ULSAM: Ultra-Lightweight Subspace Attention Module for Compact Convolutional Neural Networks

URL

https://arxiv.org/pdf/2006.15102.pdf

TL;DR

ULSAM 是一个超轻量级的子空间注意力网络，适合用在轻量级的网络中，例如 MobileNet、ShuffleNet 等
适合用在图像细粒度分类任务中，能减少大约 13% 的 Flops 和大约 25% 的 params，在 ImageNet - 1K 和其他三个细粒度分类数据集上 Top1 error 分别降低 0.27% 和 1%
与 SENet 有点类似，SENet 在 C 维度上添加注意力，ULSAM 在HW 维度上添加注意力

Algorithm

网络结构

将输入 tensor F 按照通道分为 g 组：CHW --> gGHW，$F =
[F_1,F_2,…,F_g] $ ，每一组 $F_n$ 被称为一个子空间
对每个子空间 $F_n$ 进行如下运算：
- Depth-wise Conv(kernel_size = 1)
- MaxPool2d(kernel_size = 3, stride = 1, padding = 1)，这一步可以获得感受野同时减小方差
- Point-wise Conv(kernel_size = 1), kernels = 1
- softmax
- out = x + x * softmax
将所有子空间的结果 concat 作为输出

公式表示

$dw_n = {DW}^{1*1}(F_n)$

$maxpool_n = {maxpool}^{3*3, 1}(dw_n)$

$pw_n = {PW}^1(maxpool_n)$

$A_{n} = softmax(pw_n)$

$\hat F_n = (A_n \otimes F_n) \oplus F_n$

$\hat F = concat([\hat F_1,\hat F_2,...,\hat F_g])$

源码表示

import torch
import torch.nn as nn

torch.set_default_tensor_type(torch.cuda.FloatTensor)


class SubSpace(nn.Module):
    """
    Subspace class.

    ...

    Attributes
    ----------
    nin : int
        number of input feature volume.

    Methods
    -------
    __init__(nin)
        initialize method.
    forward(x)
        forward pass.

    """

    def __init__(self, nin):
        super(SubSpace, self).__init__()
        self.conv_dws = nn.Conv2d(
            nin, nin, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=nin
        )
        self.bn_dws = nn.BatchNorm2d(nin, momentum=0.9)
        self.relu_dws = nn.ReLU(inplace=False)

        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)

        self.conv_point = nn.Conv2d(
            nin, 1, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=1
        )
        self.bn_point = nn.BatchNorm2d(1, momentum=0.9)
        self.relu_point = nn.ReLU(inplace=False)

        self.softmax = nn.Softmax(dim=2)

    def forward(self, x):
        out = self.conv_dws(x)
        out = self.bn_dws(out)
        out = self.relu_dws(out)

        out = self.maxpool(x)

        out = self.conv_point(out)
        out = self.bn_point(out)
        out = self.relu_point(out)

        m, n, p, q = out.shape
        out = self.softmax(out.view(m, n, -1))
        out = out.view(m, n, p, q)

        out = out.expand(x.shape[0], x.shape[1], x.shape[2], x.shape[3])

        out = torch.mul(out, x)

        out = out + x

        return out

Grad-CAM++ 热力图

ULSAM 加入到 MobileNet v1 和 v2 之后，模型的 focus 能力更好

Thoughts

虽然 Flops 和 params 减小或者几乎不变，但引入了很多 element-wise 运算，估计速度会慢
SENet 使用 sigmoid 来处理权重，而 ULSAM 使用 HW 维度上 softmax 处理权重，所以需要使用残差结构

网络表现

通过控制变量实验，验证子空间数量 g 和替换位置 pos 对模型表现的影响

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