前言：之前介绍了CBAM模块，可以方便的添加到自己的网络模型中，代码比较简单容易理解。CBAM模块的实现是通过先后施加通道注意力和空间注意力完成信息的提炼。今天介绍的这篇文章也是来自CBAM团队，可以理解为空间注意力机制和通道注意力机制的并联，但是具体实现与CBAM有较大差别，虽然代码量相对而言比较大，实际表达的内容并不复杂。
- 作者：pprp
- 编辑：BBuf
1. BAM
BAM全程是bottlenect attention module，与CBAM很相似的起名，还是CBAM的团队完成的作品。
CBAM被ECCV18接收，BAM被BMVC18接收。
CBAM可以看做是通道注意力机制和空间注意力机制的串联（先通道后空间），BAM可以看做两者的并联。
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这个模块之所以叫bottlenect是因为这个模块放在DownSample 也就是pooling layer之前，如下图所示：
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由于改论文与上一篇：CBAM模块的理论部分极为相似，下边直接进行算法实现部分。
2. 通道部分的实现
class Flatten(nn.Module):
def forward(self, x):
return x.view(x.size(0), -1)
class ChannelGate(nn.Module):
def __init__(self, gate_channel, reduction_ratio=16, num_layers=1):
super(ChannelGate, self).__init__()
self.gate_c = nn.Sequential()
self.gate_c.add_module('flatten', Flatten())
gate_channels = [gate_channel] # eg 64
gate_channels += [gate_channel // reduction_ratio] * num_layers # eg 4
gate_channels += [gate_channel] # 64
# gate_channels: [64, 4, 4]
for i in range(len(gate_channels) - 2):
self.gate_c.add_module(
'gate_c_fc_%d' % i,
nn.Linear(gate_channels[i], gate_channels[i + 1]))
self.gate_c.add_module('gate_c_bn_%d' % (i + 1),
nn.BatchNorm1d(gate_channels[i + 1]))
self.gate_c.add_module('gate_c_relu_%d' % (i + 1), nn.ReLU())
self.gate_c.add_module('gate_c_fc_final',
nn.Linear(gate_channels[-2], gate_channels[-1]))
def forward(self, x):
avg_pool = F.avg_pool2d(x, x.size(2), stride=x.size(2))
return self.gate_c(avg_pool).unsqueeze(2).unsqueeze(3).expand_as(x)
看上去代码要比CBAM中的ChannelAttention模块要多很多，贴上ChannelAttention代码方便对比：
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, rotio=16):
super(ChannelAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.sharedMLP = nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(in_planes // rotio, in_planes, 1, bias=False))
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avgout = self.sharedMLP(self.avg_pool(x))
maxout = self.sharedMLP(self.max_pool(x))
return self.sigmoid(avgout + maxout)
首先讲ChannelGate的处理流程：
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使用avg_pool2d测试
>>> import torch.nn.functional as F >>> import torch >>> x = torch.ones((12, 8, 64, 64)) >>> x.shape torch.Size([12, 8, 64, 64]) >>> F.avg_pool2d(x,x.size(2), stride=x.size(2)).shape torch.Size([12, 8, 1, 1]) >>>其效果与AdaptiveAvgPool2d(1)是一样的。
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然后经过gate_c模块，里边先经过Flatten将其变为[batch size, channel]形状的tensor, 然后后边一大部分都是Linear模块，进行线性变换。（ps:虽然代码看上去多，但是功能很简单）这个部分与SE模块有一点相似，但是可以添加多个Linear层，蕴含的信息要更丰富一点。
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最终按照输入tensor x的形状进行扩展，得到关于通道的注意力。
然后讲一下与CBAM中的channel attention的区别：
- CBAM中使用的是先用adaptiveAvgPooling，然后进行卷积实现的通道处理；BAM使用的也是adaptiveAvgPooling, 然后进行多个Linear线性变换，得到channel attention。其实关于用1
1卷积和Linear层实现，在feature map尺寸为1
1的时候，两者从数学原理上讲，没有区别。具体可以参考知乎上的问题：1*1的卷积核和全连接层有什么异同？
- CBAM中激活函数使用sigmoid， BAM中的通道部分使用了ReLU，还添加了BN层。
3. 空间注意力机制
class SpatialGate(nn.Module):
def __init__(self,
gate_channel,
reduction_ratio=16,
dilation_conv_num=2,
dilation_val=4):
super(SpatialGate, self).__init__()
self.gate_s = nn.Sequential()
self.gate_s.add_module(
'gate_s_conv_reduce0',
nn.Conv2d(gate_channel,
gate_channel // reduction_ratio,
kernel_size=1))
self.gate_s.add_module('gate_s_bn_reduce0',
nn.BatchNorm2d(gate_channel // reduction_ratio))
self.gate_s.add_module('gate_s_relu_reduce0', nn.ReLU())
# 进行多个空洞卷积，丰富感受野
for i in range(dilation_conv_num):
self.gate_s.add_module(
'gate_s_conv_di_%d' % i,
nn.Conv2d(gate_channel // reduction_ratio,
gate_channel // reduction_ratio,
kernel_size=3,
padding=dilation_val,
dilation=dilation_val))
self.gate_s.add_module(
'gate_s_bn_di_%d' % i,
nn.BatchNorm2d(gate_channel // reduction_ratio))
self.gate_s.add_module('gate_s_relu_di_%d' % i, nn.ReLU())
self.gate_s.add_module(
'gate_s_conv_final',
nn.Conv2d(gate_channel // reduction_ratio, 1, kernel_size=1))
def forward(self, x):
return self.gate_s(x).expand_as(x)
这里可以看出，代码量相比CBAM中的spatial attention要大很多，依然进行对比：
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.conv = nn.Conv2d(2,1,kernel_size, padding=padding, bias=False)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avgout = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)
maxout, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)
x = torch.cat([avgout, maxout], dim=1)
x = self.conv(x)
return self.sigmoid(x)
这个部分空间注意力处理就各有特色了，先说一下BAM中的流程：
- 先经过一个conv+bn+relu模块，通道缩进，信息进行压缩。
- 然后经过了多个dilated conv+bn+relu模块，空洞率设置为4（默认）。
- 最后经过一个卷积，将通道压缩到1。
- 最终将其扩展为tensor x的形状。
区别在于：
- CBAM中通过通道间的max,avg处理成通道数为2的feature, 然后通过卷积+Sigmoid得到最终的map
- BAM中则全部通过卷积或者空洞卷积完成信息处理，计算量更大一点, 但是融合了多感受野，信息更加丰富。
4. BAM融合
class BAM(nn.Module):
def __init__(self, gate_channel):
super(BAM, self).__init__()
self.channel_att = ChannelGate(gate_channel)
self.spatial_att = SpatialGate(gate_channel)
def forward(self, x):
att = 1 + F.sigmoid(self.channel_att(x) * self.spatial_att(x))
return att * x
最终融合很简单，需要注意的就是两者是相乘的，并且使用了sigmoid进行归一化。
论文链接:https://arxiv.org/pdf/1807.06514
核心代码:https://github.com/pprp/SimpleCVReproduction/tree/master/attention/BAM
后记：感觉BAM跟CBAM相比有一点点复杂，没有CBAM的那种简洁美。这两篇都是坐着在同一时期进行发表的，所以并没有互相的一个详细的对照，但是大概看了一下，感觉CBAM效果好于BAM。
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