Bi-Level Routing Attention (BRA)是一种注意力机制,旨在解决多头自注意力机制(MHSA)的可扩展性问题。传统的注意力机制要求每个查询都要关注所有的键-值对,这在处理大规模数据时可能会导致计算和存储资源的浪费。BRA通过引入动态的、查询感知的稀疏注意力机制来解决这一问题。 BRA的关键思想是在粗粒度的区域级别上过...
下面来介绍作用机制->Biformer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型,所以它具有Transformer模型的特性,其与本质上是局部操作的卷积(Conv)不同,注意力的一个关键特性是全局感受野,使得视觉Transformer能够捕捉长距离依赖关系。然而,这种特性是有代价的:由于注意力在所有空间位置上计算令牌之间的关联性...
在ultralytics/nn/tasks.py上方导入BiLevelRoutingAttention类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码: elif m in [BiLevelRoutingAttention]: c2 = ch[f] args = [c2, *args[0:]] 1. 2. 3. 在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-BiLevelRoutingAttention.yaml文件,内容如下: # Parameters ...
在ultralytics/nn/tasks.py上方导入BiLevelRoutingAttention类名,并在parse_model解析函数中添加如下代码: elif m in [BiLevelRoutingAttention]:c2 = ch[f]args = [c2, *args[0:]] 在ultralytics/cfg/models/v8文件夹下新建yolov8-BiLevelRoutingAttention.yaml文件,内容如下: # Parametersnc: 80 # number...
代码:GitHub - rayleizhu/BiFormer: [CVPR 2023] Official code release of our paper "BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention" 背景:注意力机制是Vision Transformer的核心构建模块之一,可以捕捉长程依赖关系。然而,由于需要计算所有空间位置之间的成对令牌交互,这种强大的功能会带来巨大的计算...
本文将深入剖析BiFormer注意力机制,并展示其如何助力YOLOv8在多种检测场景下实现性能飞跃。 BiFormer注意力机制概述 BiFormer(Bi-level Routing Attention)是一种新颖的注意力机制,它通过双层路由设计来同时捕捉局部和全局特征,从而提高模型的检测性能。该机制的核心思想在于将注意力分为两个层次:局部路由和全局路由。
在2023年的计算机视觉与模式识别大会(CVPR)上,两项引人注目的技术突破吸引了全球研究者的目光:新的注意力机制BRA(Bi-Level Routing Attention)和视觉新主干BiFormer。这两项技术的提出,不仅为计算机视觉领域带来了全新的视角,更为实际应用中的性能提升提供了强有力的支持。 BRA:动态稀疏注意力的新篇章 背景与挑战:...
BiFormer是一种结合了Bi-level Routing Attention的视觉Transformer模型,BiFormer模型的核心思想是引入了双层路由注意力机制。在BiFormer中,每个图像块都与一个位置路由器相关联。这些位置路由器根据特定的规则将图像块分配给上层和下层路由器。上层路由器负责捕捉全局上下文信息,而下层路由器则负责捕捉局部区域的细节。
Biformer适用于多种检测场景，包括大尺度、小尺度、密集目标和遮挡目标检测。通过YOLOv5模型添加Biformer机制，读者能深入理解注意力机制的添加，学会其他机制的使用。该模型适用性强，适合处理复杂视觉任务。Biformer的作用机制涉及全局和局部操作，通过双层路由实现动态、查询感知的稀疏性。它首先在粗粒度级别...
因此,本文通过双层路由(Bi-level Routing)提出了一种新颖的动态稀疏注意力(Dynamic Sparse Attention ),以实现更灵活的计算分配和内容感知,使其具备动态的查询感知稀疏性,如图1(f)所示。1.1 Bi-Level Routing Attention (BRA) 本文探索了一种动态的、查询感知的稀疏注意力机制,其关键思想是在粗糙区域级别过滤掉大...