【CCNet】《CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》

发布时间:2024年01月09日

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ICCV-2019



1 Background and Motivation

分割任务中全局的上下文信息非常重要,如果高效轻量的获取上下文?

Thus, is there an alternative solution to achieve such a target in a more efficient way?

作者提出了 Criss-Cross Attention

相比于 Non-local(【NL】《Non-local Neural Networks》

复杂度从 O((HxW)x(HxW)) 降低到了 O((HxW)x(H+W-1))

2 Related Work

  • semantic segmentation
  • contextual information aggregation
  • Attention model

3 Advantages / Contributions

  • 提出 Criss-Cross 注意力,capture contextual information from full-image dependencies in a more efficient and effective way
  • 在语义分割数据集 Cityscapes, ADE20K 和实例分割数据 COCO 上均有提升

4 Method

整理流程如下
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Criss-Cross Attention Module 用了两次,叫 recurrent Criss-Cross attention (RCCA) module

下面是和 non-local 的对比
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比如(b)中,计算蓝色块的 attention,绿色块不同深浅表示与蓝色块的相关程度,第一次结合十字架attention得到黄色块,第二次再结合十字架attention,得到红色块

为什么两次,因为一次捕获不到全局上下文信息,两次就可以,如下图

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第一次,计算深绿色块的 Criss-Cross 注意力,只能获取到浅绿色块的信息,蓝色块的信息获取不到,浅绿色可以获取到蓝色块信息
第二次,计算深绿色块的 Criss-Cross 注意力,因为第一次计算浅绿色块注意力时已经有蓝色块信息了,此时,可以获取到蓝色块信息

更细节的 Criss-Cross 注意力图如下
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下面结合图 3 看看公式表达

输入 H ∈ R C × W × H H \in \mathbb{R}^{C \times W \times H} HRC×W×H

query 和 key, { Q , K } ∈ R C ′ × W × H \{Q, K\} \in \mathbb{R}^{{C}' \times W \times H} {Q,K}RC×W×H C ′ {C}' C 为 1/8 C C C

Q u ∈ R C ′ Q_u \in \mathbb{R}^{{C}'} Qu?RC u u u H × W H \times W H×W 中空间位置索引,特征图 Q 的子集(每个空间位置)

Ω u ∈ R ( H + W ? 1 ) × C ′ \Omega_{u} \in \mathbb{R}^{(H + W -1) \times {C}' } Ωu?R(H+W?1)×C,特征图 K 的子集(每个十字架)

Affinity operation 可以定义为

d i , u = Q u Ω i , u T d_{i,u} = Q_u \Omega_{i, u}^T di,u?=Qu?Ωi,uT?

Q Q Q上每个空间位置 Q u Q_u Qu?,找到 K K K 上对应的同行同列十字架 Ω u \Omega_{u} Ωu? i i i 是十字架中空间位置的索引, d i , u ∈ D d_{i,u} \in {D} di,u?D D ∈ R ( H + W ? 1 ) × W × H D \in \mathbb{R}^{(H+W-1) \times W \times H} DR(H+W?1)×W×H Q Q Q K K K 计算的 D D D 经过 softmax 后成 A ∈ R ( H + W ? 1 ) × W × H A \in \mathbb{R}^{(H + W -1) \times W \times H} AR(H+W?1)×W×H

Q Q Q K K K 计算出来了权重 A A A 最终作用到 K K K 上,形式如下:

H u ′ = ∑ i ∈ ∣ Φ u ∣ A i , u Φ i , u + H u {H}_u^{'} = \sum_{i \in | \Phi_u|} A_{i,u}\Phi_{i,u} + H_u Hu?=iΦu??Ai,u?Φi,u?+Hu?

Φ i , u \Phi_{i,u} Φi,u? Ω i , u \Omega_{i, u} Ωi,u?,一个是特征图 V V V 的子集,一个是特征图 K K K 的子集, H H H 是输入, H ′ {H}^{'} H 为输出, i i i 是十字架索引, u u u H H H x W W W 空间位置索引

