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...
Cross attention: 一种在Transformer架构中的attention机制,可以将两种不同embedding序列进行混合 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模态(例如文本、图像、声音) 其中一个序列作为Query输入,定义了输出长度。另一个序列则产生Key和Value输入,用于attention计算 交叉注意力机制使得模型能够关注来自两个序...
https://github.com/cheerss/CrossFormer 这是视觉的Transformer 演进过程:VIT---PVT---CrossFormer VIT没有考虑多尺度信息 PVT通过特征下采样集成了多尺度信息 CrossFormer基于跨尺度注意力机制的视觉Transformer 相关资料: 【ICLR2022】CrossFormer: A versatile vision transformer - 高峰OUC的文章 - 知乎 https://zhu...
文提出cross-attention的计算复杂度和显存消耗与输入特征大小呈线性关系。实验结果表明，本 文提出的CrossViT的性能优于其他基于Transf ormer和CNN的模型。例如，在ImageNet-1K数据 集上，CrossViT比DeiT的准确率高了2%，但是FLOPs和模型参数增加的非常有限。01 Motivation Transformer使NLP任务中序列到序列建模的能力取得...
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...
Image2Text:这一部分的重点是利用基于Transformer的架构改善复杂图像的字幕生成。 Text2Image:这里的想法是利用文本输入生成视觉表征。自然语言处理(NLP)技术的进步可以将文本编码为嵌入向量,从而指导图像生成过程。 Images supporting Language Models 侧重于将视觉元素整合到纯文本语言模型中。传统模型仅从文本上下文中假定单...
两个分支的输出特征在Cross-Attention中融合L次,利用末端的两个分支对CLS token进行预测。对于两个分支的每个token,作者还在多尺度Transformer编码器之前添加了一个可学习的位置embedding,以学习位置信息。 2.3.多尺度特征融合 有效的特征融合是学习多尺度特征表示的关键。在本文中,作者探索了四种策略,如上图所示。
两个分支的输出特征在Cross-Attention中融合L次,利用末端的两个分支对CLS token进行预测。对于两个分支的每个token,作者还在多尺度Transformer编码器之前添加了一个可学习的位置embedding,以学习位置信息。 2.3.多尺度特征融合 有效的特征融合是学习多尺度特征表示的关键。在本文中,作者探索了四种策略,如上图所示。
两个分支的输出特征在Cross-Attention中融合L次,利用末端的两个分支对CLS token进行预测。对于两个分支的每个token,作者还在多尺度Transformer编码器之前添加了一个可学习的位置embedding,以学习位置信息。 2.3.多尺度特征融合 有效的特征融合是学习多尺度特征表示的关键。在本文中,作者探索了四种策略,如上图所示。
为了克服这一挑战,我们提出了一种新的架构“交叉注意的 flow transformer”(CRAFT)。在CRAFT中,首先使用语义平滑transformer层对matching图像特征进行语义和全局的平滑操作,使其更加全局和语义稳定。此外,点积相关性计算被transformer的cross-frame attention所取代。该层通过Query和Key投影过滤掉特征噪声,并计算更准确的相关...