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论文阅读NAM:Normalization-based Attention Module

news 来源：原创 2024/5/9 15:45:00

Abstarct

识别不太显著的特征是模型压缩的关键。然而，在革命性的注意力机制中却没有对其进行研究。在这项工作中，我们提出了一种新的基于归一化的注意力模块（NAM），它抑制了不太显著的权重。它对注意力模块应用了权重稀疏性惩罚，从而使它们在保持类似性能的同时具有更高的计算效率。与Resnet和Mobilenet上的其他三种注意力机制的比较表明，我们的方法具有更高的准确性。

Introduction

注意机制是近年来研究的热点之一 (Wang et al.[2017], Hu et al. [2018], Park et al. [2018], Woo et al. [2018], Gao et al. [2019]).）。它有助于深度神经网络抑制不太显著的像素或通道。先前的许多研究都集中在通过注意力操作捕捉显著特征上(Zhang et al. [2020], Misra et al. [2021])。这些方法成功地利用了来自不同维度特征的相互信息。然而，它们缺乏对权重的贡献因素的考虑，这能够进一步抑制不重要的通道或像素。受Liu et al. [2017]的启发，我们旨在利用权重的贡献因素来改善注意力机制。我们使用批量归一化的比例因子，该比例因子使用标准偏差来表示权重的重要性。这可以避免添加SE、BAM和CBAM中使用的完全连接层和卷积层。因此，我们提出了一种有效的注意力机制——基于归一化的注意力模块（NAM）。

Related work

许多先前的工作试图通过抑制不重要的权重来提高神经网络的性能。挤压和激励网络（SENet）（Hu et al[2018]）将空间信息集成到通道特征响应中，并使用两个多层感知器（MLP）层计算相应的注意力。后来，瓶颈注意力模块（BAM）(Park et al. [2018]) b并行构建了分离的空间和通道子模块，它们可以嵌入到每个瓶颈块中。卷积块注意力模块（CBAM） (Woo et al. [2018]) 提供了一种按顺序嵌入通道和空间注意力子模块的解决方案，为了避免忽视跨维度交互，三重注意力模块（TAM）) (Misra et al. [2021]) 通过旋转特征图来考虑维度相关性。然而，这些工作忽略了来自训练的调谐权重的信息。因此，我们的目标是通过利用训练的模型权重的方差测量来突出显著特征。

Methodology

我们提出了NAM作为一种高效和轻量级的注意机制。我们采用了CBAM的模块集成（Woo et al[2018]），并重新设计了通道和空间注意力子模块。然后，在每个网络块的末端嵌入一个NAM模块。对于残差网络，它嵌入在残差结构的末端。对于通道注意力子模块，我们使用批量归一化（BN）的比例因子(Ioffe and Szegedy [2015])，如公式（1）所示。比例因子测量信道的方差并指示它们的重要性。

$B_{out}=BN(BN_{in} )=\gamma \frac{B_{in}-\mu\mathcal{_{B}}}{\sigma _{\mathcal{_{B}}}^{2}+\epsilon}$ (1)

其中 $\mu\mathcal{_{B}}$ 和 $\sigma\mathcal{_{B}}$ 分别为小批量 $\mathcal{B}$ 的平均值和标准偏差；γ和β是可训练的仿射变换参数（尺度和偏移）(Ioffe and Szegedy [2015])。通道注意力子模块如图1和方程（2）所示，其中 $M_c$ 表示输出特征。γ是每个通道的比例因子，权重为 $W_{\gamma } =\gamma _{i} / {\textstyle \sum_{j=0}^{}\gamma _{j} }$ 。我们还将BN的比例因子应用于空间维度，以测量像素的重要性。我们将其命名为像素归一化。相应的空间注意力子模块如图2和方程（3）所示，其中输出表示为 $M_s$ 。 $\lambda$ 是比例因子，权重为 $W_{\lambda } =\lambda _{i} / {\textstyle \sum_{j=0}^{}\lambda _{j} }$ 。为了抑制不太显著的权重，我们将正则化项添加到损失函数中，如方程（4）所示（Liu et al[2017]），其 $x$ 表示输入，γ是输出；表示网络权重； $l(\cdot )$ 是损失函数； $g(\cdot )$ 是 $l_1$ 范数罚函数； $p$ 是平衡 $g(\gamma)$ 和 $g(\lambda)$ 的惩罚。

$M_c=sigmoid(W_\gamma(BN(F_1)) )$ (2)

$M_s=sigmoid(W_\lambda(BN(F_2)) )$ (3)

$Loss=\sum_{(x,y)}^{} l(f(x,W),g)+p\sum g(\gamma )+p\sum g(\lambda )$ (4)

Experiment

在本节中，我们比较了NAM与SE、BAM、CBAM和TAM在ResNet和MobileNet中的性能。我们在一个集群上使用四个Nvidia Tesla V100 GPU来评估每种方法。我们首先在CIFAR-100上运行ResNet50（Krizhevsky等人[2009]），并使用与CBAM相同的预处理和训练配置（Woo等人[2018]），p为0.0001。表1中的比较表明，单独使用通道或空间注意力的NAM优于其他四种注意力机制。然后，我们在ImageNet上运行MobileNet（Deng等人[2009]），因为它是图像分类基准的标准数据集之一。我们将p设置为0.001，其余配置与CBAM相同。表2中的比较表明，信道和空间注意力相结合的NAM优于其他三种计算复杂度相似的NAM。

Conclusion

我们提出了一个NAM模块，该模块通过抑制不太显著的特征来提高效率。我们的实验表明，NAM在ResNet和MobileNet上都提供了效率增益。我们正在对NAM在积分变化和超参数调整方面的性能进行详细分析。我们还计划利用不同的模型压缩技术对 NAM 进行优化，以提高其效率。未来，我们将研究它对其他深度学习架构和应用的影响。

Code

import torch.nn as nn
import torch
from torch.nn import functional as Fclass Channel_Att(nn.Module):def __init__(self, channels, t=16):super(Channel_Att, self).__init__()self.channels = channelsself.bn2 = nn.BatchNorm2d(self.channels, affine=True)def forward(self, x):residual = xx = self.bn2(x)weight_bn = self.bn2.weight.data.abs() / torch.sum(self.bn2.weight.data.abs())x = x.permute(0, 2, 3, 1).contiguous()x = torch.mul(weight_bn, x)x = x.permute(0, 3, 1, 2).contiguous()x = torch.sigmoid(x) * residual #return xclass Att(nn.Module):def __init__(self, channels,shape, out_channels=None, no_spatial=True):super(Att, self).__init__()self.Channel_Att = Channel_Att(channels)def forward(self, x):x_out1=self.Channel_Att(x)return x_out1