专栏 | 【从零开始学习YOLOv3】7. 教你在YOLOv3模型中添加Attention机制
- 2020 年 3 月 3 日
- 筆記
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前言：【从零开始学习YOLOv3】系列越写越多，本来安排的内容比较少，但是在阅读代码的过程中慢慢发掘了一些新的亮点，所以不断加入到这个系列中。之前都在读YOLOv3中的代码，已经学习了cfg文件、模型构建等内容。本文在之前的基础上，对模型的代码进行修改，将之前Attention系列中的SE模块和CBAM模块集成到YOLOv3中。
1. 规定格式
正如[convolutional],[maxpool],[net],[route]等层在cfg中的定义一样，我们再添加全新的模块的时候，要规定一下cfg的格式。做出以下规定：
在SE模块（具体讲解见: 【cv中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块）中，有一个参数为reduction,这个参数默认是16，所以在这个模块中的详细参数我们按照以下内容进行设置：
[se] reduction=16
在CBAM模块（具体讲解见: 【CV中的Attention机制】ECCV 2018 Convolutional Block Attention Module）中，空间注意力机制和通道注意力机制中一共存在两个参数：ratio和kernel_size, 所以这样规定CBAM在cfg文件中的格式：
[cbam] ratio=16 kernelsize=7
2. 修改解析部分
由于我们添加的这些参数都是自定义的，所以需要修改解析cfg文件的函数，之前讲过，需要修改parse_config.py中的部分内容：
def parse_model_cfg(path): # path参数为: cfg/yolov3-tiny.cfg ifnot path.endswith('.cfg'): path += '.cfg' ifnot os.path.exists(path) and os.path.exists('cfg' + os.sep + path): path = 'cfg' + os.sep + path with open(path, 'r') as f: lines = f.read().split('n') # 去除以#开头的，属于注释部分的内容 lines = [x for x in lines if x andnot x.startswith('#')] lines = [x.rstrip().lstrip() for x in lines] mdefs = [] # 模块的定义 for line in lines: if line.startswith('['): # 标志着一个模块的开始 ''' eg: [shortcut] from=-3 activation=linear ''' mdefs.append({}) mdefs[-1]['type'] = line[1:-1].rstrip() if mdefs[-1]['type'] == 'convolutional': mdefs[-1]['batch_normalize'] = 0 else: key, val = line.split("=") key = key.rstrip() if'anchors'in key: mdefs[-1][key] = np.array([float(x) for x in val.split(',')]).reshape((-1, 2)) else: mdefs[-1][key] = val.strip() # Check all fields are supported supported = ['type', 'batch_normalize', 'filters', 'size', 'stride', 'pad', 'activation', 'layers', 'groups','from', 'mask', 'anchors', 'classes', 'num', 'jitter', 'ignore_thresh', 'truth_thresh', 'random', 'stride_x', 'stride_y'] f = [] # fields for x in mdefs[1:]: [f.append(k) for k in x if k notin f] u = [x for x in f if x notin supported] # unsupported fields assertnot any(u), "Unsupported fields %s in %s. See https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/631" % (u, path) return mdefs
以上内容中，需要改的是supported中的字段，将我们的内容添加进去：
supported = ['type', 'batch_normalize', 'filters', 'size', 'stride', 'pad', 'activation', 'layers', 'groups','from', 'mask', 'anchors', 'classes', 'num', 'jitter', 'ignore_thresh', 'truth_thresh', 'random', 'stride_x', 'stride_y', 'ratio', 'reduction', 'kernelsize']
3. 实现SE和CBAM
具体原理还请见【cv中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块和【CV中的Attention机制】ECCV 2018 Convolutional Block Attention Module这两篇文章，下边直接使用以上两篇文章中的代码：
SE
class SELayer(nn.Module): def __init__(self, channel, reduction=16): super(SELayer, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.fc = nn.Sequential( nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): b, c, _, _ = x.size() y = self.avg_pool(x).view(b, c) y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1) return x * y.expand_as(x)
CBAM
class SpatialAttention(nn.Module): def __init__(self, kernel_size=7): super(SpatialAttention, self).__init__() assert kernel_size in (3,7), "kernel size must be 3 or 7" padding = 3if kernel_size == 7else1 self.conv = nn.Conv2d(2,1,kernel_size, padding=padding, bias=False) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avgout = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True) maxout, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True) x = torch.cat([avgout, maxout], dim=1) x = self.conv(x) return self.sigmoid(x) class ChannelAttention(nn.Module): def __init__(self, in_planes, rotio=16): super(ChannelAttention, self).__init__() self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1) self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1) self.sharedMLP = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(), nn.Conv2d(in_planes // rotio, in_planes, 1, bias=False)) self.sigmoid = nn.Sigmoid() def forward(self, x): avgout = self.sharedMLP(self.avg_pool(x)) maxout = self.sharedMLP(self.max_pool(x)) return self.sigmoid(avgout + maxout)
