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1 SENet

SE注意力机制（Squeeze-and-Excitation Networks）:是一种通道类型的注意力机制，就是在通道维度上增加注意力机制，主要内容是是squeeze和excitation.

就是使用另外一个新的神经网络(两个Linear层)，针对通道维度的数据进行学习，获取到特征图每个通道的重要程度，然后再和原始通道数据相乘即可。
具体参考Blog：
CNN中的注意力机制

小结：

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。

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。

代码：
拆解步骤，forward代码写的比较细节

import torch
from torch import nn
from torchstat import stat  # 查看网络参数# 定义SE注意力机制的类
class se_block(nn.Module):# 初始化, in_channel代表输入特征图的通道数, ratio代表第一个全连接下降通道的倍数def __init__(self, in_channel, ratio=4):# 继承父类初始化方法super(se_block, self).__init__()# 属性分配# 全局平均池化，输出的特征图的宽高=1self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)# 第一个全连接层将特征图的通道数下降4倍self.fc1 = nn.Linear(in_features=in_channel, out_features=in_channel//ratio, bias=False)# relu激活self.relu = nn.ReLU()# 第二个全连接层恢复通道数self.fc2 = nn.Linear(in_features=in_channel//ratio, out_features=in_channel, bias=False)# sigmoid激活函数，将权值归一化到0-1self.sigmoid = nn.Sigmoid()# 前向传播def forward(self, inputs):  # inputs 代表输入特征图# 获取输入特征图的shapeb, c, h, w = inputs.shape# 全局平均池化 [b,c,h,w]==>[b,c,1,1]x = self.avg_pool(inputs)# 维度调整 [b,c,1,1]==>[b,c]x = x.view([b,c])# 第一个全连接下降通道 [b,c]==>[b,c//4]  # 这里也是使用Linear层的原因，只是对Channel进行线性变换x = self.fc1(x)x = self.relu(x)# 第二个全连接上升通道 [b,c//4]==>[b,c]  # 再通过Linear层恢复Channel数目x = self.fc2(x)# 对通道权重归一化处理  # 将数值转化为（0，1）之间，体现不同通道之间重要程度x = self.sigmoid(x)# 调整维度 [b,c]==>[b,c,1,1]  x = x.view([b,c,1,1])# 将输入特征图和通道权重相乘outputs = x * inputsreturn outputs

结果展示：

提示： in_channel/ratio需要大于0，否则线性层输入是0维度，没有意义，可以根据自己需求调整ratio的大小。

2 ECANet

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，而且是不必要的。
参考Blog：
CNN中的注意力机制

代码：
详细版本：在forward中，介绍了每一步的作用

import torch
from torch import nn
import math
from torchstat import stat  # 查看网络参数# 定义ECANet的类
class eca_block(nn.Module):# 初始化, in_channel代表特征图的输入通道数, b和gama代表公式中的两个系数def __init__(self, in_channel, b=1, gama=2):# 继承父类初始化super(eca_block, self).__init__()# 根据输入通道数自适应调整卷积核大小kernel_size = int(abs((math.log(in_channel, 2)+b)/gama))# 如果卷积核大小是奇数，就使用它if kernel_size % 2:kernel_size = kernel_size# 如果卷积核大小是偶数，就把它变成奇数else:kernel_size = kernel_size + 1# 卷积时，为例保证卷积前后的size不变，需要0填充的数量padding = kernel_size // 2# 全局平均池化，输出的特征图的宽高=1self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)# 1D卷积，输入和输出通道数都=1，卷积核大小是自适应的# 这个1维卷积需要好好了解一下机制，这是改进SENet的重要不同点self.conv = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=kernel_size,bias=False, padding=padding)# sigmoid激活函数，权值归一化self.sigmoid = nn.Sigmoid()# 前向传播def forward(self, inputs):# 获得输入图像的shapeb, c, h, w = inputs.shape# 全局平均池化 [b,c,h,w]==>[b,c,1,1]x = self.avg_pool(inputs)# 维度调整，变成序列形式 [b,c,1,1]==>[b,1,c]x = x.view([b,1,c])   # 这是为了给一维卷积# 1D卷积 [b,1,c]==>[b,1,c]x = self.conv(x)# 权值归一化x = self.sigmoid(x)# 维度调整 [b,1,c]==>[b,c,1,1]x = x.view([b,c,1,1])# 将输入特征图和通道权重相乘[b,c,h,w]*[b,c,1,1]==>[b,c,h,w]outputs = x * inputsreturn outputs

精简版：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torchinfo import summary
import mathclass EfficientChannelAttention(nn.Module):           # Efficient Channel Attention moduledef __init__(self, c, b=1, gamma=2):super(EfficientChannelAttention, self).__init__()t = int(abs((math.log(c, 2) + b) / gamma))k = t if t % 2 else t + 1self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.conv1 = nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=k, padding=int(k/2), bias=False)self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):x = self.avg_pool(x)# 这里可以对照上一版代码，理解每一个函数的作用x = self.conv1(x.squeeze(-1).transpose(-1, -2)).transpose(-1, -2).unsqueeze(-1)out = self.sigmoid(x)return out

