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Motivation

Position attention module

Channel attention module

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在目前的场景分割任务中，为了能够捕获丰富的上下文信息，提高分割结果的准确度，常见的方法大多是对顶端feature map进行不同尺度的特征提取，最后整合到一起，典型的例如ASPP方法；而在这篇论文中，作者提出了一种别样的思路，与scSE有着异曲同工之妙：通过探索空间与通道中各自的内部相关性，捕获丰富的上下文信息。

• Motivation

作者针对现在的场景分割模型中，对于容易混淆的物体，或者拥有各种不同表现形式的同一物体，难以正确识别的问题，提出了一种类似scSE，与常见多尺度特征提取不同的解决办法——position attention module and channel attention module。前者根据feature map中任意一点与其他所有点之间的相关性，通过加权和，将每个点与其的相关性的乘积组合起来，增强位置信息之间的联系，而后者也是基于同样的思考，根据任意通道与其他通道的相关性，通过加权和，将每个通道与其的相关性的乘积组合起来，增强通道信息之间的联系，最后将两个模型产生的feature map逐元素相加，得到最终的结果。

作者认为他们引入了一种自注意机制，可以捕获在空间和通道上的视觉特征依赖性，从而提高分割结果的精确度。

上图是整个模型的Overview，可以理解为增强ResNet分割结果的一个网络模型配件，它对源自ResNet顶端的feature map进行处理，平行输入到position attention module和channel attention module中进行处理，在输入两者之前，会经过一个普通的卷积层，主要作用是将feature map的通道数降低；经过两个attention map后，得到的两个结果进行逐元素相加，最后通过一个卷积层，输出预测图。

• Position attention module

上图是position attention module的图解。对于输入的的feature map，首先通过带有BN和ReLU的普通卷积层，生成，然后将它们reshape成，这里，之后用转置后的与进行矩阵乘积，得到的结果通过一个softmax分类器，最终得到，即为空间spatial attention map：

上面的公式是spatial attention map中每一个元素的数学表达式，的意义是第个位置对第个位置影响程度，因为这里有，所以在中，一个位置由二维表示，变成了一维表示。

之后我们将转置后与进行矩阵乘积，得到的结果再乘以一个尺度系数，最后reshape回，与最初的feature map 逐元素相加，得到输出结果：

在这里是尺度系数，初始值设为0，通过学习逐渐增大，可以从公式中看出，最终结果里的每一个位置的数值，都是在原始数值的基础上，增加了一个其他位置对该位置影响程度的加权和。

• Channel attention module

这是channel attention module的图解，与position attention module的思路基本是一致的，区别在于，最初的不在通过带有BN和ReLU的普通卷积层，而是直接平行输入，应用到模型之中去，经过reshape和reshape加上转置进行矩阵相乘，通过一个softmax，最后得到，之后将与进行矩阵相乘，得到的结果乘以一个尺度系数，最后与原图逐元素相加，得到最终结果：

上面两个公式分别是与中，每个元素的数学表达式。

将两个模型产生的结果进行逐元素相加，最后通过一个卷积层，输出预测图，就是整体模型的思路。

作者认为，它们的模型可以附加在很多网络模型的后面，能够显著提高模型效果，却不会增加过多的参数。