facenet改进,使用双重注意力机制来改进,CA和SA注意力机制,原理及代码
时间: 2023-06-11 22:08:27 浏览: 136
FaceNet是一种流行的人脸识别模型,其主要思想是将人脸图像嵌入到一个低维空间中,使得该空间中的欧几里得距离对应于人脸之间的相似度。双重注意力机制是FaceNet的改进之一,它增加了通道注意力和空间注意力机制,以提高人脸嵌入的准确性。
通道注意力(Channel Attention,CA)机制是指对输入特征图的通道维度进行注意力权重的计算,以强调重要的特征通道。具体而言,对于一个输入特征图$X$,其通过一个全局池化层进行压缩,得到通道维度的平均值和最大值,即:
$$
z_{avg}=\frac{1}{H\times W}\sum_{i=1}^H\sum_{j=1}^W X_{i,j},\\
z_{max}=\max_{i,j} \left(X_{i,j}\right)
$$
然后,将$z_{avg}$和$z_{max}$通过一个全连接层进行融合,并通过一个sigmoid函数映射到0到1之间的范围内:
$$
\alpha_{channel}=\sigma\left(W_{2}\delta\left(W_{1}[z_{avg};z_{max}]\right)\right)
$$
其中,$[z_{avg};z_{max}]$表示将$z_{avg}$和$z_{max}$在通道维度上进行拼接,$\delta$表示激活函数,$W_{1}$和$W_{2}$分别表示两个全连接层中的权重矩阵,$\sigma$表示sigmoid激活函数。最终,将$\alpha_{channel}$与输入特征图进行元素级乘积,得到加权后的特征图:
$$
X_{CA}=X\odot \alpha_{channel}
$$
空间注意力(Spatial Attention,SA)机制是指对输入特征图的空间维度进行注意力权重的计算,以强调重要的特征区域。具体而言,对于一个输入特征图$X$,其通过一个卷积层进行特征提取,得到一个通道数为$C$、尺寸为$H\times W$的特征图。然后,将特征图通过两个卷积层分别得到横向和纵向的注意力权重矩阵$M_{h}$和$M_{w}$:
$$
M_{h}=\delta\left(W_{h}\operatorname{AvgPool}\left(X\right)\right),\\
M_{w}=\delta\left(W_{w}\operatorname{AvgPool}\left(X\right)\right)
$$
其中,$\operatorname{AvgPool}$表示平均池化,$W_{h}$和$W_{w}$分别表示两个卷积层中的权重矩阵,$\delta$表示激活函数。最终,将$M_{h}$和$M_{w}$通过一个外积运算得到二维的注意力权重矩阵$M_{spatial}$:
$$
M_{spatial}=M_{h}\otimes M_{w}
$$
其中,$\otimes$表示外积运算。最终,将$M_{spatial}$与输入特征图进行元素级乘积,得到加权后的特征图:
$$
X_{SA}=X\odot M_{spatial}
$$
将通道注意力和空间注意力机制结合起来,得到双重注意力机制:
$$
X_{dual}=X_{CA}\odot M_{spatial}
$$
以下是使用PyTorch实现双重注意力机制的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class DualAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super(DualAttention, self).__init__()
self.ca = ChannelAttention(in_channels)
self.sa = SpatialAttention(in_channels)
def forward(self, x):
x_ca = self.ca(x)
x_sa = self.sa(x)
x_dual = x_ca * x_sa
return x_dual
class ChannelAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels, reduction_ratio=16):
super(ChannelAttention, self).__init__()
self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)
self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)
self.fc1 = nn.Conv2d(in_channels, in_channels // reduction_ratio, kernel_size=1)
self.fc2 = nn.Conv2d(in_channels // reduction_ratio, in_channels, kernel_size=1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
avg_out = self.fc2(self.fc1(self.avg_pool(x)))
max_out = self.fc2(self.fc1(self.max_pool(x)))
out = avg_out + max_out
return self.sigmoid(out)
class SpatialAttention(nn.Module):
def __init__(self, in_channels):
super(SpatialAttention, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels, 1, kernel_size=1)
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)
out = torch.cat([avg_out, max_out], dim=1)
out = self.conv1(out)
return self.sigmoid(out)
```
其中,DualAttention为双重注意力机制的模块,ChannelAttention为通道注意力机制的模块,SpatialAttention为空间注意力机制的模块,这些模块均可单独使用。在DualAttention中,先通过ChannelAttention计算通道注意力权重,再通过SpatialAttention计算空间注意力权重,最终将两者相乘得到加权后的特征图。