自注意力机制是什么。自注意力机制如何用于Resnet-18,通常放在Resnet-18的哪个层后面。
时间: 2023-07-22 19:13:17 浏览: 203
自注意力机制(Self-Attention Mechanism)是一种用于建模序列数据中不同位置之间依赖关系的机制。它可以在输入序列的不同位置之间进行交互和信息传递,从而更好地捕捉全局依赖关系。
在ResNet-18中,通常将自注意力机制应用在最后的全连接层之前。这是因为自注意力机制能够在全局范围内对特征进行交互和整合,从而更好地捕捉输入特征的上下文信息。放在全连接层之前可以使网络更好地理解输入特征的关系,并产生更准确的预测结果。
具体来说,在ResNet-18中,自注意力机制可以被添加在全连接层之前的最后一个卷积层的输出特征图上。自注意力机制会对该特征图中的不同位置进行交互,并生成新的特征表示,然后再将这些特征输入到全连接层进行分类或其他任务。
通过引入自注意力机制,ResNet-18能够更好地利用图像中不同位置之间的依赖关系,提高对输入图像的理解能力和表达能力。这对于一些需要全局信息的任务,如图像分类或目标检测,是尤为重要的。
相关问题
resnet-18添加注意力机制
在ResNet-18中添加注意力机制可以通过引入SE(Squeeze-and-Excitation)注意力模块来实现。SE注意力模块是一种传统的通道注意力机制,可以有效地改进网络的分类精度。
以下是在ResNet-18中添加SE注意力模块的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义SE注意力模块
class SELayer(nn.Module):
def __init__(self, channel, reduction=16):
super(SELayer, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),
nn.Sigmoid()
)
def forward(self, x):
b, c, _, _ = x.size()
y = self.avg_pool(x).view(b, c)
y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)
return x * y
# 定义ResNet-18网络结构
class ResNet(nn.Module):
def __init__(self, block, layers, num_classes=1000):
super(ResNet, self).__init__()
self.in_channels = 64
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, bias=False)
self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
self.relu = nn.ReLU(inplace=True)
self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)
self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])
self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)
self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)
self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3], stride=2)
self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1))
self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)
# 添加SE注意力模块
self.se = SELayer(512 * block.expansion)
def _make_layer(self, block, channels, blocks, stride=1):
layers = []
layers.append(block(self.in_channels, channels, stride))
self.in_channels = channels * block.expansion
for _ in range(1, blocks):
layers.append(block(self.in_channels, channels))
return nn.Sequential(*layers)
def forward(self, x):
x = self.conv1(x)
x = self.bn1(x)
x = self.relu(x)
x = self.maxpool(x)
x = self.layer1(x)
x = self.layer2(x)
x = self.layer3(x)
x = self.layer4(x)
# 应用SE注意力模块
x = self.se(x)
x = self.avgpool(x)
x = torch.flatten(x, 1)
x = self.fc(x)
return x
# 创建ResNet-18模型并添加SE注意力模块
model = ResNet(block, [2, 2, 2, 2])
```
在上述代码中,我们定义了一个SE注意力模块`SELayer`,并在ResNet-18的每个残差块的输出上应用了该注意力模块。通过这种方式,我们可以在ResNet-18中添加注意力机制,从而改进网络的分类精度。
resnet自注意力机制
### ResNet 中自注意力机制的应用与实现
#### 背景介绍
卷积神经网络(CNN),特别是ResNet,在计算机视觉领域取得了巨大成功。然而,随着数据集复杂度增加以及任务需求提升,传统 CNN 的表现逐渐遇到瓶颈。为了进一步增强模型表达能力和泛化性能,研究者们提出了多种改进方案,其中引入注意力机制成为一种有效途径。
#### 自注意力机制概述
自注意力机制允许模型聚焦于输入序列的不同位置上重要性各异的信息片段。对于图像处理而言,则意味着可以更精准地捕捉到局部区域内的语义关联性和全局上下文依赖关系。这种特性使得带有自注意力模块的网络能够在保持原有架构优势的同时获得更好的特征提取效果[^1]。
#### 应用于ResNet的具体方式
##### 通道注意力 (Channel Attention)
通过对不同通道之间的重要性进行建模来调整各层输出权重分布情况。具体来说就是在标准残差单元基础上加入了一个额外分支用来计算各个滤波器响应值所对应的加权系数向量 s(c),再将其乘回原图谱 Ftr得到最终输出 Otr=Ftr×s(c)。
```python
import torch.nn as nn
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_planes, ratio=8):
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)
```
##### 空间注意力 (Spatial Attention)
除了考虑通道维度外还可以着眼于空间域内像素间的相互作用规律设计相应组件。该方法旨在突出显示那些具有较高贡献度的位置信息并抑制无关干扰项的影响程度。其基本思路是先分别沿高度方向 h 和宽度 w 对应求取均值 m(h,w) 及最大值 M(h,w),接着组合二者形成新的张量 T=[m;M],最后经由全连接层映射至单通道热力图 S∈R^(H×W)^ 并施加激活函数σ() 得到期望的空间掩码矩阵 A=sigma(T)。
```python
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)
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)
```
##### Split-Attention Networks (ResNeSt)
作为另一种创新性的尝试,Split-Attention Networks 提出了一个新的视角去理解如何构建高效的多尺度表征学习框架。不同于以往简单堆叠多个相同大小的感受野路径的做法,此版本巧妙地将单一卷积操作拆解成若干组平行子流,并赋予每条支路独立可调参数集合 Wg 。之后借助分组策略聚合所有候选表示 z_g ,并通过 softmax 函数选出最优解 y* 来指导后续决策过程 [^2]。
```python
from functools import partial
from timm.models.layers import DropPath, trunc_normal_
def conv_bn(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding, groups=1):
result = nn.Sequential()
result.add_module('conv', nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels,
kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, groups=groups, bias=False))
result.add_module('bn', nn.BatchNorm2d(num_features=out_channels))
return result
class RSoftmax(nn.Module):
def __init__(self, radix, cardinality):
super().__init__()
self.radix = radix
self.cardinality = cardinality
def forward(self, x):
batch = x.size(0)
if self.radix > 1:
x = x.view(batch, self.cardinality*self.radix, -1).transpose(1, 2).contiguous()
x = F.softmax(x, dim=1)
x = x.reshape(batch, -1, self.cardinality * self.radix)
else:
x = torch.sigmoid(x)
return x
# 更完整的ResNeSt定义省略...
```
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