目标检测模型添加了注意力机制但没有什么效果

Question

我在centernet模型里加了注意力机制，分别加了好几种，但所有的结果变化不到1%，请问这是正常现象吗，还是添加的注意力没有起到效果？

我在主干网络resnet50中添加了4次注意力机制

class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, block, layers, num_classes=1000,height=256,width=128,spa_on=True,
                    cha_on=True,s_ratio=8,c_ratio=8,d_ratio=8):
        self.inplanes = 64
        super(ResNet, self).__init__()
        # 512,512,3 -> 256,256,64
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3,bias=False)
        self.bn1 = nn.BatchNorm2d(64)
        self.relu = nn.ReLU(inplace=True)


        # 256x256x64 -> 128x128x64
        self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, ceil_mode=True) # change

        # 128x128x64 -> 128x128x256
        self.layer1 = self._make_layer(block, 64, layers[0])

        # 128x128x256 -> 64x64x512
        self.layer2 = self._make_layer(block, 128, layers[1], stride=2)

        # 64x64x512 -> 32x32x1024
        self.layer3 = self._make_layer(block, 256, layers[2], stride=2)

        # 32x32x1024 -> 16x16x2048
        self.layer4 = self._make_layer(block, 512, layers[3],stride=2)
        # 通道和空间注意力
        self.ca1 = ChannelAttention(self.inplanes)
        self.sa1 = SpatialAttention()

        self.avgpool = nn.AvgPool2d(7)
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)


        # 添加一个SE注意力方法#
        # self.se256 = SEAttention(channel=256)
        # self.se512 = SEAttention(channel=512)
        # self.se1024 = SEAttention(channel=1024)
        #COORD attention注意力
        # self.ca256 = CA_Block(channel=256)
        # self.ca512 = CA_Block(channel=512)
        # self.ca1024 = CA_Block(channel=1024)
        #CBAM attention注意力
        # self.cbam256 = CA_Block(channel=256)
        # self.cbam512 = CA_Block(channel=512)
        # self.cbam1024 = CA_Block(channel=1024)
        #ECA attention注意力
        # self.ECA256 = ECAAttention(channel=256)
        # self.ECA512 = ECAAttention(channel=512)
        # self.ECA1024 =ECAAttention(channel=1024)
        #rga注意力
        self.rga1 = RGA_Module(256, (height // 4) * (width // 4), use_spatial=spa_on, use_channel=cha_on,
                               cha_ratio=c_ratio, spa_ratio=s_ratio, down_ratio=d_ratio)
        self.rga2 = RGA_Module(512, (height // 8) * (width // 8), use_spatial=spa_on, use_channel=cha_on,
                               cha_ratio=c_ratio, spa_ratio=s_ratio, down_ratio=d_ratio)
        self.rga3 = RGA_Module(1024, (height // 16) * (width // 16), use_spatial=spa_on, use_channel=cha_on,
                               cha_ratio=c_ratio, spa_ratio=s_ratio, down_ratio=d_ratio)
        self.rga4 = RGA_Module(2048, (height // 16) * (width // 16), use_spatial=spa_on, use_channel=cha_on,
                               cha_ratio=c_ratio, spa_ratio=s_ratio, down_ratio=d_ratio)

        # 权重初始化
        for m in self.modules():
            if isinstance(m, nn.Conv2d):
                n = m.kernel_size[0] * m.kernel_size[1] * m.out_channels
                m.weight.data.normal_(0, math.sqrt(2. / n))
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d):
                m.weight.data.fill_(1)
                m.bias.data.zero_()

    def _make_layer(self, block, planes, blocks,stride=1):
        downsample = None
        if stride != 1 or self.inplanes != planes * block.expansion:
            downsample = nn.Sequential(
                 nn.Conv2d(self.inplanes, planes * block.expansion,
                     kernel_size=1, stride=stride, bias=False),
         
            nn.BatchNorm2d(planes * block.expansion),
        )

        layers = []
        layers.append(block(self.inplanes, planes, stride, downsample))
        self.inplanes = planes * block.expansion
        for i in range(1, blocks):
            layers.append(block(self.inplanes, planes))

        return nn.Sequential(*layers)
**注意力添加在这里 一共四次 以rga为例
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.bn1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.maxpool(x)
        x = self.layer1(x)  # 128x128x64 -> 128x128x256
        x = self.rga1(x)
        x = self.layer2(x)    # 128x128x256 -> 64x64x512
        x = self.rga2(x)
        x = self.layer3(x) # 64x64x512 -> 32x32x1024
        x = self.rga3(x)
        x = self.layer4(x)
        x = self.rga4(x)

Answer 1

【以下回答由 GPT 生成】

在尝试优化添加的注意力机制之前，我建议你先对模型的性能进行评估，确保没有其他问题导致变化不到1%的结果。如果确认注意力机制是问题所在，可以考虑以下方法来优化：

1. 调整注意力机制的参数：尝试不同的超参数设置，如s_ratio、c_ratio和d_ratio，这些参数会影响注意力机制的效果。可以尝试不同的数值来找到最佳的设置。

2. 增加注意力机制的数量：尝试增加注意力机制的数量，可以在主干网络的不同层级添加更多的注意力机制。通过增加注意力机制的数量，可以增加模型对目标的关注程度，从而提升检测结果的准确性。

3. 使用其他注意力机制：目前你只使用了SpatialAttention和ChannelAttention两种注意力机制，可以尝试使用其他类型的注意力机制，如SEAttention、CA_Block和CBAM等，这些注意力机制在提取特征时可能有更好的效果。

4. 尝试其他的预训练模型：除了ResNet50，还可以尝试其他的主干网络，如ResNet101或更深的网络，这些网络可能具有更强的特征提取能力，对添加的注意力机制更敏感。

5. 数据增强和训练策略：通过使用数据增强技术，如随机裁剪、颜色增强和翻转等，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。另外，尝试调整学习率、优化器等训练策略，可能对注意力机制的效果有积极影响。

需要注意的是，以上方法都是一种尝试，具体效果需要根据你的实际应用场景和数据集进行验证。

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