图像超分-CVPR2022-Multi-scale Attention Network for Single Image Super-Resolution

图像炒粉-CVPR2022-Multi-scale Attention Network for Single Image Super-Resolution

该论文提出一种用于图像超分的卷积网络——多尺度注意力网络（MAN），旨在弥补CNN在低级视觉任务中相较Transformer的劣势。MAN包含两个模块：多尺度大卷积核注意力（MLKA）和门控空间注意力单元（GSAU）。MLKA通过多尺度和门控机制增强注意力表达，融合全局与局部信息；GSAU结合门控和空间注意力，有效聚合空间上下文。实验表明，MAN在性能与计算之间实现了良好平衡。

论文链接：Multi-scale Attention Network for Single Image Super-Resolution

源码链接：/icandle/MAN

主要创新点

多尺度大卷积核注意力模块（MLKA）：作者提出了一种结合多尺度和门控机制的注意力模块，通过在不同尺度上建模长程依赖关系，增强了模型在多粒度层次下的特征捕捉能力，有效提升了表示能力并缓解了传统CNN在全局建模上的劣势。

门控空间注意力单元（GSAU）：在前馈结构中引入门控机制与空间注意力，省略了常规的线性映射层，在降低模型参数量和计算成本的同时，仍能充分挖掘空间上下文信息，从而实现轻量化与性能的协同优化。

多尺度注意力网络（MAN）体系构建：基于MLKA与GSAU模块，作者构建了多个复杂度可调的MAN模型，覆盖轻量化与高性能两类超分辨率任务场景，展示了其在不同资源限制下的灵活性和优越性能。

模型架构

多尺度注意力模块（MLKA） 用于在Transformer主干中有效捕捉跨尺度特征信息，结合门控机制提升注意力的选择性和表达力；

Gated Spatial Attention Unit（GSAU） 替代传统MLP作为前馈网络，采用轻量的Depth-wise卷积与空间门控机制，有效降低复杂度的同时保持感受野；

Large Kernel Attention Tail（LKAT） 作为输出尾部结构，引入大感受野卷积操作，增强最终特征融合能力，进一步提升重建图像的质量；

MetaFormer样式的Attention Block（MAB） 构成主干结构，将MLKA与GSAU模块无缝嵌入其中，实现局部与全局信息的高效整合。

多尺度注意力模块（MLKA）

MLKA 模块实现了多尺度大核空间注意力，通过分组和门控机制提升特征表达能力，具体流程如下：

1. 归一化与升维：输入特征先经过 LayerNorm 层规范化，再通过 1×1 卷积将通道数扩大为原来的两倍，方便后续分组操作。

2. 通道拆分：将扩展后的特征在通道维度一分为二，得到两个子特征 a 和 x，其中 a 用于计算注意力权重，x 用于被加权。

3. 多尺度分组：将 a 再分为三等份，每份对应不同感受野大小的卷积组：

   • 第一组用3×3深度卷积 + 5×5 膨胀卷积（膨胀率为2）+ 1×1 卷积，
   • 第二组用 5×5 深度卷积 + 7×7 膨胀卷积（膨胀率为3）+ 1×1 卷积，
   • 第三组用7×7深度卷积 +9×9膨胀卷积（膨胀率为4）+ 1×1 卷积。

   这一步通过不同大小和膨胀率的深度卷积，捕获多尺度的空间依赖关系。

4. 门控加权：对每组特征分别用同尺寸的深度卷积生成门控权重 X3, X5, X7，与对应的多尺度大核注意力结果相乘，实现动态调整关注区域，减弱无关信息。

5. 融合输出：将三组加权后的特征拼接，乘以原始特征的另一半 x，再通过 1×1 卷积降维，并乘以一个可学习的缩放参数，最后加上输入的残差，实现特征增强与信息传递。

