这个attention的计算也就是AutoCorrelationLayer这个部分:发现这个部分相比于Transformer的attention的计算中主要有区别的就是inner_correlation这个部分。 接下来进入到了其中最麻烦的部分也就是,AutoCorrelation的计算的部分。
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PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks DANet中,attention map计算的是所有像素与所有像素之间的相似性,空间复杂度为(HxW)x(HxW),而本文采用了criss-cross思想,只计算每个像素与其同行同列即十字上的像素的相似性,通过进行循环(两次相同操作),间接计算到每个像素与每个像素...
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cross attention pytorch实现 pytorch multi head attention 初始化阶段, 其中要注意的是hid_dim要和Q、K、V词向量的长度相等 import torch from torch import nn class MultiheadAttention(nn.Module): # n_heads:多头注意力的数量 # hid_dim:每个词输出的向量维度...