GCNet: Non-local Networks Meet Squeeze-Excitation Networks and Beyond

文章地址：https://arxiv.org/pdf/1904.11492.pdf
非本地网络（NLNet）通过将特定于query的全局上下文聚合到每个query位置，为捕获长期依赖关系提供了一种开创性的方法。对于图像中不同的query位置，由非局部网络建模的全局上下文几乎相同。作者利用这一发现创建了一个基于query相关公式的简化网络，它保持了NLNet的准确性，但计算量显著减少。这种简化设计与SENet具有相似的结构。因此，作者将它们统一为一个三步通用框架，用于全局上下文建模。在通用框架内，足总和设计了一个更好的实例化，称为全局上下文（GC）块，它是轻量级的，可以有效地建模全局上下文。轻量级特性允许我们将其应用于主干网络中的多个层，以构建一个全局上下文网络（GCNet），它通常在各种识别任务的主要基准上优于简化NLNet和SENet。

如上所示，不同查询位置的注意图几乎相同，这表明NLNet只学习了独立于查询的依赖关系。基于这一现象，作者通过对所有query positions展示使用与query-independent无关的注意图来简化query-independent。此简化块的计算量比原始非结构化块小得多，但在几个重要的视觉识别任务中，观察到的准确性几乎没有降低。此外，作者发现这个简化块与流行的挤压激励（SE）网络具有相似的结构。它们都通过从所有位置聚合的相同特征来强化原始特征，但通过聚合策略、转换和强化功能的选择来区分彼此。通过对这些功能的抽象，得到了一个统一简化NL块和SE块的三步通用框架：
（a）上下文建模模块，将所有位置的特征聚合在一起，形成一个全局上下文特征；
（b） 特征转换模块，用于捕获通道相关；
（c）融合模块，用于将全局上下文特征合并为所有位置的特征
简化NL block和SE block是这个通用框架的两个实例，但三个步骤的实现不同。但简化的 non-local block和SE block都是次优的，每个块都有一部分步骤比另一块推进。通过每一步的最佳实现组合，得到了通用框架的一个新实例，称为全局上下文（GC）块。新块在上下文建模（使用全局注意池）和融合（使用加法）步骤上与简化的NL块有相同的实现，而与SE块共享相同的转换步骤（使用两层瓶颈）。在多个视觉识别任务中，GC块的性能优于简化的non-local block和SE block。

一、实现细节

(一)、Revisiting the Non-local Block

Non-local Block旨在通过聚合来自其他位置的信息来增强查询位置的特征。我们将$x={xi}_i^{N_p}=1$表示为一个输入实例（例如，图像或视频）的特征映射，其中$N_p$是特征映射中的位置数（例如，对于图像，Np=H·W，对于视频，Np=H·W·T）。x和z分别表示有相同的大小的Non-local Block的输入和输出：
其中i是查询位置的索引，j枚举所有可能的位置。$f（x_i，x_j）$表示位置i和j之间的关系，C（x）为具有归一化因子。$W_z$和$W_v$表示线性变换矩阵（例如1x1卷积）。为了简化，将${\omega }_{ij}=f（x_i，x_j）/C（x）$表示为位置i和j之间的归一化成对关系。
为了满足实际应用中的各种需求，设计了四种具有不同${\omega }_{ij}$的Non-local Block的实例，即高斯、嵌入高斯、点积和Concat：
（a）高斯表示${\omega }_{ij}$中的f是高斯函数，定义为${\omega }_{ij}=\frac{exp(<x_i，x_j>)}{{\sum }_{m}exp(<x_i,x_m>)}$；
（b） 嵌入高斯是高斯的一个简单扩展，它计算嵌入空间中的相似性，定义为${\omega }_{ij}=\frac{exp（<W_{q{x}_i}，W_{k{x}_j}>）}{{\sum }_{m}exp(<W_{q{x}_i}，W_{k{x}_m}>)}$；
（c） 对于点积，${\omega }_{ij}$中的f定义为点积相似性，公式为${\omega }_{ij}=\frac{W_{q{x}_i}}{N_p}$；
（d） Concat的字面定义是$\omega ij=\frac{ReLU（Wq[x_i，x_j]）}{N_p}$。图三所示为嵌入式高斯。
Non-local Block可以被视为全局上下文模块，它将特定于查询的全局上下文特征（通过特定于查询的注意图从所有位置加权平均）聚合到每个查询位置。当为每个查询位置计算注意图时，非局部块的时间和空间复杂度都是位置数$N_p$的二次方。

(二)、Simplifying the Non-local Block

基于不同查询位置的注意图几乎相同的观察结果，作者通过计算一个全局（独立于查询）注意图并为所有查询位置共享该全局注意图来简化非局部块。有$W_z$和没有$W_z$的变体都可以获得类似的性能，作者在简化版本中省略了$W_z$。定义为:

其中$W_k$和$W_v$表示线性变换矩阵。这种简化的结构如下所示：

为了进一步降低这个结构的计算成本，应用分布定律将$W_v$移出注意，如下所示：

下图显示了该结构。1x1 conv $W_v$的触发器从$O（HW{C}^2）$减少到$O（C^2）$。

与传统的Non-local Block不同，等式3中的第二项独立于查询位置i，这意味着该项在所有查询位置i中共享。因此，直接将全局上下文建模为所有位置的特征，并将全局上下文特征聚合（添加）到每个查询位置的特征。