源码

class GroupGLKA(nn.Module):# 多尺度大核注意力模块，结合门控机制提升空间特征表达能力def __init__(self, n_feats, k=2, squeeze_factor=15):super().__init__()i_feats = 2 * n_feats  # 扩展通道数，便于拆分和融合self.n_feats = n_featsself.i_feats = i_feats# 对输入特征进行通道归一化，保持通道维度优先（channels_first）self.norm = LayerNorm(n_feats, data_format='channels_first')# 可学习的缩放参数，用于调整输出特征幅度self.scale = nn.Parameter(torch.zeros((1, n_feats, 1, 1)), requires_grad=True)# 多尺度大核注意力子模块，采用深度卷积+膨胀卷积组合，捕获不同感受野信息self.LKA7 = nn.Sequential(nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 7, 1, 7 // 2, groups=n_feats // 3),  nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 9, stride=1, padding=(9 // 2) * 4, groups=n_feats // 3, dilation=4),nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 1, 1, 0))self.LKA5 = nn.Sequential(nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 5, 1, 5 // 2, groups=n_feats // 3),  nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 7, stride=1, padding=(7 // 2) * 3, groups=n_feats // 3, dilation=3),nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 1, 1, 0))self.LKA3 = nn.Sequential(nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 3, 1, 1, groups=n_feats // 3),  nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 5, stride=1, padding=(5 // 2) * 2, groups=n_feats // 3, dilation=2),nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 1, 1, 0))# 对应的门控卷积，用于生成空间门控权重，调整多尺度注意力的激活区域self.X3 = nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 3, 1, 1, groups=n_feats // 3)self.X5 = nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 5, 1, 5 // 2, groups=n_feats // 3)self.X7 = nn.Conv2d(n_feats // 3, n_feats // 3, 7, 1, 7 // 2, groups=n_feats // 3)# 先通过1×1卷积将通道数从 n_feats 扩展到 i_feats (2倍)，为拆分做准备self.proj_first = nn.Sequential(nn.Conv2d(n_feats, i_feats, 1, 1, 0))# 通过1×1卷积将加权后的特征通道数恢复为 n_featsself.proj_last = nn.Sequential(nn.Conv2d(n_feats, n_feats, 1, 1, 0))def forward(self, x, pre_attn=None, RAA=None):shortcut = x.clone()  # 残差连接，保留输入特征x = self.norm(x)  # 先归一化输入x = self.proj_first(x)  # 升维，扩充通道数为2倍# 将扩充后的特征在通道维度一分为二，a用于注意力权重计算，x用于加权后的特征乘法a, x = torch.chunk(x, 2, dim=1) # 将a再分为三份，分别对应不同尺度的注意力子模块a_1, a_2, a_3 = torch.chunk(a, 3, dim=1)# 多尺度大核注意力计算：# 每部分a_i经过对应LKA和门控卷积相乘，捕获不同尺度的空间信息，并通过门控过滤无关信息a = torch.cat([self.LKA3(a_1) * self.X3(a_1), self.LKA5(a_2) * self.X5(a_2), self.LKA7(a_3) * self.X7(a_3)], dim=1)# 将加权的注意力a与另一半x相乘，实现门控加权，# 再通过1×1卷积恢复通道数，乘以可学习缩放参数，最后加上残差x = self.proj_last(x * a) * self.scale + shortcutreturn x

门控空间注意力单元（GSAU）

门控空间注意力单元（Gated Spatial Attention Unit, GSAU），特点如下：

• Ghost特征扩展：先用1×1卷积将通道数扩展2倍，再拆分成门控权重和特征两部分，提升表达能力。
• 深度空间卷积门控：对一半特征做深度卷积，捕获空间信息，用作门控权重，对另一半特征做加权。
• 残差连接与缩放：残差保证梯度稳定，缩放参数调节注意力强度。
• 轻量高效：结构简单，计算成本低，但能有效加强空间特征表达。

