【从零开始学习YOLOv3】7. 教你在目标检测中添加Attention机制

前言：【从零开始学习YOLOv3】系列越写越多，本来安排的内容比较少，但是在阅读代码的过程中慢慢发掘了一些新的亮点，所以不断加入到这个系列中。之前都在读YOLOv3中的代码，已经学习了cfg文件、模型构建等内容。本文在之前的基础上，对模型的代码进行修改，将之前Attention系列中的SE模块和CBAM模块集成到YOLOv3中。

2022年3月13日更新：针对大家频繁提出的问题，这里作出统一回应，首先代码已经开源于：https://github.com/GiantPandaCV/yolov3-point, 这版代码实际上是20年基于U版yolov3基础尽心修改的，parse_config.py等文件都属于旧版的，因此很多同学在最新的yolov5中可能没有找到对应的内容。可以在理解本文这版代码基础上，然后自行阅读yolov5的源码，并进行修改和添加注意力机制。

1. 规定格式

正如[convolutional],[maxpool],[net],[route]等层在cfg中的定义一样，我们再添加全新的模块的时候，要规定一下cfg的格式。做出以下规定：

在SE模块（具体讲解见: 【cv中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块）中，有一个参数为reduction,这个参数默认是16，所以在这个模块中的详细参数我们按照以下内容进行设置：

[se]
reduction=16

在CBAM模块（具体讲解见: 【CV中的Attention机制】ECCV 2018 Convolutional Block Attention Module）中，空间注意力机制和通道注意力机制中一共存在两个参数：ratio和kernel_size, 所以这样规定CBAM在cfg文件中的格式：

[cbam]
ratio=16
kernelsize=7

2. 修改解析部分

由于我们添加的这些参数都是自定义的，所以需要修改解析cfg文件的函数，之前讲过，需要修改parse_config.py中的部分内容：

def parse_model_cfg(path):# path参数为: cfg/yolov3-tiny.cfgif not path.endswith('.cfg'):path += '.cfg'if not os.path.exists(path) and \os.path.exists('cfg' + os.sep + path):path = 'cfg' + os.sep + pathwith open(path, 'r') as f:lines = f.read().split('\n')# 去除以#开头的，属于注释部分的内容lines = [x for x in lines if x and not x.startswith('#')]lines = [x.rstrip().lstrip() for x in lines]mdefs = []  # 模块的定义for line in lines:if line.startswith('['):  # 标志着一个模块的开始'''eg:[shortcut]from=-3activation=linear'''mdefs.append({})mdefs[-1]['type'] = line[1:-1].rstrip()if mdefs[-1]['type'] == 'convolutional':mdefs[-1]['batch_normalize'] = 0 else:key, val = line.split("=")key = key.rstrip()if 'anchors' in key:mdefs[-1][key] = np.array([float(x) for x in val.split(',')]).reshape((-1, 2))else:mdefs[-1][key] = val.strip()# Check all fields are supportedsupported = ['type', 'batch_normalize', 'filters', 'size',\'stride', 'pad', 'activation', 'layers', \'groups','from', 'mask', 'anchors', \'classes', 'num', 'jitter', 'ignore_thresh',\'truth_thresh', 'random',\'stride_x', 'stride_y']f = []  # fieldsfor x in mdefs[1:]:[f.append(k) for k in x if k not in f]u = [x for x in f if x not in supported]  # unsupported fieldsassert not any(u), "Unsupported fields %s in %s. See https://github.com/ultralytics/yolov3/issues/631" % (u, path)return mdefs

以上内容中，需要改的是supported中的字段，将我们的内容添加进去：

supported = ['type', 'batch_normalize', 'filters', 'size',\'stride', 'pad', 'activation', 'layers', \'groups','from', 'mask', 'anchors', \'classes', 'num', 'jitter', 'ignore_thresh',\'truth_thresh', 'random',\'stride_x', 'stride_y',\'ratio', 'reduction', 'kernelsize']

3. 实现SE和CBAM

具体原理还请见【cv中的Attention机制】最简单最易实现的SE模块和【CV中的Attention机制】ECCV 2018 Convolutional Block Attention Module这两篇文章，下边直接使用以上两篇文章中的代码：

class SELayer(nn.Module):def __init__(self, channel, reduction=16):super(SELayer, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.fc = nn.Sequential(nn.Linear(channel, channel // reduction, bias=False),nn.ReLU(inplace=True),nn.Linear(channel // reduction, channel, bias=False),nn.Sigmoid())def forward(self, x):b, c, _, _ = x.size()y = self.avg_pool(x).view(b, c)y = self.fc(y).view(b, c, 1, 1)return x * y.expand_as(x)

