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注意力机制来源于上个世纪90年代认知领域的学者发现人类在处理信息时天然会过滤掉不太关注的信息着重于感兴趣信息于是将这种处理信息的机制称为注意力机制。注意力机制的灵感来源可以归结到人对环境的生理感知上来。比方说我们的视觉系统更倾向于去挑选影像中的部分信息进行集中分析而忽略掉图像中的无关信息。
计算机视觉注意力机制可以被视为一个动态选择过程通过根据输入的重要性自适应地加权特征来实现。自从被提出用以解决机器翻译问题以来注意力模型(Attention Model)现在已经成为神经网络研究中的一个非常重要的研究领域。目前注意力机制在很多视觉任务中都有好处例如图像分类、目标检测、语义分割、人脸识别、人物再识别、动作识别、少量显示学习、医学图像处理图像生成、姿势估计、超分辨率、三维视觉和多模式任务。 总结注意力机制的本质是一种权重分配机制即对不同重要程度的信息赋予不同的权重让系统学会注意力关注重点信息同时忽略无关信息。 注意力机制发展历程
二、注意力机制种类 按不同种类分注意力机制主要分成软注意力机制、强注意力机制、和自注意力机制。 1.软注意力机制根据每个区域被关注程度的高低用0~1之间的概率值来表示与硬注意力相比软注意力是一个可微的过程可以通过训练过程的前向和后向反馈学习得到因为对每部分信息都有考虑所以相对于硬注意机制计算量比较大。
2.强注意力机制即哪些区域是被关注的哪些区域是不被关注的是一个是或不是的问题会直接舍弃掉一些不相关项如在图像领域的图像裁剪裁剪后留下的部分即被关注的区域优势在于会节省一定的时间和计算成本但是有可能会丢失一部分信息。值得注意的是因其是一个不可微的过程所以在cv领域一般用在强化学习中如在视频领域中因为有时序性关系每张图片即为某个时间点下的采样强注意力机制则可以看成是否对该时间点的采样关注可以通过强化学习来训练。
3.自注意力机制自注意力是对每个输入赋予的权重取决于输入数据之间的关系即通过输入项内部之间的相互博弈决定每个输入项的权重。与前两项机制相比自注意力在计算时具有并行计算的优势。 总结 硬注意力机制是从当前储存的信息中只选择一个例如在卷积神经网络中只选择N个特征图(通道)中的其中1个(通道注意力)或者是从图像中裁切下其中的一小部分区域(空间注意力)。软注意力机制则不丢弃任何信息只是给他们赋予不同的权重给予不同的影响力。由于硬注意力机制通常不可微分很难通过反向传播参与训练神经网络中通常使用软注意力机制。 **在CV领域注意力机制方式还可以分类为通道注意力空间注意力混合域注意力和时域注意力等。**下面通过网上的一张综述图介绍卷积神经网络中常见的几种注意力机制模块 不同注意力机制结构对比
三、注意力机制介绍
计算机领域存在各式各样的注意力机制通过赋予空间中的不同通道或者区域以不同的权重。下图总结了目前常用的cv中的注意力机制以及相互关系。图片摘自文献网络侵权联系删除 总结本章就各种不同域的注意力机制进行介绍主要进行分类汇总介绍后续系列会对上述各种注意力机制进行重点讲解重点论文会配上论文和对应代码并简要解释敬请期待。
