004 - 文章阅读笔记：深度学习(8)CNN中的通道注意力机制（SEnet、ECAnet），附Tensorflow完整代码 - CSDN - 立Sir

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深度学习(8)CNN中的通道注意力机制（SEnet、ECAnet），附Tensorflow完整代码 - CSDN - 立Sir

已于 2022-06-03 16:31:58 修改

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原文链接：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details/123572065

各位同学好，今天和大家分享一下attention注意力机制在CNN卷积神经网络中的应用，重点介绍三种注意力机制，及其代码复现。

在我之前的神经网络专栏的文章中也使用到过注意力机制，比如在MobileNetV3、EfficientNet网络中都是用了SE注意力机制，感兴趣的可以看一下：https://blog.csdn.net/dgvv4/category_11517910.html。那么今天就和大家来聊一聊注意力机制。

[√] 1.引言

注意力机制源于对人类视觉的研究。在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息中的一部分，同时忽略其他可见信息。为了合理利用有限的视觉信息处理资源，人类需要选择视觉区域中的特定部分，然后重点关注它。

注意力机制没有严格的数学定义，例如传统的局部图像特征提取、滑动窗口方法等都可以看作是一种注意力机制。在神经网络中，注意力机制通常是一个额外的神经网络，能够硬性选择输入的某些部分，或者给输入的不同部分分配不同的权重。注意力机制能够从大量的信息中筛选出重要的信息。

在神经网络中引入注意力机制有很多种方法，以卷积神经网络为例，可以在空间维度增加引入注意力机制，也可以在通道维度增加注意力机制（SE），当然也有混合维度（CBAM）即空间维度和通道维度增加注意力机制。

alec：

注意力机制从输入中筛选出重要的信息

[√] 2.SENet注意力机制

[√] 2.1 方法介绍

SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation Networks）在通道维度增加注意力机制，关键操作是squeeze和excitation。

通过自动学习的方式，即使用另外一个新的神经网络，获取到特征图的每个通道的重要程度，然后用这个重要程度去给每个特征赋予一个权重值，从而让神经网络重点关注某些特征通道。提升对当前任务有用的特征图的通道，并抑制对当前任务用处不大的特征通道。

如下图所示，在输入SE注意力机制之前（左侧白图C2），特征图的每个通道的重要程度都是一样的，通过SENet之后（右侧彩图C2），不同颜色代表不同的权重，使每个特征通道的重要性变得不一样了，使神经网络重点关注某些权重值大的通道。

alec：

通道注意力机制中的SE注意力，S和E分别代表squeeze和excitation

即压缩和激活

压缩之后，将HWC的形状变为1x1xc的形状；然后激活过程将1x1xc的数据转换为1x1xc形状的权重

使用另外一个新的神经网络，获取到特征图的每个通道的重要程度，然后用这个重要程度去给每个特征赋予一个权重值，从而让神经网络重点关注某些特征通道。

空间维度指的是WxH维度，通道维度指的是C维度

squeeze表示压缩、excitation表示激活，scale表示将计算出来的通道注意力权重和原数据相乘，得到加权之后的数据

[√] 2.2 实现过程

（1）Squeeze（Fsq）：通过全局平均池化，将每个通道的二维特征（H*W）压缩为1个实数**，将特征图从 [h, w, c] ==> [1,1,c]

（2）excitation****（Fex）：给每个特征通道生成一个权重值，论文中通过两个全连接层构建通道间的相关性，输出的权重值数目和输入特征图的通道数相同。[1,1,c] ==> [1,1,c]

（3）Scale****（Fscale）：将前面得到的归一化权重加权到每个通道的特征上。论文中使用的是乘法，逐通道乘以权重系数。[h,w,c]*[1,1,c] ==> [h,w,c]

