param_routing=self.param_routing)ifself.soft_routing:# soft routing, always diffrentiable (if no detach)mul_weight ='soft'elifself.diff_routing:# hard differentiable routingmul_weight ='hard'else:# hard non-differentiable routingmul_weight ='none'self.kv_gather = KVGather(mul_weight=mul_weig...
相反,我们提出了一种简单的解决方案,通过收集键/值标记来处理,其中只涉及到对于硬件友好的稠密矩阵乘法。我们将这种方法称为双层路由注意力(Bi-level Routing Attention,简称BRA),因为它包含了一个区域级别的路由步骤和一个标记级别的注意力步骤。 总结->引入了一种新颖的双层路由机制来改进传统的注意力机制,以适应查...
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...
代码地址:GitHub - rayleizhu/BiFormer: [CVPR 2023] Official code release of our paper "BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention"
简介:YOLOv5改进有效涨点系列->适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention) 一、本文介绍 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...
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。
简介:YOLOv8改进有效涨点系列->适合多种检测场景的BiFormer注意力机制(Bi-level Routing Attention) 一、本文介绍 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...
We refer to this approach as Bi-level Routing Attention (BRA), as it contains a region-level routing step and a token-level atten- tion step. By using BRA as the core building block, we propose BiFormer, a general vision transformer backbone that can be used for...
BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention Official PyTorch implementation ofBiFormer, from the following paper: BiFormer: Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention. CVPR 2023. Lei Zhu,Xinjiang Wang,Zhanghan Ke,Wayne Zhang, andRynson Lau ...
2.1 Bi-Level Routing Attention (BRA) Region partition and input projection 给定一个二维输入特征映射 X∈RH×W×C ,我们首先将其划分为S×S个非重叠区域,使得每个区域包含 HWS2 个特征向量。这一步通过reshape X 变为 X∈RS2×HWS2×C 来完成。然后经过线性映射得到Q、K、V张量: Region-to-region rou...