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attention augmented convolutional networks 个人paper整理

【attention augmented convolutional networks 个人paper整理】
深度学习计算机视觉paper系列

  • 阅读paper介绍
    • 架构介绍
    • 位置编码

阅读paper介绍 Attention augmented convolutional networks
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本文不会对文章通篇翻译，对前置基础知识也只会简单提及，但文章的核心方法会结合个人理解翔实阐述。
本文重点，self-attention position encoding
了解self-attention，可以直接跳到位置编码部分
架构介绍 众所周知，在许多计算机视觉的应用中，卷积神经网络因为良好的表现常常被当作最优选择，然而卷积神经网络在处理图像时，有自己的硬伤：在一个时刻下，只会关注到当前local_neighborhood，例如kernel_size=2X2的filter，在扫过一遍image的过程中，第一个被选中的2X2的窗口A,与最后一个被选中的窗口B，我们无法获取A，B内容之间的相互位置关系。换句话来说，CNN的特点仅仅关注当前关注的窗口内容，但缺乏捕捉全局内容的能力。
要考虑到全局，常常在序列化任务中出现的self-attention是不错的想法。
由于我们处理的是图像问题，直接套用self-attention带来的最大问题是破坏了平移性，而这一点却可以用CNN弥补，所以将两者有效结合，也许可以达到我们的目的。
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以上是文章主要架构图。
H，W，Fin是图中input的激励图(activation map)的高，宽，filter数量(厚度)。
由于文章中提到multi-head attention，Nh为head数量，dv为values深度，dk为queries和keys的深度。
为了理解，我们用简单的激励图来表示：
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假设input的激励图如上图所示，6个fliters故其厚度为6.将此铺平就得到右边的9*6的矩阵。
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架构图中预设为2-head attention，但这不影响理解。在解释中，我们可以先当作single-head来看，也就是上图中只存在蓝色部分。
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假设6th_row为self-attention目标，并且假设Q，K，V维度相同。
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这边我们通过QK得到9X9的矩阵，这里将是位置捕捉的地方(position encoding)。但在文章给的架构图中，没有提及，所以关于位置捕捉我们放在后面阐述。
刚才我们得到9X9的矩阵，其中每一column为一self-attention的target内容。
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上图中，左表示6th_row的内容的铺平状态，将它reshape成右边蓝色部分。这里的蓝色部分是无厚度的。

Q与K的转置计算完成，下面是与V的计算。
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我们当成single-head来看待，左边V矩阵可reshape成Head1矩阵。及让原来无厚度矩阵，变成有厚度的矩阵。
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最终self-attention目标得到的值，将是不同深浅蓝色的sum(深浅是因为softmax求得)。
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之后我们就可以得到其中一个self-attention target的结果。
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所有的target将构成一个新的也正是我们想要的矩阵(图示只展示第一个target以及最后一个taget求取过程)
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蓝红，黄绿相间表示：最终的矩阵将会加入1X1 卷积将不同head得到的attention结果进行混合。
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刚刚通过self-attention得到的dv的维度矩阵a，此外paper中提到，初次得到的激励图会走两条支线，一条结果是刚刚提到的矩阵a，另一条会通过标准卷积操作，得到矩阵b
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最后合并成我们想要的Fout维度的矩阵。
至此，主体架构已经结束。下面是关于position-encoding的部分。
位置编码 先前uber也有过对position的处理，不过采用的纯全局坐标表示，虽然取得想要的成绩，但理论上已经破坏CNN固有的平移等价性。
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所以，文章中采用相对位置来解决这个问题。
position-encoding 部分，我们需要回到 先前的QK的大矩阵中。
这边也做一个简单范例阐述：
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文章中提到的公式，其中两个S就是我们的位置信息，从公式就可以得出，位置信息的构造也应该与QK拥有相同样貌的矩阵，这里我们假设QK是6X6的矩阵(上文中是9X9矩阵，画出来字太小，就换成6X6)
由于需要弥补CNN对全局位置信息的能力，同时又不能破坏CNN特有的平移性，这里采用相对位置编码。6X6的矩阵中，坐标内容表示相对位置的变化情况。(根据公式，其实会有两个6X6矩阵，一个表示水平相对变化 ，另一个垂直相对变化，这边简略的将两个变化放在一张图上表示)
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得到的坐标信息将会被embed为dk维度，为了与q做点积。
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从上图我们可以知道这里的position encoding相当于在原来的QK矩阵上，一一加上我们的位置信息。

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