAM、SE）在求取通道注意力的时候，通道的处理一般是采用全局最大池化/平均池化，这样会损失掉物体的空间信息。作者期望在引入通道注意力机制的同时，引入空间注意力机制，作者提出的注意力机制将位置信息嵌入到了通道注意力中。

CA注意力的实现如图所示，可以认为分为两个并行阶段：

将输入特征图分别在为宽度和高度两个方向分别进行全局平均池化，分别获得在宽度和高度两个方向的特征图。假设输入进来的特征层的形状为[C, H, W]，在经过宽方向的平均池化后，获得的特征层shape为[C, H, 1]，此时我们将特征映射到了高维度上；在经过高方向的平均池化后，获得的特征层shape为[C, 1, W]，此时我们将特征映射到了宽维度上。

然后将两个并行阶段合并，将宽和高转置到同一个维度，然后进行堆叠，将宽高特征合并在一起，此时我们获得的特征层为：[C, 1, H+W]，利用卷积+标准化+激活函数获得特征。

之后再次分开为两个并行阶段，再将宽高分开成为：[C, 1, H]和[C, 1, W]，之后进行转置。获得两个特征层[C, H, 1]和[C, 1, W]。

然后利用1x1卷积调整通道数后取sigmoid获得宽高维度上的注意力情况。乘上原有的特征就是CA注意力机制。

实现的python代码为：

class CA_Block(nn.Module):def __init__(self, channel, reduction=16):super(CA_Block, self).__init__()self.conv_1x1 = nn.Conv2d(in_channels=channel, out_channels=channel//reduction, kernel_size=1, stride=1, bias=False)self.relu   = nn.ReLU()self.bn     = nn.BatchNorm2d(channel//reduction)self.F_h = nn.Conv2d(in_channels=channel//reduction, out_channels=channel, kernel_size=1, stride=1, bias=False)self.F_w = nn.Conv2d(in_channels=channel//reduction, out_channels=channel, kernel_size=1, stride=1, bias=False)self.sigmoid_h = nn.Sigmoid()self.sigmoid_w = nn.Sigmoid()def forward(self, x):_, _, h, w = x.size()x_h = torch.mean(x, dim = 3, keepdim = True).permute(0, 1, 3, 2)x_w = torch.mean(x, dim = 2, keepdim = True)x_cat_conv_relu = self.relu(self.bn(self.conv_1x1(torch.cat((x_h, x_w), 3))))x_cat_conv_split_h, x_cat_conv_split_w = x_cat_conv_relu.split([h, w], 3)s_h = self.sigmoid_h(self.F_h(x_cat_conv_split_h.permute(0, 1, 3, 2)))s_w = self.sigmoid_w(self.F_w(x_cat_conv_split_w))out = x * s_h.expand_as(x) * s_w.expand_as(x)return out

注意力机制的应用

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。

实现代码如下：

attention_block = [se_block, cbam_block, eca_block, CA_Block]#---------------------------------------------------#
#   特征层->最后的输出
#---------------------------------------------------#
class YoloBody(nn.Module):def __init__(self, anchors_mask, num_classes, phi=0):super(YoloBody, self).__init__()self.phi            = phiself.backbone       = darknet53_tiny(None)self.conv_for_P5    = BasicConv(512,256,1)self.yolo_headP5    = yolo_head([512, len(anchors_mask[0]) * (5 + num_classes)],256)self.upsample       = Upsample(256,128)self.yolo_headP4    = yolo_head([256, len(anchors_mask[1]) * (5 + num_classes)],384)if 1 <= self.phi and self.phi <= 3:self.feat1_att      = attention_block[self.phi - 1](256)self.feat2_att      = attention_block[self.phi - 1](512)self.upsample_att   = attention_block[self.phi - 1](128)def forward(self, x):#---------------------------------------------------##   生成CSPdarknet53_tiny的主干模型#   feat1的shape为26,26,256#   feat2的shape为13,13,512#---------------------------------------------------#feat1, feat2 = self.backbone(x)if 1 <= self.phi and self.phi <= 3:feat1 = self.feat1_att(feat1)feat2 = self.feat2_att(feat2)# 13,13,512 -> 13,13,256P5 = self.conv_for_P5(feat2)# 13,13,256 -> 13,13,512 -> 13,13,255out0 = self.yolo_headP5(P5) # 13,13,256 -> 13,13,128 -> 26,26,128P5_Upsample = self.upsample(P5)# 26,26,256 + 26,26,128 -> 26,26,384if 1 <= self.phi and self.phi <= 3:P5_Upsample = self.upsample_att(P5_Upsample)P4 = torch.cat([P5_Upsample,feat1],axis=1)# 26,26,384 -> 26,26,256 -> 26,26,255out1 = self.yolo_headP4(P4)return out0, out1