前面分享了一篇《继SE,CBAM后的一种新的注意力机制Coordinate Attention》,其出发点在于SE只引入了通道注意力，CBAM的空间注意力只考虑了局部区域的信息，从而提出考虑全局空间信息的注意力机制。
在本文，将介绍另一个基于同样出发点的注意力模块，即Pyramid Split Attention (PSA)。PSA具备即插即用、轻量、简单高效的特点。该模块与ResNet结合，通过PSA替代ResNet的bottleneck中的3x3卷积，组成了EPSANet。
EPSANet用于图像识别，比SENet top-1acc高了1.93%。PSA用在Mask RCNN上，目标检测高了2.7 box AP，实例分割高了1.7 mask AP。
本文出发点
1. SE仅仅考虑了通道注意力，忽略了空间注意力。
2. BAM和CBAM考虑了通道注意力和空间注意力，但仍存在两个最重要的缺点：(1)没有捕获不同尺度的空间信息来丰富特征空间。(2)空间注意力仅仅考虑了局部区域的信息，而无法建立远距离的依赖。
3. 后续出现的PyConv，Res2Net和HS-ResNet都用于解决CBAM的这两个缺点，但计算量太大。
基于以上三点分析，本文提出了Pyramid Split Attention。
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PSA
主要操作：将input tensor从通道上分成S组。每一组进行不同卷积核大小的卷积，以获取不同尺度的感受野，提取不同尺度的信息。再通过SE模块，提取每组的通道的加权值，最后对S组的加权值进行softmax归一化并加权。
具体将input tensor分成S组，并对每组进行不同卷积的SPC模块如下图所示。
SPC先将input tensor分成S组，每组的卷积核大小依次增大，如k=3,5,7,9。考虑到当卷积核比较大时，计算量也大，因此，对每一组再进行分组卷积，具体分组数量G = exp(2,(k-1)/2)，即2的(k-1)/2次幂。当K = 3,5,7,9时，G=1，2，3，4。
在经过不同大小的卷积后，在通道上拼接。
经过SPC模块后，PSA再将SPC模块的输出通过SE Weight Module获得通道注意力值，这样做的目的是获得不同尺度特征图的注意力权值。
通过这样的做法，PSA融合了不同尺度的上下文信息，并产生了更好的像素级注意力。
最后将每组通道注意力权值拼接，进行softmax归一化，对SPC模块的输出进行加权。
完整的PSA模块如下图所示。
这里补充一下pyramid split attention中的pyramid。在《特征金字塔技术总结》中介绍了特征金字塔的两种构建方式，其中一种就是通过不同大小卷积核的卷积来构建特征金字塔。因此，这里PSA中的Pyramid是由SPC模块中的每组不同大小卷积核的卷积所构建。
EPSANet
如上图所示，将PSA替代ResNet的bottleneck中的3x3卷积，再堆叠几个这样的模块就构成了EPSANet，这里的E，指的是efficient。
网络设计如下图所示。
Conclusion
EPSANet用于图像识别，比SENet top-1acc高了1.93%。PSA用在Mask RCNN上，目标检测高了2.7 box AP，实例分割高了1.7 mask AP。
以ResNet-50和ResNet-101为backbone，加入各种注意力模块的图像识别效果对比
