上面是论文中提出的cross attention, 其实论文中针对不同层级之间的交互方式提出了四种计算方式(其实都挺容易想到的。 Image 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...
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 selff-attention 模块分为 short-distance 和 long-distance 两个部分,不仅减少了计算的负担,还保留了...
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...
交叉注意力融合模块 交叉注意力融合机制具有全局学习能力和良好的并行性,可以在抑制无用噪声的同时,进一步突出融合表示中的关键信息。 交叉注意力融合机制定义如下: 我这里其实不太理解,公式5应该是一个自注意力机制的公式,QKV都是Y。而Y中又包含手动指定的参数γ,那注意力机制的意义何在?如果有理解的小伙伴欢迎在...
Multi-Scale Feature Fusion 为了让两个分支的数据可以进行融合交互,提出了多种方案 All-Attention: 直接两个分支拿过来一起计算注意力【计算开销大】 Class Token Fusion:只是用 Class Token 进行混合(直接使用加法) Pairwise Fusion:基于 patch 所属的空间位置进行混合——这里会先进行插值来对其空间大小,然后再进行...
受到之前关于文本嵌入研究的启发,我们使用最后一个token的最终隐藏状态作为输入的表示(或嵌入)。虽然预训练的MLLMs具备强大的多模态理解能力,但其初始训练目标并未针对表示学习进行优化。因此,任务特定的微调(或对齐)是必要的,以增强模型的表示能力。对比学习已被证明能够有效训练LLMs和MLLMs生成检索嵌入。 对比学习 ...
3.3. Multi-Scale Feature Fusion Let xi be the token sequence (both patch and CLS to- kens) at branch i, where i can be l or s for the large (pri- mary) or small (complementary) branch. xicls and xipatch represent CLS and patch tokens of ...
attention mechanism32, the dominant PLMs utilize deep neural networks composed of multiple transformer blocks to analyze the correlations of amino acid positions and generate corresponding representations33. After being trained on large-scale datasets comprising billions of proteins in an unsupervised task...
We apply multi-head cross-attention mechanism to hemolytic peptide identification for the first time. It captures the interaction between word embedding features and hand-crafted features by calculating the attention of all positions in them, so that multiple features can be deeply fused. Moreover, ...
Multi-Scale Feature Fusion 为了让两个分支的数据可以进行融合交互,提出了多种方案 All-Attention: 直接两个分支拿过来一起计算注意力【计算开销大】 Class Token Fusion:只是用 Class Token 进行混合(直接使用加法) Pairwise Fusion:基于 patch 所属的空间位置进行混合——这里会先进行插值来对其空间大小,然后再进行...