缺点:计算复杂度较高,尤其在处理长序列输入时。 代码/伪代码表示: 交叉注意力通常用于Transformer架构中,以在不同模态间交换信息。 import torch import torch.nn as nn class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, dim, num_heads): super(CrossAttention, self).__init__() self.multihead_attn...
我们的方法使用两个独立的分支以不同的计算复杂度处理小块和大块令牌,然后通过注意力多次融合这些令牌以相互补充。此外,为了减少计算量,我们开发了一种简单而有效的令牌融合模块,它基于交叉注意力,使用每个分支的一个令牌作为查询来与其他分支交换信息。我们提出的交叉注意力在计算复杂度和内存复杂度方面只需要线性时间,...
All-Attention Fusion All-Attention Fusion是简单地concat来自两个分支的所有token,而不考虑每个token的属性,然后通过自注意模块融合信息,如上图所示。但是这种方法的时间复杂度也是跟输入特征大小呈二次关系,因为所有的token都是通过自注意模块计算的。All-Attention Fusion方案的输出可以表示为: 其中,和是用来对齐特征通...
cross attention 例子 摘要: 一、交叉注意力机制简介 1.交叉注意力机制的定义 2.交叉注意力机制的作用 二、交叉注意力机制的例子 1.图像描述生成任务 2.机器翻译任务 3.情感分析任务 三、交叉注意力机制的优势与局限 1.优势 a.提高模型效果 b.增强模型的泛化能力 2.局限 a.计算复杂度高 b.可解释性不足 ...
DANet中,attention map计算的是所有像素与所有像素之间的相似性,空间复杂度为(HxW)x(HxW),而本文采用了criss-cross思想,只计算每个像素与其同行同列即十字上的像素的相似性,通过进行循环(两次相同操作),间接计算到每个像素与每个像素的相似性,将空间复杂度降为(HxW)x(H+W-1) ...
1、GPU memory friendly. Compared with the non-local block, the recurrent criss-cross attention module requires 11× less GPU memory usage.阡陌注意力模块与使用non-local模块比,GPU内存减少11倍。 2、High computational efficiency. The recurrent criss-cross attention significantly reduces FLOPs by about ...
1、GPU memory friendly. Compared with the non-local block, the recurrent criss-cross attention module requires 11× less GPU memory usage.阡陌注意力模块与使用non-local模块比,GPU内存减少11倍。 2、High computational efficiency. The recurrent criss-cross attention significantly reduces FLOPs by about ...
3.2. Criss-Cross Attention image.png 通过Affinity操作产生A,操作定义如下: 3.3. Recurrent Criss-Cross Attention 尽管交叉注意模块可以在水平和垂直方向上捕获长距离上下文信息,但是像素和周围像素之间的连接仍然是稀疏的。获取语义分割的密集上下文信息是有帮助的。为实现这一目标,我们基于上述交叉注意模块引入了循环交...
CASE引入了一种新的基线，它利用预训练的BLIP组件和早期融合，称为CrossAttention驱动的Shift Encoder（...