《CCNet：Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》论文笔记

深碍√TFBOYSˉ_ 2022-12-20 02:26 131阅读 0赞

参考代码：[CCNet][]

# 1. 概述 #

> 导读：CNN网络中较大范围的依赖（long-range dependencies）可以捕捉到很多有用的上下文信息，这个特性在图像理解任务中具有重要作用（如分割）。文章在参考non-local设计理念的基础上使用在像素点位置十字交叉的方式进行attention操作，用以获取丰富的上下文信息，提出由CCA模块构建的CCNet（criss-cross Network）。文章的方法相比之前的non-local具有如下两个优点：  
> 1）相比non-local在显存上的开销更小，之间差距差了11倍；  
> 2）在计算开销上，相比non-local减少了85%的计算量；  
> 文章的方法在Cityscapes和ADE20K数据集上mIoU分别达到了81.4和45.22。

文章网络attention模块设计的思路很大程度上是来自于non-local方法，文中在其基础上对计算效率和显存占用做了优化。下图是一个典型的non-local的计算流程图：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]  
其在分辨率为 ( H ∗ W ) (H\*W) (H∗W)下计算量可以大体描述为 O ( ( H ∗ W ) ∗ ( H ∗ W ) ) O((H\*W)\*(H\*W)) O((H∗W)∗(H∗W))。对此文章使用十字型采样的方式减少对应的资源消耗，但是为了弥补简单十字型采样带来的表达不足，文章使用了**参数共享的堆叠方式**，从而得到下图中的attention计算流程：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]  
则经过十字型采样之后整个的计算量大体变为了 O ( ( W + H − 1 ) ∗ H ∗ W ) O((W+H-1)\*H\*W) O((W\+H−1)∗H∗W)。

在下表中比较了在相同baseline下non-local和CCA模块的性能比较，见下表所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 2]

# 2. 方法设计 #

## 2.1 网络结构 ##

文章的整体网络结构比较简单，具体见下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 3]  
输入的图像首先经过一个带有dilation convolution的卷积得到特征图 X X X（其stride=8），之后经过一个channel采样的卷积通道数下采样得到特征图 H H H，之后经过两个权值共享的CCA模块得到经过优化的特征图，之后送入后面的分割头得到最后的分割结果。

## 2.2 CCA模块 ##

文章的CCA模块其具体结构见下图所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 4]  
输入的特征图表示为 H ∈ R C ∗ W ∗ H H\\in R^\{C\*W\*H\} H∈RC∗W∗H，之后分别经过两个 1 ∗ 1 1\*1 1∗1的卷积得到特征图 \{ Q , K \} ∈ R C ‘ ∗ W ∗ H \\\{Q,K\\\}\\in R^\{C^\{‘\}\*W\*H\} \{ Q,K\}∈RC‘∗W∗H，再经过一个Affinity的操作（内部包含较多的切片操作，手机端部署难弄-\_-||）得到对应的attention map  A ∈ R ( W + H − 1 ) ∗ H ∗ W A\\in R^\{(W+H-1)\*H\*W\} A∈R(W\+H−1)∗H∗W。

具体的，对于 ( H , W ) (H,W) (H,W)空间位置 u u u处进行切片操作，对于特征图 Q Q Q进行切片得到 Q u ∈ R C ‘ Q\_u\\in R^\{C^\{‘\}\} Qu∈RC‘，对于特征图 K K K再横向和纵向进行切片得到 Ω u ∈ R ( W + H − 1 ) ∗ C ‘ \\Omega\_u\\in R^\{(W+H-1)\*C^\{‘\}\} Ωu∈R(W\+H−1)∗C‘。那么在空间位置 u u u处的attention值（channel 维度进行softmax之前）计算描述为：  
 d i , u = Q u Ω i , u T d\_\{i,u\}=Q\_u\\Omega\_\{i,u\}^T di,u=QuΩi,uT  
其中， d i , u ∈ D ,   D ∈ R ( H + W − 1 ) ∗ H ∗ W d\_\{i,u\}\\in D,\\ D\\in R^\{(H+W-1)\*H\*W\} di,u∈D, D∈R(H\+W−1)∗H∗W，其中的 i ∈ \[ 1 , … , ∣ Ω u ∣ \] i\\in\[1,\\dots,|\\Omega\_u|\] i∈\[1,…,∣Ωu∣\]代表的是特征图 K K K切片之后元素的索引。

在另外一个分支上输入的特征图 H H H经过一个 1 ∗ 1 1\*1 1∗1卷积之后得到 V ∈ R C ∗ W ∗ H V\\in R^\{C\*W\*H\} V∈RC∗W∗H，之后对特征图 V V V使用与特征 Q Q Q像素的切片操作得到在位置 u u u处得到 V u ∈ R C V\_u\\in R^C Vu∈RC，按照特征图 K K K类似的切片操作得到特征图 Φ u ∈ R ( H + W − 1 ) ∗ C \\Phi\_u\\in R^\{(H+W-1)\*C\} Φu∈R(H\+W−1)∗C。则经过融合之后得到对应位置处的输出数据：  
 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‘=i∈∣Φu∣∑Ai,uΦi,u\+Hu  
其中， H ‘ ∈ R C ∗ W ∗ H H^\{‘\}\\in R^\{C\*W\*H\} H‘∈RC∗W∗H。

## 2.3 堆叠CCA模块 ##

单独使用一个CCA模块并不能很好抽取丰富的广范围信息，对此文章提出的解决方案是使用参数共享的形式多次堆叠CCA模块，下图展示的是在不同堆叠次序下特征图中信息的传播途径：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 5]  
对于堆叠的次数对于性能的影响，见下表所示：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 6]

# 3. 实验结果 #

**Cityscapes validation set：**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 7]  
**ADE20K validation set & COCO：**

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 8]

[CCNet]: https://github.com/speedinghzl/CCNet
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]: /images/20221120/fbe6828378344b99a7126cb3e05fd851.png
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center 1]: https://img-blog.csdnimg.cn/20201109214932214.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L21fYnVkZHk=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center
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