Dynamic Head: 物体检测器Head的统一注意力框架

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摘要：这篇文章提出了Dynamic Head的框架，将物体检测头和注意力机制整合到了一起。使用这种框架，可以在不同尺度的特征层之间做注意力，可以在空间范围内做空间注意力，可以在输出通道之间做任务的注意力。在不增加计算的情况下，该方法显著提升了目标检测头的表达能力。

1. 介绍

好的物体检测head的特点：1、要和尺度相关，2、要和空间相关，3、要任务相关。这篇文章中提出了一个统一的框架，把这三点统一到了一起。我们把backbone的输出看成是3位的张量，level x shape x channel，我们发现可以统一到注意力的问题上。方案就是构建一个全方位的注意力机制，但是代价太大。

但是，我们可以在每个单独的维度上分别去做注意力，level-wise，spatial-wise和channel-wise。尺度的注意力只在level维度上做，空间注意力只在shape维度上做，任务注意力只在channel维度上做。

这样，我们可以为检测head构建一个统一的注意力机制，可以为head提供更好的表达能力。在各种物体检测的模型上都可以有1.2%~3.2%的提升。

2. 方法

2.1 动机

从特征金字塔中，我们可以得到L个不同level的特征图，我们通过上采样和下采样，可以将这些不同level的特征图缩放到中间的尺度上，然后拼接在一起。然后可以得到一个4维的张量，维度为LxHxWxC，其中，L表示L个不同的level，H，W表示特征图的宽和高，C表示通道数量。我们进一步定义S=HxW，然后将这个张量reshape成LxSxC的3维张量。在这种表达方式下，可以进一步研究各个维度的作用。

2.2 Dynamic Head

基于上面的张量，自注意力可以表示为：

这里是注意力函数，最简单的就是全连接层，但是这样代价太大。于是，我们在3个维度上分别做注意力：

尺度注意力：

这里是一个线性函数，用1x1的卷积来近似，。

空间注意力：

由于在S维度上，维数很高，我们将这个模块分解为两个步骤，先用可变卷积学习稀疏的空间注意力，然后在同样的位置上，对不同level的特征进行集成。

任务注意力：

动态的对通道进行开关，来适应不同的任务。

其中Fc是第c个通道的特征切片，是超参数，用来学习激活的阈值。和（3）类似，先在LxS维度上做全局的池化，然后用2个全连接和1个归一化层，最后用shifted sigmoid归一化到[-1, 1]。

总体结构体如下：

2.3 用到已有的检测器中

一阶段检测器：

用这个统一的模块来代替原来的多分支。

二阶段检测器：

在ROI Pooling之前使用尺度和空间的注意力，在ROI Pooling之后使用通道注意力。

3. 实验

3.1 实现细节

主干网络为ResNet50，检测框架为ATSS，初始学习率0.02，使用了多尺度的infer。

3.2 消融实验

动态head的有效性的实验：

动态head的不同深度的实验：

用在不同物体检测器上的实验：

和最先进的物体检测器的对比：