作者通过实验观察到同一个层的不同 head 之间的相似度比较小,这表明来自同一自注意力层的不同head 关注到了输入 token 的不同方面,基于此作者提出可以把不同的 head 的输出信息融合,然后利用它们再生出一个新的 attention map。具体为引入一个可学习 Linear Transformation,在注意力图生成后乘上 Linear Transformati...
对于attention也是如此,当数据size较大时(比如超长文本,或者h和w很大的feature map),全局attention未必最优,反而可以类似卷积核一样,在时序或者空间上设置范围,这样就是local attention。近期cv上的一些研究,就是做空间上的local attention,达到类似卷积操作的效果 2)是否为self attention,取决于问题;而大部分问题都适合...
推测最终输出一个空间维度一致的Attention Map；Channel Attention，类似于SENet约束每一个通道上的所有特征值，最后输出长度与通道数相同的一维向量作为特征加权；Mix Attention对每个通道和每个空间位置使用Sigmoid。
2.由于原始的Self-Attention对输入特征的位置是不敏感的,所以还需要在Q上加上位置信息,然后将结果与关系矩阵相加: 3.对于上步骤的结果,我们还需要对上面得到的结果进行归一化,得到Attention Map: 4.得到Attention Map之后,我们需要将 的局部信息进行聚合,然后与V相乘,得到Attention之后的结果: Contextual Transformer B...
Bottom-up Top-down的结构首先通过一系列的卷基和pooling,逐渐提取高层特征并增大模型的感受野,之前说过高层特征中所激活的Pixel能够反映Attention所在的区域,于是再通过相同数量的up sample将feature map的尺寸放大到与原始输入一样大 (这里的upsample通过deconvolution(逆卷积)来实现, ...
这样,可以沿一个空间方向捕获远程依赖关系,同时可以沿另一空间方向保留精确的位置信息。然后将生成的特征图分别编码为一对方向感知和位置敏感的attention map,可以将其互补地应用于输入特征图,以增强关注对象的表示。 本文所提的Coordinate注意力很简单,可以灵活地插入到经典的移动网络中,例如MobileNetV2,MobileNeXt和...
具体而言，该研究以 head 的注意力图为基础，通过动态地聚合它们来生成一组新的注意力图。采用一个变换矩阵和 multi-head attention maps 相乘来得到新的 map，这个变换矩阵是可学习的。公式如下：实验 在实验部分，研究者首先通过实验进一步证明注意力崩溃问题，然后通过大量的控制变量实验来证明 Re-attention 方法的...
词向量编码成向量v,点乘上feature maps,对所有通道进行max(得到一张map),再经过softmax得到最终attention权重(一张map)。 1.26 提出concatation的软Attention机制用于机器翻译 2015_ICML,作者有 Yoshua Bengio Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate(https://arxiv.org/abs/1409.0473)...
语义分割模型大部分都是类似于U-Net这样的encoder-decoder的形式,先进行下采样,然后进行上采样到与原图一样的尺寸。其添加SE模块可以添加在每个卷积层之后,用于对feature map信息的提炼。具体方案如下图所示: 然后开始分别介绍由SE改进的三个模块,首先说明一下图例: ...