CBAM: Convolutional Block Attention Module

ECCV2018

1、介绍

CBAM的中文名字是基于卷积块的注意机制，从结构上来看，它结合了空间注意力机制和通道注意力机制，从效果上来看，它能提高分类和检测的正确率。

2、模型结构

总体结构

输入的Feature map维度为 $\mathbb R ^{B*C*H*W}$ （各维度代表BCHW），经过通道注意力机制之后

先得到Channel Attention Module维度为 $\mathbb R^{B*C*1*1}$ （得到每一个channel的对应权重，权重值越大，代表着那个通道特征图越重要），element-wised相乘

得到空间注意力Spatial Attention Module 维度为 $\mathbb R^{B*1*H*W}$ ，（得到针对空间的对应注意力权重，权重越大，代表特征图上的内容越重要）

通道注意力机制

在下图中，MaxPool的操作就是提取一副特征图上的最大值，提取后的维度是 $\mathbb R^{B*C*1*1}$ ；AvgPool的操作就是提取一副特征图上的平均值，提取后的维度是 $\mathbb R^{B*C*1*1}$ ；MLP是一个共享（共用，只有一个）的全连接操作，在此得到两个对应的通道注意力编码序列（两个序列都蕴含着不同的注意力信息），加和激活后形成正式的通道注意力

$\begin{aligned} \mathbf{M}_{\mathbf{c}}(\mathbf{F}) &=\sigma(M L P(A v g P o o l(\mathbf{F}))+M L P(\operatorname{Max} \operatorname{Pool}(\mathbf{F}))) \\ &=\sigma\left(\mathbf{W}_{1}\left(\mathbf{W}_{0}\left(\mathbf{F}_{\mathbf{a v g}}^{\mathbf{c}}\right)\right)+\mathbf{W}_{\mathbf{1}}\left(\mathbf{W}_{0}\left(\mathbf{F}_{\max }^{\mathbf{c}}\right)\right)\right) \end{aligned}$

空间注意力机制

在下图中，MaxPool的操作就是在通道上提取最大值，针对高和宽的每一个像素点都进行一次提取，得到 $\mathbf{F}_{\mathbf{max}}^{\mathbf{s}} \in \mathbb{R}^{1 \times H \times W}$ ；AvgPool的操作就是在通道上提取平均值，针对高和宽的每一个像素点都进行一次提取，得到 $\mathbf{F}_{\mathbf{a v g}}^{\mathbf{s}} \in \mathbb{R}^{1 \times H \times W}$ ；接着将前面所提取到的特征图（通道数都为1）合并得到一个2通道的特征图，在通过卷积层映射成一个单通道的feature map

概括为

基于 channel 进行 max pooling 和 avg pooling ;

将上述的结果基于 channel 做 concat ;

将 concat 后的结果经过一个 7x7 卷积操作， channel 降为1;

将结果经过 sigmoid 生成 spatial attention feature ，可以与输入的特征图做乘法，为 feature map 增加空间注意力。

$\begin{aligned} \mathbf{M}_{\mathbf{s}}(\mathbf{F}) &=\sigma\left(f^{7 \times 7}\left(\left[A v g P_{o o l}(\mathbf{F}) ; M a x P o o l(\mathbf{F})\right]\right)\right) \\ &=\sigma\left(f^{7 \times 7}\left(\left[\mathbf{F}_{\mathbf{a v g}}^{\mathbf{s}} ; \mathbf{F}_{\max }^{\mathbf{s}}\right]\right)\right) \end{aligned}$

3、模型特点

1.在通道注意力机制中引入全连接，并通过全连接降维，有利于提取更重要的信息（相当于PCA操作）

2.一般注意力机制是用AvgPool操作，本文引入MaxPool操作，可以提取到不同信息，增强特征的多样性。

实验

整合进入Resnet

4、代码实现Pytorch

import math
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Flatten(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x.view(x.size(0), -1)
class ChannelGate(nn.Module):
    def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16):
        super(ChannelGate, self).__init__()
        self.gate_channels = gate_channels
        self.mlp = nn.Sequential(
            Flatten(),
            nn.Linear(gate_channels, gate_channels // reduction_ratio),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(gate_channels // reduction_ratio, gate_channels)
        )
    def forward(self, x):
        avg_pool = F.avg_pool2d(x, (x.size(2), x.size(3)), stride=(x.size(2), x.size(3)))
        channel_avg = self.mlp(avg_pool)
        max_pool = F.max_pool2d(x, (x.size(2), x.size(3)), stride=(x.size(2), x.size(3)))
        channel_max = self.mlp(max_pool)
        channel_att_sum = channel_avg + channel_max
        scale = torch.sigmoid(channel_att_sum).unsqueeze(2).unsqueeze(3).expand_as(x)
        return x * scale
class ChannelPool(nn.Module):
    def forward(self, x):
        return torch.cat((torch.max(x, 1)[0].unsqueeze(1), torch.mean(x, 1).unsqueeze(1)), dim=1)
class SpatialGate(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SpatialGate, self).__init__()
        self.compress = ChannelPool()
        self.spatial = torch.nn.Conv2d(2, 1, kernel_size=(7, 7), stride=(1, 1), padding=(3, 3))
    def forward(self, x):
        x_compress = self.compress(x)
        x_out = self.spatial(x_compress)
        scale = torch.sigmoid(x_out)  # broadcasting
        return x * scale
class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, gate_channels, reduction_ratio=16, pool_types=['avg', 'max']):
        super(CBAM, self).__init__()
        self.ChannelGate = ChannelGate(gate_channels, reduction_ratio, pool_types)
        self.SpatialGate = SpatialGate()
    def forward(self, x):
        x_out = self.ChannelGate(x)
        x_out = self.SpatialGate(x_out)
        return x_out