下面我用EfficientNet中的SE注意力机制来说明一下这个流程。

squeeze操作：特征图经过全局平均池化，将特征图压缩成特征向量[1,1,c]

excitation操作：FC1层+Swish激活+FC2层+Sigmoid激活。通过全连接层（FC1），将特征图向量的通道维度降低为原来的1/r，即[1,1,c*1/r]；然后经过Swish激活函数；再通过一个全连接层（FC2），将特征图向量的特征图上升回原来[1,1,c]；然后经过sigmoid函数转化为一个0-1之间的归一化权重向量。

scale操作：将归一化权重和原输入特征图逐通道相乘，生成加权后的特征图。

小节：

（1）SENet的核心思想是通过全连接网络根据loss损失来自动学习特征权重，而不是直接根据特征通道的数值分配来判断，使有效的特征通道的权重大。当然SE注意力机制不可避免的增加了一些参数和计算量，但性价比还是挺高的。

（2）论文认为excitation操作中使用两个全连接层相比直接使用一个全连接层，它的好处在于，具有更多的非线性，可以更好地拟合通道间的复杂关联。

alec：

squeeze是通过全局平均池化来完成的

[√] 2.3 代码复现

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, Model, Input
 
# se注意力机制
def se_block(inputs, ratio=4):  # ratio代表第一个全连接层下降通道数的系数
    
    # 获取输入特征图的通道数
    in_channel = inputs.shape[-1]
    
    # 全局平均池化[h,w,c]==>[None,c]
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(inputs)
    
    # [None,c]==>[1,1,c]
    x = layers.Reshape(target_shape=(1,1,in_channel))(x)
    
    # [1,1,c]==>[1,1,c/4]
    x = layers.Dense(in_channel//ratio)(x)  # 全连接下降通道数
    
    # relu激活
    x = tf.nn.relu(x)
    
    # [1,1,c/4]==>[1,1,c]
    x = layers.Dense(in_channel)(x)  # 全连接上升通道数
    
    # sigmoid激活，权重归一化
    x = tf.nn.sigmoid(x)
    
    # [h,w,c]*[1,1,c]==>[h,w,c]
    outputs = layers.multiply([inputs, x])  # 归一化权重和原输入特征图逐通道相乘
    
    return outputs  
 
 
# 测试SE注意力机制
if __name__ == '__main__':
    
    # 构建输入
    inputs = Input([56,56,24])
    
    x = se_block(inputs)  # 接收SE返回值
    
    model = Model(inputs, x)  # 构建网络模型
    
    print(x.shape)  # (None, 56, 56, 24)
    model.summary()  # 输出SE模块的结构

查看SE模块的结构框架

Model: "model"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     
==================================================================================================
input_1 (InputLayer)            [(None, 56, 56, 24)] 0                                            
__________________________________________________________________________________________________
global_average_pooling2d (Globa (None, 24)           0           input_1[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
reshape (Reshape)               (None, 1, 1, 24)     0           global_average_pooling2d[0][0]   
__________________________________________________________________________________________________
dense (Dense)                   (None, 1, 1, 6)      150         reshape[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
tf.nn.relu (TFOpLambda)         (None, 1, 1, 6)      0           dense[0][0]                      
__________________________________________________________________________________________________
dense_1 (Dense)                 (None, 1, 1, 24)     168         tf.nn.relu[0][0]                 
__________________________________________________________________________________________________
tf.math.sigmoid (TFOpLambda)    (None, 1, 1, 24)     0           dense_1[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
multiply (Multiply)             (None, 56, 56, 24)   0           input_1[0][0]                    
                                                                  tf.math.sigmoid[0][0]            
==================================================================================================
Total params: 318
Trainable params: 318
Non-trainable params: 0
__________________________________________________________________________________________________

