【Block总结】Shuffle Attention，新型的Shuffle注意力|即插即用

一、论文信息

标题: SA-Net: Shuffle Attention for Deep Convolutional Neural Networks
论文链接: arXiv
代码链接: GitHub

二、创新点

Shuffle Attention（SA）模块的主要创新在于高效结合了通道注意力和空间注意力，同时通过通道重排技术降低计算复杂度。具体创新点包括：

通道分组: 将输入特征图的通道维度分成多个组，允许并行处理。
通道重排: 通过打乱通道顺序，增强模型对通道特征的表达能力。
融合注意力机制: 同时计算通道和空间注意力，提升特征表示的能力。

三、方法

Shuffle Attention模块的实现步骤如下：

特征分组: 将输入特征图的通道数通过参数G进行分组，得到多个子特征图。
通道注意力:
- 对每组特征使用全局平均池化（GAP），生成通道级统计数据。
- 通过学习的权重和偏置调整每组特征的通道重要性，并使用Sigmoid激活函数应用于特征图。
空间注意力:
- 使用组归一化（GroupNorm）计算每组特征的空间注意力。
- 经过Sigmoid激活后，将空间注意力应用于特征图的空间维度。
通道重排: 在计算完通道和空间注意力后，使用通道重排操作打乱通道顺序，以增强特征表达能力。
输出: 返回经过重排后的输出特征图。

Shuffle Attention与传统注意力机制的优势比较

Shuffle Attention（SA）是一种新型的注意力机制，旨在提高深度卷积神经网络的性能。与传统的注意力机制相比，Shuffle Attention在多个方面展现出显著的优势，尤其是在计算效率和模型性能方面。

优势如下：

高效的计算性能
Shuffle Attention通过将输入特征图的通道维度分成多个组，并对每个组进行并行处理，从而显著降低了计算复杂度。传统的注意力机制通常需要在全通道上进行计算，导致计算量大且效率低下。SA的设计使得在保持性能的同时，减少了参数量和计算量。例如，在ResNet50上，SA的参数量从300M降至25.56M，计算量从4.12 GFLOPs降至2.76 GFLOPs[2]。
融合通道和空间注意力
Shuffle Attention同时结合了通道注意力和空间注意力，能够更全面地捕捉特征之间的依赖关系。传统的注意力机制往往是将这两种注意力机制分开处理，未能充分利用它们之间的相互关系。SA通过“通道重排”操作，促进了不同组之间的信息交流，从而提升了特征的表达能力和模型的整体性能。
增强特征表达能力
Shuffle Attention通过通道重排和特征分组的方式，增强了模型对特征的表达能力。传统注意力机制在处理特征时，可能会忽略某些重要的通道或空间信息，而SA通过并行处理和重排，确保了所有特征都能得到充分利用，从而提高了模型的准确性。
适应性强
Shuffle Attention的设计使其能够灵活适应不同的网络架构和任务需求。它可以作为一个轻量级的模块，方便地集成到现有的深度学习模型中，而不需要对整个网络结构进行大幅修改。这种灵活性使得SA在各种计算机视觉任务中表现出色，包括图像分类、目标检测和实例分割等。

四、效果

Shuffle Attention模块在多个计算机视觉任务中表现出色，尤其是在图像分类和目标检测任务中。通过有效的特征提取和信息融合，SA模块能够在保持较低计算复杂度的同时，显著提高模型的性能。

五、实验结果

在ImageNet-1k、MS COCO等数据集上的实验结果表明：

准确率提升: SA模块在与ResNet等主干网络结合时，Top-1准确率提升超过1.34%。
计算复杂度降低: 相比于传统的注意力机制，SA模块在参数量和计算量上均显著减少，例如在ResNet50上，参数量从300M降至25.56M，计算量从4.12 GFLOPs降至2.76 GFLOPs。

六、总结

Shuffle Attention模块通过创新的特征分组和通道重排机制，有效地结合了通道和空间注意力，显著提升了深度卷积神经网络的性能。该模块不仅在多个基准测试中表现优异，还展示了在实际应用中的潜力，尤其是在资源受限的环境中。未来的研究可以进一步探索SA模块在更复杂任务中的应用效果。

代码

代码有错误，我做了修改。代码如下：


import torch
import torch.nn.functional
import torch.nn.functional as F
from torch import nn
from torch.nn.parameter import Parameterclass sa_layer(nn.Module):"""Constructs a Channel Spatial Group module.Args:k_size: Adaptive selection of kernel size"""def __init__(self, channel, groups=64):super(sa_layer, self).__init__()self.groups = groupsself.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.cweight = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * groups), 1, 1))self.cbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * groups), 1, 1))self.sweight = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * groups), 1, 1))self.sbias = Parameter(torch.ones(1, channel // (2 * groups), 1, 1))self.sigmoid = nn.Sigmoid()self.gn = nn.GroupNorm(channel // (2 * groups), channel // (2 * groups))@staticmethoddef channel_shuffle(x, groups):b, c, h, w = x.shapex = x.reshape(b, groups, -1, h, w)x = x.permute(0, 2, 1, 3, 4)# flattenx = x.reshape(b, -1, h, w)return xdef forward(self, x):b, c, h, w = x.shapex = x.reshape(b * self.groups, -1, h, w)x_0, x_1 = x.chunk(2, dim=1)# channel attentionxn = self.avg_pool(x_0)xn = self.cweight * xn + self.cbiasxn = x_0 * self.sigmoid(xn)print(xn)# spatial attentionxs = self.gn(x_1)xs = self.sweight * xs + self.sbiasxs = x_1 * self.sigmoid(xs)# concatenate along channel axisout = torch.cat([xn, xs], dim=1)out = out.reshape(b, -1, h, w)out = self.channel_shuffle(out, 2)return outif __name__ == "__main__":dim=64# 如果GPU可用，将模块移动到 GPUdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")# 输入张量 (batch_size, height, width,channels)x = torch.randn(2,dim,40,40).to(device)# 初始化 sa_layer模块block = sa_layer(dim,8)print(block)block = block.to(device)# 前向传播output = block(x)print("输入:", x.shape)print("输出:", output.shape)