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轉(zhuǎn)載：Bestsong

簡(jiǎn)介

（1）Pyramid Split Attention Block用于增強(qiáng)特征提取

（2）即插即用，可將Pyramid Split Attention Block取代ResNet的3×3卷積，提出基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)ESPANet

（3）目標(biāo)分類與目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)達(dá)到state-of-the-art效果

（4）代碼開(kāi)源：https://github.com/murufeng/EPSANet

算法

Pyramid Split Attention (PSA)在SENet的基礎(chǔ)上提出多尺度特征圖提取策略，整體結(jié)構(gòu)圖如下所示。具體可分為如下四個(gè)步驟：

（1）Split and Concat (SPC)模塊用于獲得空間級(jí)多尺度特征圖；

（2）SEWeight（SENet中的模塊）被用于獲得空間級(jí)視覺(jué)注意力向量來(lái)抽取多尺度響應(yīng)圖的目標(biāo)特征；

（3）使用Softmax函數(shù)用于再分配特征圖權(quán)重向量；

（4）元素相乘操作用于權(quán)重向量與原始特征圖來(lái)獲得最終結(jié)果響應(yīng)圖。

PSA模塊整體結(jié)構(gòu)

Split and Concat module

SPC模塊整體結(jié)構(gòu)圖

如上圖所示，k0、k1 、k2和k3是不同卷積核參數(shù)（以ESPANet-small為例，論文取3，5，7和9），G0、G1、G2和G3是分組卷積的參數(shù)（以ESPANet-small為例，論文默認(rèn)取1,4,8和16）。整體可看做是模型采用不同卷積核提取多尺度目標(biāo)特征，并采取Concat操作結(jié)合不同感受野下的多尺度特征。

ESPANet

ESPANet中的block如下所示，相比于ResNet，其就是使用PSA模塊取代3x3的卷積，ESPANet block整體結(jié)構(gòu)如下圖所示。

ESPANet block

因此ESPANet整體結(jié)構(gòu)圖與ResNet類型，唯一區(qū)別即使在每個(gè)block中前者使用PSA模塊取代后者的3x3卷積，ESPANet整體結(jié)構(gòu)如下圖所示。

ESPANet整體結(jié)構(gòu)圖

代碼

由于ESPANet整體結(jié)構(gòu)圖與ResNet類型，唯一區(qū)別即使在每個(gè)block中前者使用PSA模塊取代后者的3x3卷積，因此本部分著重于PSA模塊的代碼。

PSA模塊整體配置如下：包含四個(gè)卷積層和SEWeight模塊和Softmax函數(shù)

PSA模塊整體初始化代碼

PSA模塊前向傳播函數(shù)如下：Split---Concat---SEWeight---Softmax

此外本文中使用的SEWeight就是SENet中使用的SEWeight，有興趣的可以看看這篇論文(

https://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Hu_Squeeze-and-Excitation_Networks _CVPR_2018_paper.pdf)

PSA模塊前向傳播代碼

綜上所示，ESPANet是一個(gè)即插即用視覺(jué)注意力基準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)，可用于目標(biāo)分類、檢測(cè)、分割等計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，整體代碼可從（https://github.com/murufeng/EPSANet）得到。