【ARXIV2105】Beyond Selfattention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks

论文：https://arxiv.org/abs/2105.02358

代码：https://github.com/MenghaoGuo/EANet

B站视频：https://www.bilibili.com/video/BV1ug411M7kL

大部分内容来自论文作者 国孟昊 的B站视频，讲解的非常细致，强烈推荐

典型的 self-attention 计算方法如下图所示。 \(Q\) 和 \(K\) 相乘，使用 softmax 归一化，然一和\(V\)相乘，然后得到输出的特征，这个大家应该都相当熟悉了。

在实际应用中，因为要计算query 和 key 之间的相似度，因此复杂度会比较高。因此，研究人员提出了一系列改进方法。

第一类是子空间方法。 如下图所示，研究人员发现，当 query 落在车上时， 得到的结果中车的响应比较强（第1行）；当query落在人上时，行人的响应比较强（第2行）；落在道路上时，道路上的响应就比较强（第3行）。因此，可以把像素点聚为一些代表性的点，在代表性的点上计算相似性。典型的方法是 EMANet (ICCV 2019)，OCRNet（ECCV2020）。 还有一类方法是进行矩阵分解来降低计算复杂度， 典型的方法是 Performer。

在这个工作中，作者提出使用两个记忆模块计算 attention，具体为建立一个共享空间\(M\)，把输入特征\(F\) 映射到 \(M\)，再恢复，如下图所示：

实现时是通过两个线性层来替代的，具体如下：

\[A=\textrm{Norm}(FM^T_k), ~~~ F_{out}=AM_v \]

算法的伪代码如下图所示。其实中的关注一步就是双归一化，先使用 Softmax 归一化，然后再使用 l1_norm 归一化。作者也说，这个双归一化是相当关键的，相对于只使用 Softmax 归一化，能够显著提升性能。

在PASCAL VOC 数据集上的语义分割结果如下表所示，可以看出，使用双归一化可以显著提升性能。 作者也表示，external attention 非常依赖这种双归一化方式，但作者也指出，归一化的方法和安排次序，仍然是相当值得关注的问题。

通过查看作者的源代码，可以看出，两个归一化所处理的维度不一样，softmax 是作用在 n 上，l1_norm是作用在 k 上。其实我不是特别清楚这么设计的原因，如果有网友比较清楚可以随时交流。

x = x.view(b, c, h*w)   # b, c, n 
attn = self.linear0(x) # b, k, n
attn = F.softmax(attn, dim=-1) # b, k, n
attn = attn / (1e-9 + attn.sum(dim=1, keepdim=True)) # b, k, n
x = self.linear1(attn) # b, c, n
x = x.view(b, c, h, w)