1.查询(Query): 来自一个模态的表示(如文本)。 2.键(Key)和值(Value): 来自另一个模态的表示(如图像)。 实现步鄹: 1.特征提取: 对两种不同模态的数据(例如,文本和图像)进行特征提取。 使用适当的编码器(例如,文本使用BERT,图像使用CNN) 2.生成查询,键和值 对于文本数据,生成查询(Query)向量。 对于图像...
为了降低计算量,BEVFormer中采用了可变形注意力(Deformable Attention)来实现交叉注意力的计算。 在一般的自注意力计算中,我们需要定义query,key和value。假设元素个数为N,那么query,key和value的个数都是N。在可变形注意力中,key和value只在与query临近的位置选取,因此其个数远小于N。如果将可变形注意力用于视图转...
,每个单词都可以作为一个Query。 2.Key(K)和Value(V): 对于法文句子,每个单词都有一个Key和一个对应的Value。 Key包含了法文句子中每个单词的语义信息,而Value包含了法文句子中每个单词的具体内容。 在这个翻译的例子中,我们通过Cross-attention将英文句子中的每个单词的Query与法文句子中的每个单词的Key进行比较,...
在Cross-Attention中,查询(Query)通常来自于一个序列(如文本序列),而键(Key)和值(Value)来自于另一个序列(如另一个文本序列或图像特征)。 以下是一个简化的Cross-Attention的源码实现,使用Python和NumPy库。这个实现是为了说明Cross-Attention的基本概念,并不是一个高效或完整的实现。在实际应用中,Cross-Attention通...
Cross-Attention(跨注意力机制)是一种扩展自Self-Attention的技术,它引入了额外的输入序列来融合两个不同来源的信息。在Cross-Attention中,一个序列的元素作为查询(Query),而另一个序列的元素作为键(Key)和值(Value),从而允许模型在处理一个序列时参考另一个序列的信息。 应用场景: 机器翻译:在机器翻译任务中,源...
key,value 和 query是同一个矩阵。 但是,CAT网络中, 他把原来的切片信息, 先进行池化压缩,然后在通过线形层展开, 这个新的切片,就拥有了所有切片的信息, 这样就实现了跨切片。 然后 得到了 Key,和 Query 剩下的softmax操作等等,就和 transfromer是一样的!
DeepMind’s RETRO Transformer uses cross-attention to incorporate the database retrived sequencesCode example: HuggingFace BERT (key, value are from the encoder, while query is from the decoder)CrossVit - here only simplified cross-attention is usedOn the Strengths of Cross-Attention in Pretrained...
value = key else: query, key, value = [x.transpose(1, 0) for x in (query, key, value)] if not self._qkv_same_embed_dim: attn_output, attn_output_weights = F.multi_head_attention_forward( query, key, value, self.embed_dim, self.num_heads, self.in_proj_weight, self.in_proj...
注意力模块可以描述为将query和一组key-value对映射到输出。注意力函数的输出是value的加权和,其中权重矩阵由query及其对应的key确定。具体而言,对于Self-Attention机制而言,query、key和value是相同的。 作者应用Transformer来实现注意力。如上图所示,Transformer由两个子层组成,即多头自注意子层和feed-forward层。在多头...
什么?听说美食区要给这些人颁奖了!