【论文笔记】AP-CNN: Weakly Supervised Attention Pyramid Convolutional Neural Network for FGVC

目录

• task
• 数据集
• AP-CNN

• • 1、主要改进

  • • 1）Attention Pyramid（注意金字塔）
    • 2） ROI引导的细化模块

  • 2、与主流模型比较

  • 3、可视化

  • 4、总结

task

Fine-Grained Visual Classification（细粒度视觉分类），以下简称FGVC。
相较于传统的目标检测和分类，有如下两个难点：

1.高类内方差（high intra-class variance）：
图片中属于同一类别的对象通常呈现显著不同的姿态和视角。

2.低类间方差（low inter-class variance）：
下属类（例如哈士奇和金毛两个下属类，都属于狗这一超类）之间的视觉差异往往是微妙的，因为它们属于同一超类别。

数据集

当前细粒度分类的主流数据集有三个：

• CUB-200-2011：鸟类数据集，200类11788张图像，每张图像包含15各部位的位置信息。（位置信息主要给基于部件的网络模型训练用）
• Stanford Cars：汽车数据集，196类16185张图像，不包含部件信息。
• FGVC-Aircraft：飞机数据集，102类10200张图像，不包含部件信息。

近两年大部分细粒度分类论文都以上述三个数据集作为benchmark。

AP-CNN

2021年2月刊登在IEEE的一篇细粒度分类的文章。
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整体结构

1、主要改进

1）Attention Pyramid（注意金字塔）

在FPN的基础上，对每一层feature map都使用注意力机制，形成一个自下而上的注意力层级结构，作者给其取名为 注意金字塔（Attention Pyramid） ，这个结构中每一层又包含两个部分，分别是 空间注意 和 通道注意 ，生成过程如下图所示：

每一层的通道注意由FPN中对应层的Feature map进行一次全局平均池化和两次全连接而成。
公式如下：

A^{(c)}_k=\sigma(W_2\cdot ReLU(W_1\cdot GAP(F_k)))

空间注意则由对应的Feature map进行一次3*3的反卷积，再做sigmoid而成。
公式如下：

A^{(s)}_k=\sigma(v_c*F_k)

而空间注意通常的做法 是对特征层进行最大池化 和平均池化 ，之后把这俩结果进行堆叠，再做1*1卷积，然后sigmoid，最后和原特征层相乘即可。

这个部分作者没有做消融实验，我认为作者是想要和之前已经存在的CBAM进行区别，所以进行反卷积，魔改了一下😓。

• 想要了解注意力机制原理的读者可以参考：注意力机制的实现

2） ROI引导的细化模块

流程图：

以上述注意金字塔得到的空间注意 A^{s}_{k} 作为掩膜，在每一层都生成对应数量的ROI（region of interest）,效果如下：

之后根据这些生成的ROI做基于ROI的Dropblock和Zoom-in（过程省略，因为非常简单），得到最终的特征map Z_k.

最后再对 Z_k 做一次分类，将这次的结果和初始FPN经过注意力后得到的分类结果进行平均，得到最终结果。

2、与主流模型比较

3、可视化

首先在训练时加上可视化选项，cd到AP-CNN目录下，激活对应环境，输入：

    python -m vindom.server
    
    
    python
    
    

在本机指定的窗口（官方初始定义为8097）
出现如下提示：

浏览器打开本机对应端口：

然后训练文件，输入：

    python train.py --visualize
    
    
    python
    
    

• 记得要带上可视化选项。
  如下提示，则开始训练。
  
  此时观察到浏览器端口页面变为训练与测试图像的ROI和三层mask展示：
  
  （顺序被我不小心打乱了😓，我还不会恢复…）

4、总结

• 本文其实没有任何的创新点，作者将空间注意 和通道注意 在FPN每一层都进行运用，得到了相较于baseline：NTS 在CUB-200-2011上0.9个点的精度提升。
• lego的方法值得学习和应用😏