注意力机制详解系列（一）：注意力机制概述

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📝注意力机制系列介绍：本系列主要介绍计算机视觉领域的注意力机制方法，分为注意力机制概述、通道注意力，空间注意力，混合域注意力和时域注意力、注意力机制总结等不同分类展开介绍，后续系列会对上述各种注意力机制方法进行重点讲解，重点论文会配上论文和对应代码，并简要解释，如有错误请大家在评论区指正，如有侵权联系删除。

一、注意力机制介绍

注意力机制来源于上个世纪90年代，认知领域的学者发现，人类在处理信息时，天然会过滤掉不太关注的信息，着重于感兴趣信息，于是将这种处理信息的机制称为注意力机制。注意力机制的灵感来源可以归结到人对环境的生理感知上来。比方说，我们的视觉系统更倾向于去挑选影像中的部分信息进行集中分析而忽略掉图像中的无关信息。

计算机视觉注意力机制可以被视为一个动态选择过程，通过根据输入的重要性自适应地加权特征来实现。自从被提出用以解决机器翻译问题以来，注意力模型(Attention Model)现在已经成为神经网络研究中的一个非常重要的研究领域。目前注意力机制在很多视觉任务中都有好处，例如：图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、人物再识别、动作识别、少量显示学习、医学图像处理，图像生成、姿势估计、超分辨率、三维视觉和多模式任务。

总结：注意力机制的本质是一种权重分配机制，即对不同重要程度的信息赋予不同的权重，让系统学会注意力关注重点信息，同时忽略无关信息。

注意力机制发展历程：

二、注意力机制种类

按不同种类分，注意力机制主要分成软注意力机制、强注意力机制、和自注意力机制。
1.软注意力机制：根据每个区域被关注程度的高低，用0~1之间的概率值来表示；与硬注意力相比，软注意力是一个可微的过程，可以通过训练过程的前向和后向反馈学习得到；因为对每部分信息都有考虑，所以相对于硬注意机制，计算量比较大。

2.强注意力机制：即哪些区域是被关注的，哪些区域是不被关注的，是一个是或不是的问题，会直接舍弃掉一些不相关项，如在图像领域的图像裁剪，裁剪后留下的部分即被关注的区域；优势在于会节省一定的时间和计算成本，但是有可能会丢失一部分信息。值得注意的是，因其是一个不可微的过程，所以在cv领域，一般用在强化学习中；如在视频领域中，因为有时序性关系，每张图片即为某个时间点下的采样，强注意力机制则可以看成是否对该时间点的采样关注，可以通过强化学习来训练。

3.自注意力机制：自注意力是对每个输入赋予的权重取决于输入数据之间的关系，即通过输入项内部之间的相互博弈决定每个输入项的权重。与前两项机制相比，自注意力在计算时，具有并行计算的优势。

总结： 硬注意力机制是从当前储存的信息中只选择一个，例如在卷积神经网络中，只选择N个特征图(通道)中的其中1个(通道注意力)，或者是从图像中裁切下其中的一小部分区域(空间注意力)。软注意力机制则不丢弃任何信息，只是给他们赋予不同的权重，给予不同的影响力。由于硬注意力机制通常不可微分，很难通过反向传播参与训练，神经网络中通常使用软注意力机制。

**在CV领域注意力机制方式还可以分类为通道注意力，空间注意力，混合域注意力和时域注意力等。**下面通过网上的一张综述图介绍卷积神经网络中常见的几种注意力机制模块：

不同注意力机制结构对比：

三、注意力机制介绍：

计算机领域存在各式各样的注意力机制，通过赋予空间中的不同通道或者区域以不同的权重。下图总结了目前常用的cv中的注意力机制，以及相互关系。（图片摘自文献网络，侵权联系删除！）

总结：本章就各种不同域的注意力机制进行介绍，主要进行分类汇总介绍，后续系列会对上述各种注意力机制进行重点讲解，重点论文会配上论文和对应代码，并简要解释，敬请期待。