（三）、Global Context Modeling Framework

如上图所示，简化的Non-local Block可以抽象为三个过程：
（a）全局注意，它采用1x1卷积$W_k$和softmax函数来获得注意权重，然后执行注意以获得全局上下文特征；
（b） 通过1x1卷积$W_v$进行特征变换；
（c） 特征聚合，使用加法将全局上下文特征聚合到每个位置的特征。

将此抽象视为一个全局上下文建模框架，如上所示，定义如下：

（a）${\sum }_j{\alpha }_j{x}_j$表示上下文建模模块，该模块通过加权平均将所有位置的特征组合在一起，以获得全局上下文特征（简化NL（SNL）块中的全局注意）；
（b）$\delta （?）$表示用于捕获通道相关性的特征变换（SNL块中的1x1 conv）；
（c）$F（?，?）$表示将全局上下文特征聚合到每个位置的特征的融合函数（在SNL块中按广播元素添加）。

SE也是文中提出的框架的一个实例。如上所示，它包括：
（a）全局上下文建模的平均池（在等式4中为${\alpha }_j=\frac{1}{N_P}$），称为SE块中的挤压操作；
（b） 瓶颈变换模（let$\delta （?）$块是一个1x1卷积、一个ReLU、一个1x1卷积和一个sigmoid函数），用于计算每个通道的重要性，称为SE块中的激励操作；
（c）用于融合的重缩放函数（为$F（·，·）元素级乘法），以重新校准通道级特征。与Non-local Block不同，该SE块非常轻量级，允许它应用于所有层，只需稍微增加计算成本。

（四）、Global Context Block

作者提出了一个新的全局上下文建模框架实例，名为全局上下文（GC）块，它既有简化的Non-local Block（SNL），可以有效地对远程依赖进行建模，也有压缩激励（SE）块，可以进行轻量计算。
在简化的Non-local Block中，如下所示，transform module具有最多的参数，包括一个带有C·C参数的1x1卷积。当将该SNL块添加到更高的层（例如res5）时，该1x1卷积的参数数量C·C=2048·2048将主导该块的参数数量。为了获得SE块的轻量级特性，用瓶颈转换模块替换该1x1卷积，这将参数数量从C·C显著减少到2·C·C/r，其中r是瓶颈比率，C/r表示瓶颈的隐藏维度。默认缩减率设置为r=16时，变换模块的参数数量可以减少到原始SNL块的1/8。

由于两层瓶颈变换增加了优化的难度，在瓶颈变换（ReLU之前）中添加了层规范化，以简化优化，并作为一个正则化器，有利于泛化。

其中${\alpha }_j=\frac{e^{W_k{X}_j}}{{\sum }_{m=1}^{N_p}{e}^{W_k{X}_m}}$是全局注意的权重，$\delta （?）=W_{v2}ReLU（LN（W_{v1}（?））$表示瓶颈转换。
GC模块包括：（a）用于上下文建模的全局注意；（b） 瓶颈转换以捕获通道依赖性；（c）用于特征融合的元素添加。

二、消融实验

在c4的最后一个残差块之前插入1个NL、1个SNL或1个GC。以上显示，SNL和GC在更少的参数和更少的计算量下实现了与NL相当的性能，表明原始非局部设计中的计算和参数冗余。此外，在所有残差块中添加GC块可以产生更高的性能（1.1%）↑ 在APbbox和0.9%↑ 在APmask上）时，FLOPs 和 #params略有增加。

NL块插入在残差块（afterAdd）之后，而SE块在残差块（after1x1）内的最后一个1x1 conv之后集成。以上显示相应的实验结果。

所有阶段都受益于GC块中的全局上下文建模（0.7%-1.7%↑ 在APbbox和APmask上）。插入c4和c5都比插入c3获得更好的性能，这表明更好的语义特征可以从全局上下文建模中受益更多。在FLOPs略有增加的情况下，将GC块插入所有层（c3+c4+c5）比只插入一层产生更高的性能。

w/o比率表示使用一个1x1 conv作为变换的简化NLNet，与baseline相比，它有更多的参数。尽管r16和r16+ReLU的参数比w/o比率变量少得多，但发现两层比单层更难优化，导致性能更差。因此，LayerNorma（LN）被用来简化优化，导致性能类似于w/o比率，但参数要少得多。

瓶颈设计旨在减少参数冗余，并在性能和参数之间进行权衡。如上，改变瓶颈的比率r。随着参数和FLOPs的增加，比率r降低（从32降低到4），性能持续提高（0.8%↑ 在APbbox和0.5%↑ 在APmask上），这表明瓶颈在性能和参数之间取得了很好的平衡。值得注意的是，即使比率为r=32，该网络的表现仍远远优于baseline.

关于poolingand fusion的不同选择见上。在融合阶段，add比scaling更有效。attention pooling的效果只比普通的average pooling略好。这表明，如何将全局上下文聚合到查询位置（选择融合模块）比如何将所有位置的特征组合在一起（选择上下文建模模块）更重要。GCNet（att+add）显著优于SENet，这是因为它有效地建模了长期依赖关系，average pooling用于上下文建模，并添加了功能聚合。

用ResNet-101和ResNeXt-101替换ResNet-50，向多层（c3+c4+c5）添加可变形卷积，并采用级联策略，在更强的主干上评估GCNet。GCNet在所有层（c3+c4+c5）中集成了GC块，瓶颈比率为4和16，其结果如上。