CBAM

class SpatialAttention(nn.Module):def __init__(self, kernel_size=7):super(SpatialAttention, self).__init__()assert kernel_size in (3,7), "kernel size must be 3 or 7"padding = 3if kernel_size == 7else1self.conv = nn.Conv2d(2,1,kernel_size, padding=padding, bias=False)self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):avgout = torch.mean(x, dim=1, keepdim=True)maxout, _ = torch.max(x, dim=1, keepdim=True)x = torch.cat([avgout, maxout], dim=1)x = self.conv(x)return self.sigmoid(x)class ChannelAttention(nn.Module):def __init__(self, in_planes, rotio=16):super(ChannelAttention, self).__init__()self.avg_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.max_pool = nn.AdaptiveMaxPool2d(1)self.sharedMLP = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_planes, in_planes // ratio, 1, bias=False), nn.ReLU(),nn.Conv2d(in_planes // rotio, in_planes, 1, bias=False))self.sigmoid = nn.Sigmoid()def forward(self, x):avgout = self.sharedMLP(self.avg_pool(x))maxout = self.sharedMLP(self.max_pool(x))return self.sigmoid(avgout + maxout)

以上就是两个模块的代码，添加到models.py文件中。

4. 设计cfg文件

这里以yolov3-tiny.cfg为baseline，然后添加注意力机制模块。

CBAM与SE类似，所以以SE为例，添加到backbone之后的部分，进行信息重构(refinement)。

[net]
# Testing
batch=1
subdivisions=1
# Training
# batch=64
# subdivisions=2
width=416
height=416
channels=3
momentum=0.9
decay=0.0005
angle=0
saturation = 1.5
exposure = 1.5
hue=.1learning_rate=0.001
burn_in=1000
max_batches = 500200
policy=steps
steps=400000,450000
scales=.1,.1[convolutional]
batch_normalize=1
filters=16
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[maxpool]
size=2
stride=2[convolutional]
batch_normalize=1
filters=32
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[maxpool]
size=2
stride=2[convolutional]
batch_normalize=1
filters=64
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[maxpool]
size=2
stride=2[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[maxpool]
size=2
stride=2[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[maxpool]
size=2
stride=2[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[maxpool]
size=2
stride=1[convolutional]
batch_normalize=1
filters=1024
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[se]
reduction=16# 在backbone结束的地方添加se模块
#####backbone######[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky[convolutional]
batch_normalize=1
filters=512
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18
activation=linear[yolo]
mask = 3,4,5
anchors = 10,14,  23,27,  37,58,  81,82,  135,169,  344,319
classes=1
num=6
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1[route]
layers = -4[convolutional]
batch_normalize=1
filters=128
size=1
stride=1
pad=1
activation=leaky[upsample]
stride=2[route]
layers = -1, 8[convolutional]
batch_normalize=1
filters=256
size=3
stride=1
pad=1
activation=leaky[convolutional]
size=1
stride=1
pad=1
filters=18
activation=linear[yolo]
mask = 0,1,2
anchors = 10,14,  23,27,  37,58,  81,82,  135,169,  344,319
classes=1
num=6
jitter=.3
ignore_thresh = .7
truth_thresh = 1
random=1

5. 模型构建

以上都是准备工作，以SE为例，我们修改model.py文件中的模型加载部分，并修改forward函数部分的代码，让其正常发挥作用：

在model.py中的create_modules函数中进行添加：

        elif mdef['type'] == 'se':modules.add_module('se_module',SELayer(output_filters[-1], reduction=int(mdef['reduction'])))

然后修改Darknet中的forward部分的函数：

def forward(self, x, var=None):img_size = x.shape[-2:]layer_outputs = []output = []for i, (mdef,module) in enumerate(zip(self.module_defs, self.module_list)):mtype = mdef['type']if mtype in ['convolutional', 'upsample', 'maxpool']:x = module(x)elif mtype == 'route':layers = [int(x) for x in mdef['layers'].split(',')]if len(layers) == 1:x = layer_outputs[layers[0]]else:try:x = torch.cat([layer_outputs[i] for i in layers], 1)except:  # apply stride 2 for darknet reorg layerlayer_outputs[layers[1]] = F.interpolate(layer_outputs[layers[1]], scale_factor=[0.5, 0.5])x = torch.cat([layer_outputs[i] for i in layers], 1)elif mtype == 'shortcut':x = x + layer_outputs[int(mdef['from'])]elif mtype == 'yolo':output.append(module(x, img_size))layer_outputs.append(x if i in self.routs else [])

在forward中加入SE模块，其实很简单。SE模块与卷积层，上采样，最大池化层地位是一样的，不需要更多操作，只需要将以上部分代码进行修改：

    for i, (mdef,module) in enumerate(zip(self.module_defs, self.module_list)):mtype = mdef['type']if mtype in ['convolutional', 'upsample', 'maxpool', 'se']:x = module(x)

CBAM的整体过程类似，可以自己尝试一下，顺便熟悉一下YOLOv3的整体流程。

后记：本文的内容很简单，只是添加了注意力模块，很容易实现。不过具体注意力机制的位置、放多少个模块等都需要做实验来验证。注意力机制并不是万金油，需要多调参，多尝试才能得到满意的结果。欢迎大家联系我加入群聊，反馈在各自数据集上的效果。

ps: 最近大家注意身体，出门戴口罩。