一、双线性汇合的计算过程：

第一步，计算Gram 矩阵：

对于一组H×W×D的feature maps，$\boldsymbol{x}_{i} \in \mathbb{R}^{D}$是图像的深度描述，其中$1 \leq i \leq H W$。双线性汇合双线性汇合是计算深度描述向量的格拉姆矩阵（Gram matrix），其中$\boldsymbol{G} \in \mathbb{R}^{D \times D}$。

\begin{equation}
\boldsymbol{G} :=\frac{1}{H W} \sum_{i=1}^{H W} \boldsymbol{x}_{i} \boldsymbol{x}_{i}^{\top}
\end{equation}

如果 不在整张图里面求取一个均值，思考一个像素点更容易理解双线性汇合。

把$x_{1}$作为列向量，$x_{1}^{T}$就是行向量，这样相乘就是一个D×D的矩阵。

从数学运算上思考上面的格拉姆矩阵，相当于是这么算的，将每个feature map展开为一维向量的形式，格拉姆矩阵中的一个值就是两个feature map向量【1,HW】与【HW,1】的乘积再除上HW。而综合来看就是【D,HW】与【HW,D】的矩阵乘积除以HW。

第二步，将格拉姆矩阵展成向量：

\begin{equation}
\boldsymbol{s} :=\operatorname{vec} \boldsymbol{G} \in \mathbb{R}^{D^{2}}
\end{equation}

第三步，进行规范化：

\begin{equation}
s_{k} \leftarrow \operatorname{sign} s_{k} \sqrt{\left|s_{k}\right|}, s \leftarrow \frac{s}{\|s\|}
\end{equation}

（这个地方没有明白是如何计算的？）

二、延申与扩展

协方差矩阵的定义：

\begin{equation}
\mathbf{\Sigma} :=\frac{1}{H W} \sum_{i=1}^{H W}\left(\boldsymbol{x}_{i}-\boldsymbol{\mu}\right)\left(\boldsymbol{x}_{i}-\boldsymbol{\mu}\right)^{\top}=\frac{1}{H W} \boldsymbol{X} \tilde{\boldsymbol{I}} \boldsymbol{X}^{\top}
\end{equation}

其中：

\begin{equation}
\boldsymbol{\mu} :=\frac{1}{H W} \sum_{i=1}^{H W} \boldsymbol{x}_{i}
\end{equation}

\begin{equation}
\tilde{\boldsymbol{I}} :=\boldsymbol{I}-\frac{1}{H W} \mathbf{1} \mathbf{1}^{\top} \in \mathbb{R}^{H W \times H W}
\end{equation}

（这个地方没有明白是如何计算的？）