尺度感知调制器（SAM）—在浅层优雅的构建注意力机制

1. 文章介绍

近年来，基于Transformer和CNN的视觉基础模型取得巨大成功。有许多研究进一步地将Transformer结构与CNN架构结合，设计出了更为高效的hybrid CNN-Transformer Network，但它们的精度仍然不尽如意。本文介绍了一种新的基础模型SMT（Scale-Aware Modulation Transformer），它以更低的参数量（params）和计算量（flops）取得了大幅性能的提升。

2. 出发点

• 层级式结构的网络，由于在浅层时图片的分辨太大，导致自注意力的二次复杂性会带来严重的计算负担。因此在浅层stage如何优雅设计高效的attention计算机制是十分重要的。
• 回顾以往的大部分Hierarchical（Multi-scale）的模型，以Swin为代表，以及后续的CvT，PvT，Shunted Transformer等等，它们的主要贡献点都是设计出了一种更高效的attention计算单元，比如local attention，lightweight convolution attention等等。
• ViT论文中提出，Transformer模型的注意力捕捉依赖关系为，浅层捕捉local信息，深层捕捉global信息，而这种特性在多层级网络架构上也会出现，如下图。
  

3 SMT结构

SMT的总体框架如上图所示。整个网络包括四个阶段，每个阶段的下采样率为{4, 8, 16, 32}。我们并非和FocalNet一样构建一个无注意力机制的网络，而是首先在前两个阶段采用文章提出的尺度感知调制（SAM），然后在倒数第二个阶段中依次堆叠一个SAM Block和一个多头自注意力（MSA） Block，简称MIX Block，以建模从捕捉局部到全局依赖关系的转变。对于最后一个阶段，我们仅使用MSA块来有效地捕捉长距离依赖关系。

3.1 Scale-Aware Modulation（SAM）

class Attention(nn.Module):
    def __init__(self, dim, ca_num_heads=4, expand_ratio=2):
        super().__init__()

        self.dim = dim # 这个是输入的通道数
        self.ca_num_heads = ca_num_heads # MHMC中分类头（head）的数量，也就是卷积核的数量
        self.act = nn.GELU() # 后面SAA中卷积后使用的激活函数
        self.split_groups=self.dim//ca_num_heads # 每一个分类头中有多少个通道，也就是SAA中形成的组的数量
        self.v = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) # SAM图中左边的Linear
        self.s = nn.Linear(dim, dim, bias=qkv_bias) # SAM图中右边的Linear

        # 为每一个分类头定义一个不同大小的卷积核，（3，5，7，9，……），分别命名为local_conv_1,local_conv_1,……
        # 注意这里使用的是分组卷积，保证了每个通道之间的独立性
        for i in range(self.ca_num_heads): 
            local_conv = nn.Conv2d(dim//self.ca_num_heads, dim//self.ca_num_heads, kernel_size=(3+i*2), padding=(1+i), stride=1, groups=dim//self.ca_num_heads)
            setattr(self, f"local_conv_{i + 1}", local_conv)
        
        self.proj0 = nn.Conv2d(dim, dim*expand_ratio, kernel_size=1, padding=0, stride=1, groups=self.split_groups) # 这个SAA中进行组中特征融合的第一个1x1卷积层
        self.bn = nn.BatchNorm2d(dim*expand_ratio) # 正则化层
        self.proj1 = nn.Conv2d(dim*expand_ratio, dim, kernel_size=1, padding=0, stride=1) # SAA中进行组间特征融合的第二个1x1卷积层
    
    def forward(self, x, H, W):
        B, N, C = x.shape

        v = self.v(x) # 图a中左边的Linear
        s = self.s(x).reshape(B, H, W, self.ca_num_heads, C//self.ca_num_heads).permute(3, 0, 4, 1, 2) # 图a中右边的Linear，并将形状变为[ca_num_heads,B, C//ca_num_heads, H, W]
        
        # MHMC中一个head，一个head的进行卷积
        for i in range(self.ca_num_heads):
            local_conv = getattr(self, f"local_conv_{i + 1}")
            s_i = s[i] # 取出一个head中的特征
            s_i = local_conv(s_i) # 进行分组卷积，结果是[B, C//numheads, H, W]，这里的C//numheads就是下面的self.split_groups
            s_i = s_i.reshape(B, self.split_groups, -1, H, W) # 将卷积结果中一个通道编为一组，共self.split_groups组，那个-1实际上就是1，表示通道数为1
            if i == 0:
                s_out = s_i
            else:
                s_out = torch.cat([s_out,s_i],2) # 然后按通道维度将结果合并，实现了每个head中抽出一个通道组成一组
        s_out = s_out.reshape(B, C, H, W) # 变换形状准备进行最后的特征聚合
        
        # SAA中的特征融合，源代码中就一行，为了便于理解我将他拆开了
        s_out = self.proj0(s_out) # 组内聚合
        s_out = self.act(self.bn(s_out)) # 正则化，激活函数
        s_out = self.proj1(s_out).reshape(B, C, N).permute(0, 2, 1) # 组间聚合，形成调制器modulator
        x = s_out * v # 对v进行调制

        return x

• 多头混合卷积MHMC（Multi-Head Mixed Convolution）
  在MHMC中，我们引入了具有不同卷积核大小的多个卷积层，使其能够捕捉多个尺度上的空间特征。当我们将N head设置得较大时，能够引入大卷积核来扩大感受野，增强其建模长距离依赖关系的能力。如上图(b)所示，MHMC将输入通道分为N个头，对每个头应用独立的深度可分离卷积。我们将卷积核大小初始化为3x3，并逐头递增。这种方法使得我们能够人为的通过调整头的数量来调节感受野的范围和多粒度信息。
• 多尺度感知聚合SAA（Scale-Aware Aggregation）
  为了增强MHMC中多个头之间的信息交互，我们引入了一种新的轻量化聚合模块，称为多尺度感知聚合（SAA），如上图?所示。SAA首先对MHMC生成的不同粒度的特征进行重组和分组。具体而言，我们从每个头中选择一个通道来构建一个组，然后在每个组内进行up-down的特征融合，从而增强多尺度特征的多样性。值得注意的是，Num_group = C / N_head，C为输入通道数，这意味着组的数量与MHMC中头的数量成反比，每个组里只包含N个特征通道。随后，我们使用1x1卷积进行组内-组间模式的跨组信息融合，从而实现轻量且高效的聚合效果。

如下图所示，我们可视化出SAA前和SAA后的特征图，可以观察到SAA模块加强了语义相关的低频信号，并准确地聚焦于目标物体最重要的部分。与聚合之前的卷积映射相比，SAA模块展示了更好的能力来捕捉和表示视觉识别任务的关键特征。