[√] 3.ECANet注意力机制

[√] 3.1 方法介绍

ECANet是通道注意力机制的一种实现形式，ECANet可以看做是SENet的改进版。

作者表明SENet中的降维会给通道注意力机制带来副作用，并且捕获所有通道之间的依存关系是效率不高的且是不必要的。

ECA注意力机制模块直接****在全局平均池化层之后使用1x1卷积层，去除了全连接层。该模块避免了维度缩减，并有效捕获了跨通道交互。并且ECA只涉及少数参数就能达到很好的效果。

alec：

ECANet是通道注意力机制的一种实现形式，ECANet可以看做是SENet的改进版。

GAP = 全局平均池化

ECANet是使用的一维卷积，而不是全连接，有效的减少参数

其中σ指的是激活函数

[√] 3.2 实现过程

（1）将输入特征图经过全局平均池化，特征图从[h,w,c]的矩阵变成[1,1,c]的向量

（2）计算得到自适应的一维卷积核大小kernel_size

（3）将kernel_size用于一维卷积中，得到对于特征图的每个通道的权重

（4）将归一化权重和原输入特征图逐通道相乘，生成加权后的特征图

[√] 3.3 代码实现

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import Model, layers
import math
 
def eca_block(inputs, b=1, gama=2):
    
    # 输入特征图的通道数
    in_channel = inputs.shape[-1]
    
    # 根据公式计算自适应卷积核大小
    kernel_size = int(abs((math.log(in_channel, 2) + b) / gama))
    
    # 如果卷积核大小是偶数，就使用它
    if kernel_size % 2:
        kernel_size = kernel_size
    
    # 如果卷积核大小是奇数就变成偶数
    else:
        kernel_size = kernel_size + 1
    
    # [h,w,c]==>[None,c] 全局平均池化
    x = layers.GlobalAveragePooling2D()(inputs)
    
    # [None,c]==>[c,1]
    x = layers.Reshape(target_shape=(in_channel, 1))(x)
    
    # [c,1]==>[c,1]
    x = layers.Conv1D(filters=1, kernel_size=kernel_size, padding='same', use_bias=False)(x)
    
    # sigmoid激活
    x = tf.nn.sigmoid(x)
    
    # [c,1]==>[1,1,c]
    x = layers.Reshape((1,1,in_channel))(x)
    
    # 结果和输入相乘
    outputs = layers.multiply([inputs, x])
    
    return outputs
 
 
# 验证ECA注意力机制
if __name__ == '__main__':
    
    # 构造输入层
    inputs = keras.Input(shape=[26,26,512])
    
    x = eca_block(inputs)  # 接收ECA输出结果
    
    model = Model(inputs, x)  # 构造模型
    model.summary()  # 查看网络架构

查看ECA模块，和SENet相比大大减少了参数量，参数量等于一维卷积的kernel_size的大小

Model: "model_1"
__________________________________________________________________________________________________
Layer (type)                    Output Shape         Param #     Connected to                     
==================================================================================================
input_2 (InputLayer)            [(None, 26, 26, 512) 0                                            
__________________________________________________________________________________________________
global_average_pooling2d_1 (Glo (None, 512)          0           input_2[0][0]                    
__________________________________________________________________________________________________
reshape_1 (Reshape)             (None, 512, 1)       0           global_average_pooling2d_1[0][0] 
__________________________________________________________________________________________________
conv1d (Conv1D)                 (None, 512, 1)       5           reshape_1[0][0]                  
__________________________________________________________________________________________________
tf.math.sigmoid_1 (TFOpLambda)  (None, 512, 1)       0           conv1d[0][0]                     
__________________________________________________________________________________________________
reshape_2 (Reshape)             (None, 1, 1, 512)    0           tf.math.sigmoid_1[0][0]          
__________________________________________________________________________________________________
multiply_1 (Multiply)           (None, 26, 26, 512)  0           input_2[0][0]                    
                                                                  reshape_2[0][0]                  
==================================================================================================
Total params: 5
Trainable params: 5
Non-trainable params: 0
__________________________________________________________________________________________________

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#深度学习 #注意力机制

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https://alec-97.github.io/posts/2649439206/

作者

Shuai Zhao

发布于

2023年1月27日

许可协议

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