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论文：https://arxiv.org/pdf/1807.06521.pdf

中文版：CBAM: Convolutional Block Attention Module中文翻译

源码：https://github.com/Jongchan/attention-module

目录

一、论文的出发点

二、论文的主要工作

三、CBAM模块的具体实现

四、实验

五、总结

六、代码实现

卷积块注意模块(CBAM)，一个简单而有效的用于前馈卷积神经网络的注意模块。

给定中间特征图，CBAM模块可以顺序地推导出两个独立维度的注意力图（通道和空间），然后将注意力乘到输入特征图上进行自适应特征细化。

一、论文的出发点

cnn基于其丰富的表征能力，极大地推动了视觉任务的完成，为了提高cnn网络的性能，最近的研究主要聚焦在网络的三个重要因素:深度、宽度和基数。除了这些因素，作者还研究了网络架构的一个不同方面——注意力。注意力研究的目标是通过使用注意机制来增加表现能力:关注重要的特征，并抑制不必要的特征。在本文中，作者提出了一个新的网络模块，名为“卷积块注意模块”（CBAM），该模块用来强调这两个主要维度上的有意义的特征:通道和空间轴，该模块实现方式是通过学习强调或抑制哪些信息，有效地帮助信息在网络中流动。

二、论文的主要工作

1. 提出了一种简单而有效的注意力模块(CBAM)，可广泛应用于增强cnn的表示能力。
2. 作者验证了我们的注意模块的有效性，通过广泛的消融试验。
3. 通过插入CBAM，作者验证了在多个基准测试(ImageNet-1K, MS COCO，和VOC 2007)上，各种网络的性能都得到了极大的改善。

三、CBAM模块的具体实现

CBAM模块的整体结构图：

该模块有两个顺序子模块:通道（Channel）和空间（Spatial）。

1. Channel attention module

目的：利用特征的通道间关系生成通道注意图。

方法：通道维度不变，压缩输入特征图的空间维度。

步骤：

（1）AP和MP操作：首先通过使用AP(average pooling)和MP(max pooling)操作聚合特征图F的空间信息，生成特征向量、。

（2）转发入共享网络Shared MLP：、被转发到一个共享网络，共享网络由一个隐含层的多层感知器(MLP)组成，为了减少参数开销，隐含层的激活大小设置为，在该模块中，输入的特征图先再通过一个全连接层将通道数压缩为原来的1/r倍，经过ReLU激活函数进行激活，再通过一个全连接层扩张到原通道数，输出得到两个激活后的特征向量。

（3）特征合并和进行softmax：将共享网络应用到每个特征向量后，使用按元素进行求和并通过softmax函数得到包含通道注意力的特征向量。原文中没有给予这个特征向量命名符，为了方便将其称之为s。

Channel attention module模块整体的算子公式如下所示：

σ是指sigmoid函数，，。

最后将s与原特征图F相乘，得到特征图F'，传递给Spatial attention module。

2. Spatial attention module

目的：利用特征间的空间关系生成空间注意图。

方法：空间维度不变，压缩通道维度。

步骤：

（1）AP和MP操作：首先特征图F'使用AP(average pooling)和MP(max pooling)操作得到两个1*H*W的特征图。

（2）拼接和卷积：将它们拼接在一起得到一个2*H*W的特征图，再通过一个7x7的卷积重新得到1*H*W的特征图。

（3）sigmoid：最后，通过一个sigmoid函数，得到包含空间注意力的特征图。原文中没有给予这个特征图命名符，为了方便将其称之为z。

Spatial attention module模块整体的算子公式如下所示：

最后将z与F'进行相乘，就得到了原特征图大小且包含空间和通道注意力的特征图，进行输出。

重复该过程，进行端到端训练，得到最佳的空间和通道注意力。

四、实验

以ResNet作为主干特征提取网络，将CBAM嵌入ResBlock，嵌入位置如下：

实验1：寻找最佳的池化方法，使得通道注意力提取最佳。

实验2：寻找最佳的模块实验顺序。

实验3：寻找最佳的通道池化方法和卷积核大小，使得空间注意力提取最佳。

五、总结

CBAM模块可以顺序地推导出两个独立维度的注意力图（通道和空间），然后将注意力乘到输入特征图上进行自适应特征细化。CBAM模块中子模块Channel attention module与SE模块十分相似，都是经过池化层、全连接层，最后由softmax函数得到channel权重，并且提出了空间注意力提取的子模块，最终得到的特征图同时包含空间和通道注意力。

六、代码实现

import torch
import torch.nn as nn


class ChannelAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16):
        super(ChannelAttention, self).__init__()
        self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
        self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)

        self.fc1 = nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False)
        self.relu1 = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Conv2d(in_planes // ratio, in_planes, 1, bias=False)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.avg_pool(x))))
        max_out = self.fc2(self.relu1(self.fc1(self.max_pool(x))))
        out = avg_out + max_out
        return self.sigmoid(out)


class SpatialAttention(nn.Module):
    def __init__(self, kernel_size=7):
        super(SpatialAttention, self).__init__()

        assert kernel_size in (3, 7), 'kernel size must be 3 or 7'
        padding = 3 if kernel_size == 7 else 1

        self.conv1 = nn.Conv2d(2, 1, kernel_size, padding=padding, bias=False)  # 7,3     3,1
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        avg_out = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
        max_out, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
        x = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
        x = self.conv1(x)
        return self.sigmoid(x)


class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, in_planes, ratio=16, kernel_size=7):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.ca = ChannelAttention(in_planes, ratio)
        self.sa = SpatialAttention(kernel_size)

    def forward(self, x):
        out = x * self.ca(x)
        result = out * self.sa(out)
        return result

if __name__ == '__main__':
    x = torch.randn(1, 1024, 32, 32)
    net = CBAM(1024)
    out = net.forward(x)
    criterion = nn.L1Loss()
    loss = criterion(out, x)
    loss.backward()
    # 最终输出特征图V的size和损失值
    print('out shape : {}'.format(out.shape))
    print('loss value : {}'.format(loss))