这里要先遍历embed_w即V特征,值得注意的是步长设置为self.stride*self.scale即3 * 3=9,只是因为后续还要对降采样后的影像进行unfold,所以为了生成相同数量的patch,步长要设置为‘self.stride’的‘self.scale’倍,而后面降采样影像步长为self.stride就可以保证生成相同数量的patch(为什么要生成相同数量的patch后面分析...
We propose a self-supervised cross-scale nonlocal attention network for blind SR (CNSR) which jointly models a blur kernel estimation module (KEM) based on a regularization model and a high-resolution image reconstruction module (HRM) based on a deep neural network. The low-resolution (LR) ...
论文地址:[2108.00154] CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Hinging on Cross-scale Attention (arxiv.org) 代码地址:https://github.com/cheerss/CrossFormer 一、Motivation 主要还是ViT的历史遗留问题 ViT在处理输入时,将图片划分为了相等大小的图像块(Patch),然后通过linear操作生成token序列,这种操作导致Vi...
一、问题现象(附报错日志上下文):直接测试onnx的精度,结果是达标的。把onnx转换为om之后,推理精度低很多,om推理得到的结果,后半部分有很多0二、软件版本: CANN 版本 e.g., ...
为了降低 self-attention 模块的计算量,一些 Transformer 模型减少了 key 和 value 的部分特征表达。 为了解决上述问题,作者提出了Cross-scale Embedding Layer(CEL) 和Long Short Distance Attention(LSDA) 两个模块。其中 CEL 模块将不同尺度的特征进行融合,为 self-attention 模块提供了跨尺度的特征;LSDA 模块将 ...
Depth of Cross-Attention and Number of Multi-Scale Transformer Encoders 为了增加两个分支的融合频率,可以堆叠更多的交叉注意模块(L),也可以堆叠更多的多尺度Transformer编码器(K)。如上表D和E所示,可以看出过频繁融合并不能提供任何性能的改进。 04
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 ...
《CCNet:Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation》论文笔记 参考代码:CCNet 1. 概述 导读:CNN网络中较大范围的依赖(long-range dependencies)可以捕捉到很多有用的上下文信息,这个特性在图像理解任务中具有重要作用(如分割)。文章在参考non-local设计理念的基础上使用在像素点位置十字交叉的方式进行attention操作...
【多尺度 + 间隔注意】Transformer CrossFormer: A Versatile Vision Transformer Based On Cross-Scale Attention 主要结构和创新点 以往Vision Transformer 结构在将图片转换成序列时会切成提前预设好的大小,将统一大小的小块输入网络中,但是这种方法往往忽略了图片中包含的尺度特征。本文提出了一种多尺度的转换结构,并...
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...