背景：
非局部注意力使用一个简单的相似度矩阵，因此会造成attention miss，为了解决这个问题，提出了fully attentional network，同时进行位置和通道编码。本文主要解决在通道非局部中的位置问题。
attention miss
什么是attention miss？对于通道非局部注意力来说，两个维度分别为c x hw和hw x c的输入相乘得到通道注意力map，但是空间的信息融合了，每一个空间位置不能感知到其他位置的特征响应。空间非局部注意力同理。
为什么每一个空间位置不能感知到其他位置的特征响应？在我看来注意力map是二维的，为了进行相乘，feature map需要变成二维的，因此就将h x w转换成了hw，将二维转换成一维了，位置信息就消失了。

插曲
首先空间非局部在小物体上表现较好，通道非局部在大物体上表现较好，一些拿来对比的解决办法，如DANet，将空间和通道注意力并行放置，但是在大物体上表现不好，CBAM，将
空间和通道注意力串行放置，但是在小物体上表现不好。因此简单的堆叠效果不够好。

fully attentional block
在Fin输入之前，首先使用两个卷积层来降低维度，然后输入进FLA（fully attentional block）

1：首先我们将Fin输入到上图中construction，经过全局平均池化和线性层，在全局平均池化中我们使用[HX1],[1XW]卷积，产生的特征图经过repeat，形成了global feature，接着将Qw沿着H维度进行cut，将Qh沿着w维度进行cut，最后将cut之后的特征图进行融合，即进行空间交互。
2：同时我们将Fin沿着h维度cut生成group of h，沿着w维度cut生成group of w，最后将两个group进行merge生成K，同理生成V。
3：最后的就是非局部注意力操作，Q和K进行softmax，然后A和V进行矩阵相乘，然后将结果分成两个group，再将两个group进行逐像素相加，乘以一个超参数。


不同于传统的通道非局部，在FLA在不同的位置都有空间联系。
复杂度：

语义分割效果：

下一篇将看一下代码，以及具体的各种操作变换。