Cross-Attention Fusion:利用 CLS 来交互信息。 Cross-Attention Fusion 将CLS 当成是一个分支的抽象信息,那么只需要交换两个分支的 CLS,然后送入 Transformer 中,两个分支的信息就可以进行交互了,这样有助于在另一个分支中引入不同尺度的信息image-20230614214151778上...
论文:prompt-to-prompt.github.io 代码:github.com/google/promp 1、创新点 1、根据文本的图像编辑,把attention权重引进扩散的过程,这样可以保证原始图像的结构相同,只改变部分细节。 2、避免依赖于用户输入辅助mask信息。因为mask信息还需要用户去标注费时费力。 2、方法 本文用的是文本引导的图像生成模型 Imagen,使...
理想的情况下,我们希望将每一个像素都视作一个token,但是计算量巨大,受到CNN局部特征提取特性的启发,我们将CNN的局部卷积方法引入到了Transformer中,在每个单独的patch中逐像素的计算self-attetion,就是文中的Inner-Patch Self-Attention (IPSA),我们把一个局部当作一个注意范围,而不是整个画面。同时,Transformer可以...
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评论区留言。 这里公...
论文标题:CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification 发布于:ICCV 2021 自己认为的关键词:多尺度、ViT 是否开源?:https://github.com/IBM/CrossViT 2. 论文速览 论文动机: CNN 和 ViT 混合模型取得了不错的成果,但是相比起纯 ViT 计算量较大 ...
1 Criss-Cross Attention 2 Recurrent Criss-Cross Attention 在计算矩阵相乘时每个像素只抽取特征图中对应十字位置的像素进行点乘,计算相似度。和non-local的方法相比极大的降低了计算量,同时采用二阶注意力,能够从所有像素中获取全图像的上下文信息,以生成具有密集且丰富的上下文信息的新特征图。在计算矩阵相乘时,每个...
Transformer论文中描述了Cross-Attention，但尚未给出此名称。Cross-Attention 可以用于合并两个嵌入序列，而不考虑形式，例如，图像和文本。Transformer体系结构中混合两个不同嵌入序列的注意机制这两个序列必须具有相同的维度这两个序列可以是不同的形式（例如文本、图像、声音）其中一个序列定义了作为查询Q输入的输出长度...
NLP cross attention特征融合 论文摘要: In this paper, we propose a novel Convolutional Neural Network (CNN) structure for general-purpose multi-task learning (MTL), which enables automatic feature fusing at every layer from different tasks. This is in contrast with the most widely used MTL CNN ...
本文解读我们 ICLR 2022 上发表的论文《CDTrans: Cross-domain Transformer for Unsupervised Domain Adaptation》。这篇文章提出一种基于 Transformer 的跨域方法:CDTrans。它使用 Transformer 中的 CrossAttention 机制来实现 SourceDomain 和 TargetDomain 特征对齐。具体来说,在传统方法给 TargetDomain 打伪标签的过程中...
An End-to-End Model for Question Answering over Knowledge Base with Cross-Attention论文笔记,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。