除了自注意力以外,交叉注意力(Cross Attention)也是目前应用比较广泛的一种注意力机制,那么它与自注意力的区别在哪里呢? 其实,在Transformer的编码-解码结构中,解码器就采用了交叉注意力:query来自解码器,是当前要解码的词经过多头注意力模块处理后的特征,而key和value来自编码器的输出。这与自注意力中key/value/quer...
这里实验对比一下self attention,cross attention两个部件。 2. 实验 训练采用realflow数据集,采用train_gmflow.sh原始的训练脚本,只是二者在网络构建时,一个只用self attention,一个只用cross attention,attention采用swin transformer,6个layer 层。验证集采用flying chairs, sintel数...
我们可以利用Cross Attention构建强大的骨干,生成不同尺度的特征图,满足下游任务不同粒度特征的需求,如图1所示。我们在不增加计算量或少量增加计算量的情况下引入全局关注,这是一种更合理的结合Transformer和CNN特征的方法。 Transformer和CNN的功能是相辅相成的,我们的长期目标是将它们更有效、更完美地结合起来,以充分...
Cross-attentionSwin transformerMMDEEG signals play a crucial role in assessing cognitive load, which is a key element in ensuring the secure operation of human鈥揷omputer interaction systems. However, the variability of EEG signals across different subjects poses a challenge in applying the pre-...
采用变换器架构的一些方法采用Swin Transformer来封装视觉特征，并在许多视觉任务中表现出色。与其它视觉变换...
相对位置偏差通过在 attention 中添加偏差来实现,具体公式如下: Attention = Softmax(Q K^T / \sqrt{d} + B)V 其中Q, K, V \in \mathbb{R} ^{G^2 \times D}。所以B的维度应该是G^2 \times G^2。 在Swin Transformer 中B_{i,j} = \hat{B}_{\Delta x_{ij}, \Delta x_{ij}},但这种...
Swin transformerCross-attention mechanismWith the advancement of Vision Transformer (ViT) in remote sensing image change detection, the most popular feature extraction methods involve using pre-trained ResNet or VGG networks. However, due to differences between the pre-trained datasets and remote ...
因此,即使嵌入同时具有小尺度和大尺度特征,合并操作也会丢失每个单个嵌入的小尺度(细粒度)特征,从而使跨尺度注意力失效。例如,Swin-Transformer将self-attention操作的范围限制在每个window内,这一定程度上放弃了全局尺度的长距离关系。 二、Contribution 这篇文章主要是解决以往架构在建立跨尺度注意力方面的问题,从两个...
最后用了最右边的cross attention, 一个是计算复杂度没有all attention之间大,又能相较于简单的class token方式更为有效的交互信息(众所周知CLS token表示能力没有avgpooling强) 模型效果略微提升了些,但谁知道是不是因为调参呢? 总结: 动机鲜明,但解决方式略显粗糙,没有swin的思路更有启发性。
写在前面:最近再看transformer系列论文,以此做个记录。 介绍的是CAT:Cross Attention in Vision Transformer 论文地址:CAT:Cross Attention in Vision Transformer 代码地址:https://github.com/linhezheng19/CAT 同期论文如Swin Transformer和Pyramid Vis... ...