注意力模型CBAM

论文：CBAM: Convolutional Block Attention Module 

 

Convolutional Block Attention Module (CBAM) 表示卷积模块的注意力机制模块。是一种结合了空间（spatial）和通道（channel）的注意力机制模块。相比于senet只关注通道（channel）的注意力机制可以取得更好的效果。

 

基于传统VGG结构的CBAM模块。需要在每个卷积层后面加该模块。

基于shortcut结构的CBAM模块。例如resnet50，该模块在每个resnet的block后面加该模块。

Channel attention module:

将输入的featuremap，分别经过基于width和height的global max pooling 和global average pooling，然后分别经过MLP。将MLP输出的特征进行基于elementwise的加和操作，再经过sigmoid激活操作，生成最终的channel attention featuremap。将该channel attention featuremap和input featuremap做elementwise乘法操作，生成Spatial attention模块需要的输入特征。

其中，seigema为sigmoid操作，r表示减少率，其中W0后面需要接RELU激活。

 

Spatial attention module:

将Channel attention模块输出的特征图作为本模块的输入特征图。首先做一个基于channel的global max pooling 和global average pooling，然后将这2个结果基于channel 做concat操作。然后经过一个卷积操作，降维为1个channel。再经过sigmoid生成spatial attention feature。最后将该feature和该模块的输入feature做乘法，得到最终生成的特征。

其中，seigema为sigmoid操作，7*7表示卷积核的大小，7*7的卷积核比3*3的卷积核效果更好。

 

The code:

def cbam_module(inputs,reduction_ratio=0.5,name=""):
    with tf.variable_scope("cbam_"+name, reuse=tf.AUTO_REUSE):
        batch_size,hidden_num=inputs.get_shape().as_list()[0],inputs.get_shape().as_list()[3]

        maxpool_channel=tf.reduce_max(tf.reduce_max(inputs,axis=1,keepdims=True),axis=2,keepdims=True)
        avgpool_channel=tf.reduce_mean(tf.reduce_mean(inputs,axis=1,keepdims=True),axis=2,keepdims=True)
        
        maxpool_channel = tf.layers.Flatten()(maxpool_channel)
        avgpool_channel = tf.layers.Flatten()(avgpool_channel)
        
        mlp_1_max=tf.layers.dense(inputs=maxpool_channel,units=int(hidden_num*reduction_ratio),name="mlp_1",reuse=None,activation=tf.nn.relu)
        mlp_2_max=tf.layers.dense(inputs=mlp_1_max,units=hidden_num,name="mlp_2",reuse=None)
        mlp_2_max=tf.reshape(mlp_2_max,[batch_size,1,1,hidden_num])

        mlp_1_avg=tf.layers.dense(inputs=avgpool_channel,units=int(hidden_num*reduction_ratio),name="mlp_1",reuse=True,activation=tf.nn.relu)
        mlp_2_avg=tf.layers.dense(inputs=mlp_1_avg,units=hidden_num,name="mlp_2",reuse=True)
        mlp_2_avg=tf.reshape(mlp_2_avg,[batch_size,1,1,hidden_num])

        channel_attention=tf.nn.sigmoid(mlp_2_max+mlp_2_avg)
        channel_refined_feature=inputs*channel_attention

        maxpool_spatial=tf.reduce_max(inputs,axis=3,keepdims=True)
        avgpool_spatial=tf.reduce_mean(inputs,axis=3,keepdims=True)
        max_avg_pool_spatial=tf.concat([maxpool_spatial,avgpool_spatial],axis=3)
        conv_layer=tf.layers.conv2d(inputs=max_avg_pool_spatial, filters=1, kernel_size=(7, 7), padding="same", activation=None)
        spatial_attention=tf.nn.sigmoid(conv_layer)

        refined_feature=channel_refined_feature*spatial_attention

    return refined_feature