AI 笔记 - 模型优化 - 注意力机制在目标检测上的使用

news2025/5/25 16:04:39

人脸检测添加注意力机制

简介
- 人脸检测的核心挑战与注意力机制的作用
- 人脸检测中的注意力机制
- - 作用
选型参考
- 基础选择（空间注意力 vs 通道注意力）
- - 空间注意力（关注“哪里”重要）
  - 通道注意力（关注“什么特征”重要）
- 进阶选择：结合多机制
- - CBAM（Convolutional Block Attention Module）
  - 多头自注意力（Transformer变体）
- 轻量化选择（稀疏注意力）
- - 局部窗口注意力
  - 轴向注意力（Axial Attention）
针对具体问题的注意力设计
- 多尺度人脸检测
- 遮挡人脸检测
- 小目标检测

简介

人脸检测的核心挑战与注意力机制的作用

挑战	注意力机制的解决方案
局部关键特征（如眼睛、嘴巴）	空间注意力聚焦人脸局部区域
多尺度人脸（大小差异）	多尺度注意力或金字塔注意力
遮挡问题	动态抑制遮挡区域的权重
背景干扰	通道注意力增强人脸相关特征通道
计算效率（实时性要求）	稀疏注意力或局部窗口注意力

人脸检测中的注意力机制

在人脸检测模型中，注意力机制通常添加到特征提取网络（如Backbone）或特征融合模块中

作用

增强关键区域的特征：注意力机制能够动态调整特征图中不同区域的权重，使模型更关注人脸区域，抑制背景噪声

处理遮挡和多尺度问题：在遮挡或多尺度人脸的情况下，注意力机制可以帮助模型聚焦于人脸的可见部分或关键特征（如眼睛、鼻子等）

提升检测精度：通过引入注意力机制，模型可以更准确地定位人脸边界框，减少误检和漏检

改善小目标检测：对于小尺度人脸，注意力机制可以增强其特征表示，提升检测效果

选型参考

基础选择（空间注意力 vs 通道注意力）

空间注意力（关注“哪里”重要）

适用场景：需要定位人脸或关键点（如边界框回归）。
典型结构：

# 示例：空间注意力模块（CBAM中的空间注意力）
def spatial_attention(feature):
    avg_pool = torch.mean(feature, dim=1, keepdim=True)  # 通道平均
    max_pool, _ = torch.max(feature, dim=1, keepdim=True)  # 通道最大
    concat = torch.cat([avg_pool, max_pool], dim=1)
    spatial_weights = torch.sigmoid(conv(concat))  # 通过卷积生成权重
    return feature * spatial_weights

通道注意力（关注“什么特征”重要）

适用场景：增强人脸相关特征（如肤色、纹理通道）。
典型结构（SENet风格）

def channel_attention(feature):
    gap = torch.mean(feature, dim=[2,3], keepdim=True)  # 全局平均池化
    channel_weights = torch.sigmoid(fc(gap))  # 全连接层生成权重
    return feature * channel_weights

进阶选择：结合多机制

CBAM（Convolutional Block Attention Module）

结构：串联通道注意力 + 空间注意力。
优势：同时优化特征通道和空间位置。
代码实现：

class CBAM(nn.Module):
    def __init__(self, channels):
        super().__init__()
        self.channel_att = ChannelAttention(channels)
        self.spatial_att = SpatialAttention()
    
    def forward(self, x):
        x = self.channel_att(x)
        x = self.spatial_att(x)
        return x