以上就是两个模块的代码，添加到models.py文件中。
4. 设计cfg文件
这里以yolov3-tiny.cfg为baseline，然后添加注意力机制模块。
CBAM与SE类似，所以以SE为例，添加到backbone之后的部分，进行信息重构(refinement)。
[net] # Testing batch=1 subdivisions=1 # Training # batch=64 # subdivisions=2 width=416 height=416 channels=3 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=0 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate=0.001 burn_in=1000 max_batches = 500200 policy=steps steps=400000,450000 scales=.1,.1 [convolutional] batch_normalize=1 filters=16 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=32 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=64 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=2 [convolutional] batch_normalize=1 filters=512 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [maxpool] size=2 stride=1 [convolutional] batch_normalize=1 filters=1024 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [se] reduction=16 # 在backbone结束的地方添加se模块 #####backbone###### [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] batch_normalize=1 filters=512 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] size=1 stride=1 pad=1 filters=18 activation=linear [yolo] mask = 3,4,5 anchors = 10,14, 23,27, 37,58, 81,82, 135,169, 344,319 classes=1 num=6 jitter=.3 ignore_thresh = .7 truth_thresh = 1 random=1 [route] layers = -4 [convolutional] batch_normalize=1 filters=128 size=1 stride=1 pad=1 activation=leaky [upsample] stride=2 [route] layers = -1, 8 [convolutional] batch_normalize=1 filters=256 size=3 stride=1 pad=1 activation=leaky [convolutional] size=1 stride=1 pad=1 filters=18 activation=linear [yolo] mask = 0,1,2 anchors = 10,14, 23,27, 37,58, 81,82, 135,169, 344,319 classes=1 num=6 jitter=.3 ignore_thresh = .7 truth_thresh = 1 random=1
5. 模型构建
以上都是准备工作，以SE为例，我们修改model.py文件中的模型加载部分，并修改forward函数部分的代码，让其正常发挥作用：
在model.py中的create_modules函数中进行添加：
elif mdef['type'] == 'se': modules.add_module( 'se_module', SELayer(output_filters[-1], reduction=int(mdef['reduction'])))
然后修改Darknet中的forward部分的函数：
def forward(self, x, var=None): img_size = x.shape[-2:] layer_outputs = [] output = [] for i, (mdef, module) in enumerate(zip(self.module_defs, self.module_list)): mtype = mdef['type'] if mtype in ['convolutional', 'upsample', 'maxpool']: x = module(x) elif mtype == 'route': layers = [int(x) for x in mdef['layers'].split(',')] if len(layers) == 1: x = layer_outputs[layers[0]] else: try: x = torch.cat([layer_outputs[i] for i in layers], 1) except: # apply stride 2 for darknet reorg layer layer_outputs[layers[1]] = F.interpolate( layer_outputs[layers[1]], scale_factor=[0.5, 0.5]) x = torch.cat([layer_outputs[i] for i in layers], 1) elif mtype == 'shortcut': x = x + layer_outputs[int(mdef['from'])] elif mtype == 'yolo': output.append(module(x, img_size)) layer_outputs.append(x if i in self.routs else [])
在forward中加入SE模块，其实很简单。SE模块与卷积层，上采样，最大池化层地位是一样的，不需要更多操作，只需要将以上部分代码进行修改：
for i, (mdef, module) in enumerate(zip(self.module_defs, self.module_list)): mtype = mdef['type'] if mtype in ['convolutional', 'upsample', 'maxpool', 'se']: x = module(x)
CBAM的整体过程类似，可以自己尝试一下，顺便熟悉一下YOLOv3的整体流程。
后记：本文的内容很简单，只是添加了注意力模块，很容易实现。不过具体注意力机制的位置、放多少个模块等都需要做实验来验证。注意力机制并不是万金油，需要多调参，多尝试才能得到满意的结果。欢迎大家联系我加入群聊，反馈在各自数据集上的效果。 ps: 最近大家注意身体，出门戴口罩。
