EPSANet2021笔记
来源：
EPSANet: An Efficient Pyramid Squeeze Attention Block on Convolutional Neural Network
相关工作：
#注意力机制 #多尺度特征表示
创新点：
贡献：
- 建立了长距离通道依赖关系
- 有效获取利用不同尺度特征图的空间信息
问题：
- 作者提供代码和文章描述处理过程不一致
- 在小样本上训练测试效果不佳
代码：
# ---------------------------------------
# 论文: EPSANet: An Efficient Pyramid Squeeze Attention Block on Convolutional Neural Network (AICV 2021)
# Github:https://github.com/murufeng/EPSANet
# ---------------------------------------
import torch
from torch import nn def conv(in_planes, out_planes, kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, groups=1): """standard convolution with padding""" return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation, groups=groups, bias=False) def conv1x1(in_planes, out_planes, stride=1): """1x1 convolution""" return nn.Conv2d(in_planes, out_planes, kernel_size=1, stride=stride, bias=False) class SEWeightModule(nn.Module): def __init__(self, channels, reduction=16): super(SEWeightModule, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc1 = nn.Conv2d(channels, channels // reduction, kernel_size=1, padding=0) self.relu = nn.ReLU(inplace=True) self.fc2 = nn.Conv2d(channels // reduction, channels, kernel_size=1, padding=0) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): out = self.avg_pool(x) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) weight = self.sigmoid(out) return weight class PSAModule(nn.Module): def __init__(self, inplans, planes, conv_kernels=[3, 5, 7, 9], stride=1, conv_groups=[1, 4, 8, 16]): super(PSAModule, self).__init__() self.conv_1 = conv(inplans, planes // 4, kernel_size=conv_kernels[0], padding=conv_kernels[0] // 2, stride=stride, groups=conv_groups[0]) self.conv_2 = conv(inplans, planes // 4, kernel_size=conv_kernels[1], padding=conv_kernels[1] // 2, stride=stride, groups=conv_groups[1]) self.conv_3 = conv(inplans, planes // 4, kernel_size=conv_kernels[2], padding=conv_kernels[2] // 2, stride=stride, groups=conv_groups[2]) self.conv_4 = conv(inplans, planes // 4, kernel_size=conv_kernels[3], padding=conv_kernels[3] // 2, stride=stride, groups=conv_groups[3]) self.se = SEWeightModule(planes // 4) self.split_channel = planes // 4 self.softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): batch_size = x.shape[0] x1 = self.conv_1(x) x2 = self.conv_2(x) x3 = self.conv_3(x) x4 = self.conv_4(x) feats = torch.cat((x1, x2, x3, x4), dim=1) feats = feats.view(batch_size, 4, self.split_channel, feats.shape[2], feats.shape[3]) x1_se = self.se(x1) x2_se = self.se(x2) x3_se = self.se(x3) x4_se = self.se(x4) x_se = torch.cat((x1_se, x2_se, x3_se, x4_se), dim=1) attention_vectors = x_se.view(batch_size, 4, self.split_channel, 1, 1) attention_vectors = self.softmax(attention_vectors) feats_weight = feats * attention_vectors for i in range(4): x_se_weight_fp = feats_weight[:, i, :, :] if i == 0: out = x_se_weight_fp else: out = torch.cat((x_se_weight_fp, out), 1) return out # 输入 N C H W, 输出 N C H Wif __name__ == '__main__': input = torch.randn(3, 64, 32, 32) s2att = PSAModule(inplans=64, planes=64) output = s2att(input) print(output.shape)相关文章：
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