效果展示：

总结：
ECANet参数更少！

3 CBAM

CBAM注意力机制是由**通道注意力机制（channel）和空间注意力机制（spatial）**组成。
先通道注意力，后空间注意力的顺序注意力模块！

3.1 通道注意力

输入数据，对数据分别做最大池化操作和平均池化操作(输出都是batchchannel11)，然后使用SENet的方法，针对channel进行先降维后升维操作，之后将输出的两个结果相加，再使用Sigmoid得到通道权重，再之后使用View函数恢复**(batchchannel11)**维度，和原始数据相乘得到通道注意力结果！
通道注意力代码：

#（1）通道注意力机制
class channel_attention(nn.Module):# 初始化, in_channel代表输入特征图的通道数, ratio代表第一个全连接的通道下降倍数def __init__(self, in_channel, ratio=4):# 继承父类初始化方法super(channel_attention, self).__init__()# 全局最大池化 [b,c,h,w]==>[b,c,1,1]self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size=1)# 全局平均池化 [b,c,h,w]==>[b,c,1,1]self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)# 第一个全连接层, 通道数下降4倍self.fc1 = nn.Linear(in_features=in_channel, out_features=in_channel//ratio, bias=False)# 第二个全连接层, 恢复通道数self.fc2 = nn.Linear(in_features=in_channel//ratio, out_features=in_channel, bias=False)# relu激活函数self.relu = nn.ReLU()# sigmoid激活函数self.sigmoid = nn.Sigmoid()# 前向传播def forward(self, inputs):# 获取输入特征图的shapeb, c, h, w = inputs.shape# 输入图像做全局最大池化 [b,c,h,w]==>[b,c,1,1]max_pool = self.max_pool(inputs)# 输入图像的全局平均池化 [b,c,h,w]==>[b,c,1,1]avg_pool = self.avg_pool(inputs)# 调整池化结果的维度 [b,c,1,1]==>[b,c]max_pool = max_pool.view([b,c])avg_pool = avg_pool.view([b,c])# 第一个全连接层下降通道数 [b,c]==>[b,c//4]x_maxpool = self.fc1(max_pool)x_avgpool = self.fc1(avg_pool)# 激活函数x_maxpool = self.relu(x_maxpool)x_avgpool = self.relu(x_avgpool)# 第二个全连接层恢复通道数 [b,c//4]==>[b,c]x_maxpool = self.fc2(x_maxpool)x_avgpool = self.fc2(x_avgpool)# 将这两种池化结果相加 [b,c]==>[b,c]x = x_maxpool + x_avgpool# sigmoid函数权值归一化x = self.sigmoid(x)# 调整维度 [b,c]==>[b,c,1,1]x = x.view([b,c,1,1])# 输入特征图和通道权重相乘 [b,c,h,w]outputs = inputs * xreturn outputs

3.2 空间注意力

针对输入数据，分别选取数据中最大值所在的维度(batch1h*w)，和按照维度进行数据平均操作(batch1hw),然后将两个数据做通道连接(batch2hw),使用卷积操作，将channel维度降为1，之后对结果取sigmoid，得到空间注意力权重，和原始数据相乘得到空间注意力结果。

代码：

#（2）空间注意力机制
class spatial_attention(nn.Module):# 初始化，卷积核大小为7*7def __init__(self, kernel_size=7):# 继承父类初始化方法super(spatial_attention, self).__init__()# 为了保持卷积前后的特征图shape相同，卷积时需要paddingpadding = kernel_size // 2# 7*7卷积融合通道信息 [b,2,h,w]==>[b,1,h,w]self.conv = nn.Conv2d(in_channels=2, out_channels=1, kernel_size=kernel_size,padding=padding, bias=False)# sigmoid函数self.sigmoid = nn.Sigmoid()# 前向传播def forward(self, inputs):# 在通道维度上最大池化 [b,1,h,w]  keepdim保留原有深度# 返回值是在某维度的最大值和对应的索引x_maxpool, _ = torch.max(inputs, dim=1, keepdim=True)# 在通道维度上平均池化 [b,1,h,w]x_avgpool = torch.mean(inputs, dim=1, keepdim=True)# 池化后的结果在通道维度上堆叠 [b,2,h,w]x = torch.cat([x_maxpool, x_avgpool], dim=1)# 卷积融合通道信息 [b,2,h,w]==>[b,1,h,w]x = self.conv(x)# 空间权重归一化x = self.sigmoid(x)# 输入特征图和空间权重相乘outputs = inputs * xreturn outputs

3.3 CBAM

将通道注意力模块和空间注意力模块顺序串联得到CBAM模块！
代码：

class cbam(nn.Module):# 初始化，in_channel和ratio=4代表通道注意力机制的输入通道数和第一个全连接下降的通道数# kernel_size代表空间注意力机制的卷积核大小def __init__(self, in_channel, ratio=4, kernel_size=7):# 继承父类初始化方法super(cbam, self).__init__()# 实例化通道注意力机制self.channel_attention = channel_attention(in_channel=in_channel, ratio=ratio)# 实例化空间注意力机制self.spatial_attention = spatial_attention(kernel_size=kernel_size)# 前向传播def forward(self, inputs):# 先将输入图像经过通道注意力机制x = self.channel_attention(inputs)# 然后经过空间注意力机制x = self.spatial_attention(x)return x

结果：

4 展示网络层具体信息

安装包

pip install torchstat

使用

from torchstat import stat net = cbam(16)
stat(net, (16, 256, 256))  # 不需要Batch维度

注意力机制后期学习到再持续更新！！

参考博客：
CNN注意力机制
ECANet