【Block总结】OutlookAttention注意力，捕捉细节和局部特征|即插即用

论文信息

• 标题: VOLO: Vision Outlooker for Visual Recognition
• 作者: Li Yuan, Qibin Hou, Zihang Jiang, Jiashi Feng, Shuicheng Yan
• 代码链接: https://github.com/sail-sg/volo
• 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2106.13112
  

创新点

• 前景注意力机制: VOLO引入了一种称为“outlook attention”的新型注意力机制，能够动态地在输入图像上进行局部特征聚合。这种机制专注于编码细粒度特征，而不是传统自注意力机制所关注的全局依赖性，从而提高了模型在视觉识别任务中的表现。
• 高效的特征编码: VOLO通过滑动窗口的方式进行局部特征聚合，打破了自注意力机制在计算复杂度上的瓶颈，使得模型在内存使用上更加高效。
  

方法

• 模型架构: VOLO的架构相对简单，主要包括以下几个部分：
  • Outlook Attention: 该机制通过局部窗口内的相似度计算生成注意力权重，有效地聚合细粒度特征。
  • 多层感知机（MLP）: 用于进一步处理和整合特征，增强模型的表达能力。

实验结果

• ImageNet-1K分类任务: VOLO在该任务中实现了87.1%的top-1准确率，成为首个在该数据集上超过87%准确率的模型，且未使用任何额外训练数据。与其他模型相比，VOLO在参数量仅为296M的情况下，表现出色，显示出其高效性。
• 下游任务表现: VOLO在CityScapes和ADE20K等下游任务中也表现优异，分别取得了84.3%和54.3%的mIoU（平均交并比）得分，证明了其良好的迁移学习能力。

总结

VOLO通过引入前景注意力机制和高效的特征编码方法，显著提升了视觉识别模型的性能，尤其是在细粒度特征的处理上。该模型在多个标准数据集上取得了优异的成绩，为未来的视觉识别研究提供了新的思路和方向。VOLO的设计理念和实验结果表明，基于注意力的模型在视觉识别领域具有广泛的应用潜力。

代码

import torch
import torch.nn as nn
import math
import torch.nn.functional as Fclass OutlookAttention(nn.Module):"""Implementation of outlook attention--dim: hidden dim--num_heads: number of heads--kernel_size: kernel size in each window for outlook attentionreturn: token features after outlook attention"""def __init__(self, dim, num_heads, kernel_size=3, padding=1, stride=1,qkv_bias=False, qk_scale=None, attn_drop=0., proj_drop=0.):super().__init__()head_dim = dim // num_headsself.num_heads = num_headsself.kernel_size = kernel_sizeself.padding = paddingself.stride = strideself.scale = qk_scale or head_dim**-0.5self.v = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias)self.attn = nn.Linear(dim, kernel_size**4 * num_heads)self.attn_drop = nn.Dropout(attn_drop)self.proj = nn.Linear(dim, dim)self.proj_drop = nn.Dropout(proj_drop)self.unfold = nn.Unfold(kernel_size=kernel_size, padding=padding, stride=stride)self.pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=stride, stride=stride, ceil_mode=True)def forward(self, x):B, H, W, C = x.shapev = self.v(x).permute(0, 3, 1, 2)  # B, C, H, Wh, w = math.ceil(H / self.stride), math.ceil(W / self.stride)v = self.unfold(v).reshape(B, self.num_heads, C // self.num_heads,self.kernel_size * self.kernel_size,h * w).permute(0, 1, 4, 3, 2)  # B,H,N,kxk,C/Hattn = self.pool(x.permute(0, 3, 1, 2)).permute(0, 2, 3, 1)attn = self.attn(attn).reshape(B, h * w, self.num_heads, self.kernel_size * self.kernel_size,self.kernel_size * self.kernel_size).permute(0, 2, 1, 3, 4)  # B,H,N,kxk,kxkattn = attn * self.scaleattn = attn.softmax(dim=-1)attn = self.attn_drop(attn)x = (attn @ v).permute(0, 1, 4, 3, 2).reshape(B, C * self.kernel_size * self.kernel_size, h * w)x = F.fold(x, output_size=(H, W), kernel_size=self.kernel_size,padding=self.padding, stride=self.stride)x = self.proj(x.permute(0, 2, 3, 1))x = self.proj_drop(x)return xif __name__ == "__main__":# 如果GPU可用，将模块移动到 GPUdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 输入张量 (batch_size, height, width,channels)x = torch.randn(1,40,40,32).to(device)# 初始化 OutlookAttention 模块dim=32block = OutlookAttention(dim,8)print(block)block = block.to(device)# 前向传播output = block(x)print("输入:", x.shape)print("输出:", output.shape)

输出结果：