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【即插即用涨点模块】RFAConv感受野注意力卷积：突破卷积参数共享瓶颈，感受野注意力重塑空间特征提取【附源码】

news 2025/10/31 23:48:13

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《------正文------》

目录

  • 论文信息
  • 摘要
  • 方法
  • 创新点
  • RFAConv主要作用
  • 总结
  • 源码

论文信息

在这里插入图片描述

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2304.03198.pdf
代码地址：https://github.com/Liuchen1997/RFAConv

摘要

论文提出了一种新型感受野注意力机制(RFA)​和对应的卷积操作RFAConv，用于解决传统卷积核参数共享的固有缺陷。现有空间注意力机制（如CBAM和CA）仅关注空间特征，而RFA同时关注感受野空间特征并为大尺寸卷积核提供有效权重。RFAConv作为标准卷积的替代方案，在计算成本和参数增量可忽略的情况下显著提升网络性能。实验在ImageNet-1k、COCO和VOC数据集上验证了其优越性，并指出应将空间注意力的关注点转向感受野空间特征以进一步提升性能。
在这里插入图片描述

方法

  1. ​标准卷积分析​：指出参数共享导致无法捕捉位置差异信息
  2. ​空间注意力局限​：传统方法（如CBAM）的注意力权重在感受野内共享，无法解决大卷积核的参数共享问题
    在这里插入图片描述
  3. ​RFA设计​：
    在这里插入图片描述
    • 通过GroupConv快速提取感受野特征（相比Unfold提速30%）
    • 使用AvgPool聚合全局信息，Softmax强调感受野内特征重要性
  4. ​架构改进​：
    • 提出RFCBAMConv和RFCAConv，将注意力转向感受野空间特征
    • 采用stride=k的k×k卷积处理调整后的特征
      在这里插入图片描述

创新点

  1. ​感受野注意力机制​：首次将空间注意力与感受野特征解耦，彻底解决大卷积核参数共享问题
    在这里插入图片描述

  2. ​轻量级实现​：GroupConv+AvgPool组合比Unfold方法训练时间减少29%

  3. ​通用改进框架​：提出将现有注意力机制（如CBAM/CA）升级为感受野版本的方法
    在这里插入图片描述

  4. ​性能突破​：在ResNet18上Top1准确率提升1.64%，YOLOv5n的mAP50提升1.7%
    在这里插入图片描述

RFAConv主要作用

  1. ​替代标准卷积​：直接嵌入现有网络（如ResNet、YOLO）
  2. ​多任务提升​：
    • 分类：ImageNet-1k上ResNet34达到74.25% Top1
    • 检测：YOLOv8n在COCO上AP50提升1.5%
    • 分割：RFCAConv在VOC2012上mIoU达68%
  3. ​注意力演进​：证明感受野空间特征应成为注意力机制的新方向
    在这里插入图片描述

总结

论文通过理论分析和实验证明：

  1. 空间注意力本质是解决卷积参数共享的方案
  2. 传统方法因感受野内权重共享而性能受限
  3. RFAConv以可忽略的成本提升各类任务性能（最佳案例：RFCAConv在分割任务提升4.1% mIoU）
  4. 未来空间注意力机制应聚焦感受野特征

源码

from torch import nn
from einops import rearrangedef autopad(k, p=None, d=1):  # kernel, padding, dilation"""Pad to 'same' shape outputs."""if d > 1:k = d * (k - 1) + 1 if isinstance(k, int) else [d * (x - 1) + 1 for x in k]  # 计算实际的卷积核大小if p is None:p = k // 2 if isinstance(k, int) else [x // 2 for x in k]  # 自动计算padding值return pclass Conv(nn.Module):"""Standard convolution with args(ch_in, ch_out, kernel, stride, padding, groups, dilation, activation)."""default_act = nn.SiLU()  # 默认激活函数def __init__(self, c1, c2, k=1, s=1, p=None, g=1, d=1, act=True):"""Initialize Conv layer with given arguments including activation."""super().__init__()self.conv = nn.Conv2d(c1, c2, k, s, autopad(k, p, d), groups=g, dilation=d, bias=False)  # 初始化卷积层self.bn = nn.BatchNorm2d(c2)  # 初始化批归一化层self.act = self.default_act if act is True else act if isinstance(act, nn.Module) else nn.Identity()  # 初始化激活函数def forward(self, x):"""Apply convolution, batch normalization and activation to input tensor."""return self.act(self.bn(self.conv(x)))  # 前向传播：卷积 -> 批归一化 -> 激活def forward_fuse(self, x):"""Perform transposed convolution of 2D data."""return self.act(self.conv(x))  # 融合后的前向传播：卷积 -> 激活class RFAConv(nn.Module):def __init__(self, in_channel, out_channel, kernel_size=3, stride=1):super().__init__()self.kernel_size = kernel_size  # 卷积核大小# 获取权重的网络结构self.get_weight = nn.Sequential(nn.AvgPool2d(kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, stride=stride),  # 平均池化层nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size=1,groups=in_channel, bias=False)  # 卷积层，用于生成权重)# 生成特征的网络结构self.generate_feature = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channel, in_channel * (kernel_size ** 2), kernel_size=kernel_size,padding=kernel_size // 2, stride=stride, groups=in_channel, bias=False),  # 卷积层，用于生成特征nn.BatchNorm2d(in_channel * (kernel_size ** 2)),  # 批归一化层nn.ReLU()  # 激活函数)# 最终的卷积层self.conv = Conv(in_channel, out_channel, k=kernel_size, s=kernel_size, p=0)def forward(self, x):b, c = x.shape[0:2]  # 获取输入张量的批量大小和通道数weight = self.get_weight(x)  # 生成权重h, w = weight.shape[2:]  # 获取权重张量的高度和宽度# 对权重进行reshape并应用softmaxweighted = weight.view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w).softmax(2)# 生成特征并进行reshapefeature = self.generate_feature(x).view(b, c, self.kernel_size ** 2, h, w)# 对特征和权重进行乘法操作weighted_data = feature * weighted# 使用einops库对张量进行重排conv_data = rearrange(weighted_data, 'b c (n1 n2) h w -> b c (h n1) (w n2)', n1=self.kernel_size,n2=self.kernel_size)# 应用最终的卷积层return self.conv(conv_data)

在这里插入图片描述

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