2.attention-block的实现方式:attention-block通常是由多个注意力机制组成的模块,其核心思想是将多个注意力机制的输出进行融合,从而得到更加全面的关注值。在实现过程中,通常会使用一种称为自注意力(self-attention)和门控循环(gatedrecurrentunit,GRU)的机制。自注意力机制能够根据输入序列的特征,计算出每个位置的关注值...
因为Q matrix(red Q) 是经过绿框decoder attention block 计算后得到的, so,...(想想)。 Note, 绿框decoder attention block的输入green Q matrix 还没有携带previous generated tokens; green K, V matrix是previous generated tokens对应的K, V 综上,经过了绿框decoder attention block+ 红框cross attention ...
1）网络结构设计 HAT的整体架构采用了与SwinIR相似的Residual in Residual结构，如下图3所示。主要的不同之处在于混合注意力模块（Hybrid Attention Block， HAB）与重叠的交叉注意力模块（Overlapping Cross-Attention Block， OCAB）的设计。其中对于HAB，本文采用了并联的方式来结合通道注意力和自注意力。通道注意力...
位置编码层只在encoder端和decoder端的embedding之后,第一个block之前出现,它非常重要,没有这部分,Transformer模型就无法用。位置编码是Transformer框架中特有的组成部分,补充了Attention机制本身不能捕捉位置信息的缺陷。 position encoding Positional Embedding的成分直接叠加于Embedding之上,使得每个token的位置信息和它的语义...
这样就得到了整个 Lightning Attention-2 的算法复杂度为 intra-block 的 O (N^2) 和 inter-block 的 O (N) 的 Trade-off。怎么取得更好的 Trade-off 则是由 Tiling 的 block size 决定的。3. 细心的读者会发现，以上的过程只是 Lightning Attention-2 的算法部分，之所以取名 Lightning 是因为作者充分考虑...
直接看ResNeSt block: 首先是借鉴了ResNeXt网络的思想,将输入分为K个,每一个记为Cardinal1-k,然后又将每个Cardinal拆分成R个,每一个记为Split1-r,所以总共有G=KR个组。 然后是对于每一个Cardinal中具体是什么样的: 这里借鉴了squeeze-and-excitation network(SENet) 中的思想,也就是基于通道的注意力机制,对通...
Specifically, for imbalanced DR data distributions, we propose a novel Category Attention Block (CAB), which explores more discriminative region-wise features for each DR grade and treats each category equally. In order to capture more detailed small lesion information, we also propose the Global ...
个人感觉是分割更需要Spartial-Channel联合的注意力来对画面中不同位置的不同特征进行关联，单纯用Channel...
整体的Attention Block框架图和non-local 基本一致: ~ 有点小区别是,在X 和Watten 点乘后,还加了个b 项,文中说这里可看作data central processing (subtracting mean) of PCA 动作识别的主网络就与non-local中直接使用I3D 不同,这里是使用类似TSN 的采样Segment形式输入,然后使用2D网络提特征,再统一在Attention...
在解码器中,Transformer block比编码器中多了个encoder-cecoder attention。在encoder-decoder attention中,Q来自于解码器的上一个输出,K和V则来自于与编码器的输出。其计算方式完全和图10的过程相同。 由于在机器翻译中,解码过程是一个顺序操作的过程,也就是当解码第k个特征向量时,我们只能看到第k-1及其之前的解...