Cross-attention将两个相同维度的嵌入序列不对称地组合在一起,而其中一个序列用作查询Q输入,而另一个序列用作键K和值V输入。当然也存在个别情况,在SelfDoc的cross-attention,使用一个序列的查询和值,另一个序列的键。总而言之,QKV是由两序列拼凑的,不单一。发布...
CrossAttention与SelfAttention主要的不同之处在于QKV,其它计算方式相同的. CrossAttention 在多模态结构中,我们可能有两个(或多个)Embeddings序列 S1 和S2 。我们将 S1 作为attention的K,V,将 S2 作为attention的Q。使用Q与K计算注意力权重矩阵,并与V相乘,得到: softmax((WQS2)(WKS1)Td)WVS1 此外,我们最终...
交叉注意力融合模块 交叉注意力融合机制具有全局学习能力和良好的并行性,可以在抑制无用噪声的同时,进一步突出融合表示中的关键信息。 交叉注意力融合机制定义如下: 我这里其实不太理解,公式5应该是一个自注意力机制的公式,QKV都是Y。而Y中又包含手动指定的参数γ,那注意力机制的意义何在?如果有理解的小伙伴欢迎在...
融合中用到了两个超参数,实验中值均为0.5。 FFM:feature fusion module 结构如下图所示,可以看出,是基于 Transformer 的。和其他方法不同的是,这里把两个模态对等处理了。只不过在QKV计算上,使用了《Efficient Attention: Attention with Linear Complexities》里的处是方法,可以降低attention的计算量。在FFN部分,...
每个块中包含两个swin transformer块,MCA和MSA只是名字不同,内部结构是完全相同的,只是MSA输入的KQV都是来自单个图像的特征,而MCA输入的KQV则是来自不同的图像的特征。例如KV来自红外图像的特征,而Q来自可视图像的特征,在经过一波多头注意力的计算之后,此时红外图像的特征信息就受到了可视图像特征信息的影响,从而可以认...
attention 机制 基本是一样的所谓的mask是为了去 去除padding 的影响 不是跨模态的attention 其中的Q, K 都是相同的 , 本质是self-attention 最后的权重是乘以 文本模态,而权重的得来是两个部分, 其实就相当于文本模态的 self-attention然后加上KV为声音, Q为文本的attention ...
每个块中包含两个swin transformer块,MCA和MSA只是名字不同,内部结构是完全相同的,只是MSA输入的KQV都是来自单个图像的特征,而MCA输入的KQV则是来自不同的图像的特征。例如KV来自红外图像的特征,而Q来自可视图像的特征,在经过一波多头注意力的计算之后,此时红外图像的特征信息就受到了可视图像特征信息的影响,从而可以认...
Attention: value of-f/--include-filtersand-F/--exclude-filtersshould be regular expression, NOT wildcard! $ brename -p '(.)' -r '$1 ' -d -f *.jpg Seems you are using wildcard for -f/--include-filters? Make sure using regular expression: AA.jpg Searching for paths to rename.....
cross_attention_weights); 2. 主体框架 主体框架代码由三部分构成,分别是该step的QKV生成、output生成和Linear输出。其中第一部分和第三部分都使用了cublas的封装矩阵乘方法gemm,这里就不多介绍了,主要功能逻辑在第二部分output生成。 第一部分:QKV生成 如上所述,代码中Q矩阵是需要每个step生成的,而KV矩阵只有第...
这边我们简单看一下cross-attention的代码实现: classCrossAttention(nn.Module):def__init__(self,dim,num_heads=8,qkv_bias=False,qk_scale=None,attn_drop=0.,proj_drop=0.):super().__init__()self.num_heads=num_headshead_dim=dim//num_heads# NOTE scale factor was wrong in my original vers...