DANet代码 PAM复现

### DANet PAM模块代码实现 在DANet架构中，位置注意力模块(PAM)用于捕捉全局上下文中的空间关系。该模块通过计算不同位置之间的相似度来增强特征图的空间表示能力[^1]。 #### 位置注意力模块的工作原理 PAM主要由三个卷积层组成，分别负责查询(query)，键(key) 和 值(value) 的提取： - 查询和键用来计算自适应加权矩阵； - 加权矩阵与值相乘得到最终输出。 这种机制允许模型聚焦于重要的区域并抑制不相关的信息。 #### PyTorch 实现示例 下面是一个基于PyTorch的位置注意模块(PAM)的具体实现: ```python import torch from torch import nn import torch.nn.functional as F class PositionAttentionModule(nn.Module): """ Position attention module""" def __init__(in_dim, gamma=2, b=1): super(PositionAttentionModule,).__init__() # 计算通道数 inter_channels = int(in_dim / (gamma ** 2)) self.inter_channels = inter_channels # 定义三层不同的1x1卷积操作 self.query_conv = nn.Conv2d( in_channels=in_dim, out_channels=inter_channels, kernel_size=1) self.key_conv = nn.Conv2d( in_channels=in_dim, out_channels=inter_channels, kernel_size=1) self.value_conv = nn.Conv2d( in_channels=in_dim, out_channels=in_dim, kernel_size=1) self.gamma = nn.Parameter(torch.zeros(1)) def forward(x): m_batchsize, C, height, width = x.size() proj_query = self.query_conv(x).view(m_batchsize,-1,width*height).permute(0, 2, 1) proj_key = self.key_conv(x).view(m_batchsize,-1,width*height) energy = torch.bmm(proj_query,proj_key) attention = F.softmax(energy,dim=-1) proj_value = self.value_conv(x).view(m_batchsize,-1,width*height) out = torch.bmm(proj_value,attention.permute(0,2,1)) out = out.view(m_batchsize,C,height,width) out = self.gamma * out + x return out ``` 此代码片段定义了一个名为`PositionAttentionModule`的类，它实现了上述提到的功能，并且可以通过调整参数来自定义输入维度和其他超参数设置。