源码

class SGAB(nn.Module):# Gated Spatial Attention Unit（门控空间注意力单元）def __init__(self, n_feats, drop=0.0, k=2, squeeze_factor=15, attn='GLKA'):super().__init__()i_feats = n_feats * 2  # 通道扩展为2倍，方便分割处理# 1×1卷积，将输入通道数从 n_feats 升维到 2*n_feats（Ghost特征扩展）self.Conv1 = nn.Conv2d(n_feats, i_feats, 1, 1, 0)# 深度卷积，7×7卷积核，分组数等于通道数，实现通道内空间卷积self.DWConv1 = nn.Conv2d(n_feats, n_feats, 7, 1, 7 // 2, groups=n_feats)# 1×1卷积，将处理后通道数恢复为 n_featsself.Conv2 = nn.Conv2d(n_feats, n_feats, 1, 1, 0)# 通道归一化，channels_first格式，提升训练稳定性self.norm = LayerNorm(n_feats, data_format='channels_first')# 可学习的缩放参数，用于调整输出幅度self.scale = nn.Parameter(torch.zeros((1, n_feats, 1, 1)), requires_grad=True)def forward(self, x):shortcut = x.clone()  # 残差连接，保留输入特征# 先归一化输入，再通过1×1卷积升维（Ghost Expand）x = self.Conv1(self.norm(x))# 将升维后的特征在通道维度一分为二，a用于深度卷积生成门控权重，x用于加权特征a, x = torch.chunk(x, 2, dim=1)# 用深度卷积DWConv1对a进行空间卷积，得到空间门控权重，再与x逐元素相乘实现门控x = x * self.DWConv1(a)# 用1×1卷积Conv2融合通道信息，调整通道数x = self.Conv2(x)# 乘以缩放参数scale，并加上残差，输出return x * self.scale + shortcut

Large Kernel Attention Tail（LKAT）

LKAT 模块实现了超分网络尾部的大核注意力增强，具体流程如下：

初始映射与激活：输入特征先通过 1×1 卷积映射到同样通道数，再经 GELU 激活，提升非线性表达能力。

大核注意力：激活后的特征进入深度可分离大核注意力子模块，依次执行

• 7×7 深度卷积（groups=通道数，padding=3）
• 9×9 膨胀卷积（dilation=3，padding=9//2×3）
• 1×1 卷积该组合既扩大了感受野，又保持了计算效率。

门控加权：将初始映射后的特征与大核注意力输出逐元素相乘，动态调整各空间位置的重要性，增强关键信息。

通道融合：最后通过 1×1 卷积将加权结果融合回原始通道维度，生成尾部输出，为后续重建提供更丰富的全局上下文。

class LKAT(nn.Module):"""Large Kernel Attention Tail（尾部大核注意力模块）用于在超分网络的尾部增强全局上下文信息，提升重建效果。"""def __init__(self, n_feats):super().__init__()# conv0: 初始映射 + 非线性激活# 1×1 卷积用于调整通道数并混合通道信息，GELU 提供平滑的非线性self.conv0 = nn.Sequential(nn.Conv2d(n_feats, n_feats, kernel_size=1, stride=1, padding=0),nn.GELU())# att: 大核注意力子模块（深度可分离 + 膨胀卷积）# 7×7 depth-wise 卷积扩展局部感受野# 9×9 dilated depth-wise 卷积（dilation=3）进一步扩大感受野至更大范围# 1×1 point-wise 卷积用于融合通道信息self.att = nn.Sequential(nn.Conv2d(n_feats, n_feats, kernel_size=7, stride=1, padding=7//2, groups=n_feats),nn.Conv2d(n_feats, n_feats, kernel_size=9, stride=1,padding=(9//2)*3, dilation=3, groups=n_feats),nn.Conv2d(n_feats, n_feats, kernel_size=1, stride=1, padding=0))  # conv1: 最终通道融合# 1×1 卷积将加权后的特征再次混合，输出与输入通道数一致self.conv1 = nn.Conv2d(n_feats, n_feats, kernel_size=1, stride=1, padding=0)def forward(self, x):# 初始映射与激活# x0 具有更强的非线性特征表示x0 = self.conv0(x)# 大核注意力计算# att_out 是对 x0 的全局上下文响应图att_out = self.att(x0)# 门控加权# 将原始映射 x0 与注意力图逐元素相乘，突出重要特征，抑制不相关信息x_weighted = x0 * att_out# 通道融合与输出out = self.conv1(x_weighted)return out

💡接各种方向源码讲解，私信

💡接模型搭建，你的想法我来实现，包括尝试各种模块的有效性！