为了使每一个位置 u u u 可以与任何位置对应起来,作者通过两次计算 Criss-cross 来完成,只需对 H ′ {H}^{'} H 再次计算 criss-cross attention,输出 H ′ ′ {H}^{''} H′′,此时就有:

u u u and θ \theta θ in the same row or column
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A A A 表示 loop = 1 时的注意力 weight, A ′ {A}' A 表示 loop = 2 时的 weight

u u u and θ \theta θ not in the same row or column,eg 图 4,深绿色位置是 u u u,蓝色的位置是 θ \theta θ
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加上
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再看看代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
 
def INF(B,H,W):
     return -torch.diag(torch.tensor(float("inf")).cuda().repeat(H),0).unsqueeze(0).repeat(B*W,1,1)
 
class CrissCrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels):
        super(CrissCrossAttention, self).__init__()
        self.in_channels = in_channels
        self.channels = in_channels // 8
        self.ConvQuery = nn.Conv2d(self.in_channels, self.channels, kernel_size=1)
        self.ConvKey = nn.Conv2d(self.in_channels, self.channels, kernel_size=1)
        self.ConvValue = nn.Conv2d(self.in_channels, self.in_channels, kernel_size=1)
 
        self.SoftMax = nn.Softmax(dim=3)
        self.INF = INF
        self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1))
 
    def forward(self, x):
        b, _, h, w = x.size()
 
        # [b, c', h, w]
        query = self.ConvQuery(x)
        # [b, w, c', h] -> [b*w, c', h] -> [b*w, h, c']
        query_H = query.permute(0, 3, 1, 2).contiguous().view(b*w, -1, h).permute(0, 2, 1)
        # [b, h, c', w] -> [b*h, c', w] -> [b*h, w, c']
        query_W = query.permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(b*h, -1, w).permute(0, 2, 1)
        
        # [b, c', h, w]
        key = self.ConvKey(x)
        # [b, w, c', h] -> [b*w, c', h]
        key_H = key.permute(0, 3, 1, 2).contiguous().view(b*w, -1, h)
        # [b, h, c', w] -> [b*h, c', w]
        key_W = key.permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(b*h, -1, w)
        
        # [b, c, h, w]
        value = self.ConvValue(x)
        # [b, w, c, h] -> [b*w, c, h]
        value_H = value.permute(0, 3, 1, 2).contiguous().view(b*w, -1, h)
        # [b, h, c, w] -> [b*h, c, w]
        value_W = value.permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(b*h, -1, w)
        
        # [b*w, h, c']* [b*w, c', h] -> [b*w, h, h] -> [b, h, w, h]
        energy_H = (torch.bmm(query_H, key_H) + self.INF(b, h, w)).view(b, w, h, h).permute(0, 2, 1, 3)
        # [b*h, w, c']*[b*h, c', w] -> [b*h, w, w] -> [b, h, w, w]
        energy_W = torch.bmm(query_W, key_W).view(b, h, w, w)
        # [b, h, w, h+w]  concate channels in axis=3 
 
        concate = self.SoftMax(torch.cat([energy_H, energy_W], 3))
        # [b, h, w, h] -> [b, w, h, h] -> [b*w, h, h]
        attention_H = concate[:,:,:, 0:h].permute(0, 2, 1, 3).contiguous().view(b*w, h, h)
        attention_W = concate[:,:,:, h:h+w].contiguous().view(b*h, w, w)
 
        # [b*w, h, c]*[b*w, h, h] -> [b, w, c, h]
        out_H = torch.bmm(value_H, attention_H.permute(0, 2, 1)).view(b, w, -1, h).permute(0, 2, 3, 1)
        out_W = torch.bmm(value_W, attention_W.permute(0, 2, 1)).view(b, h, -1, w).permute(0, 2, 1, 3)
 
        return self.gamma*(out_H + out_W) + x
 
if __name__ == "__main__":
    model = CrissCrossAttention(512)
    x = torch.randn(2, 512, 28, 28)
    model.cuda()
    out = model(x.cuda())
    print(out.shape)

参考

5 Experiments

5.1 Datasets and Metrics

  • Cityscapes
  • ADE20K
  • COCO

Mean IoU (mIOU, mean of class-wise intersection over union section over union) for Cityscapes and ADE20K and the standard COCO metrics Average Precision (AP) for COCO

5.2 Experiments on Cityscapess

(1)Comparisons with state-of-the-arts
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DPC 用了更强的主干,更多的数据集来 train

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(2)Ablation studies

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消融了下循环的次数,还是很猛的,第一次就提升了 2.9 个点,第二次又提升了 1.8 个

看看效果图,重点看作者圈出来的白色虚线椭圆区域
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对比看看其他的 context aggregation 模块
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作者的 Criss-Cross Attention 比较猛

其次比较猛的是 Non-local,但是作者的计算量小很多

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看看特征图,重点看作者圈出来的绿色十字加号区域
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5.3 Experiments on ADE20K

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5.4 Experiments on COCO

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6 Conclusion(own)

《Large Kernel Matters Improve Semantic Segmentation by Global Convolutional Network》

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文章来源:https://blog.csdn.net/bryant_meng/article/details/135192231
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