真是无心插柳柳成荫,得来全不费工夫(其实冥冥之中自有人意,这是刻意安排的,self-attention起到了铺垫作用,不然说清楚cross-attention中的query就很混乱了),追根溯源,自定义的tgt经过norm(dropout(self-atten(tgt))) + query_pos -> cross-atten的query。
改进主干网络中的attention结构:ViT算的太多;Swin Transformer 手工设计的注意力区域,会漏掉重要信息;DCN针对周围九个位置学习偏差,之后采样矫正过的特征位置。但每个Query要学习自己的感兴趣区域,训练难度较大(这是论文中的解释,但我认为还是针对backbone的特性,在视觉任务的浅层网络中,不同的Query其实实要关注的区域是...
deformable attention transformer详解 可变形注意力Transformer(Deformable Attention Transformer)是一种基于注意力机制的变体Transformer架构,专注于解决图像处理任务中的特征建模和关系捕捉问题。该模型引入了可变形注意力(Deformable Attention)机制,允许模型在进行特征对齐和关系建模时更加灵活和精细地调整注意力权重。 在传统...
Deformable Attention Transformer(DAT)是一种新兴的注意力机制模型,由于其出色的性能在自然语言处理和计算机视觉任务中备受关注。它是在传统的Transformer模型基础上进行改进和创新,引入了可变形注意力机制和Transformer模块,以提高模型的表达能力和泛化能力。 在传统的Transformer模型中,注意力机制被广泛应用于捕捉输入序列中...
Deformable Attention Transformer(DAT)是近年来提出的一种用于解决注意力机制不足的深度学习模型,它采用了可变形注意力的机制来增强对不同区域的关注,从而提高模型的性能。本文将深入介绍Deformable Attention Transformer的原理、优势和应用。 一、可变形注意力机制 在传统的注意力机制中,模型只能对图像或文本中的固定区域...
为什么Decoder中的Multi-Head Self-Attention模块不改成Multi-Scale Deformable Cross-Attention模块? 这儿有些懵,借用博客的解释:在交叉注意模块中,对象查询从特征映射中提取特征,其中的key是来自编码器的输出特征映射;在自注意模块中,对象查询相互交互,其中key是对象查询(key value的来源一般都是同一个)。而本文提出的...
To address the above limitations, we propose a novel registration method in a cascaded manner, Cascaded Swin Deformable Cross Attention Transformer based U-shape structure (SD-CATU), to address the challenge of large deformations in lung CT registration. In SD-CATU, we introduce a Cross Attention...
http://bing.com [CVPR 2022] Vision Transformer with Deformable Attention CVPR 2022论文列表及代码:https://github.com/gbstack/CVPR-2022-papers 字幕版之后会放出,敬请持续关注欢迎加入人工智能机器学习群:556910946,公众号: AI基地,会有视频,资料放送。公众号中输入视频地址或视频ID就可以自助查询对应的字幕...
Transformer结构可以表示为Encoder和Decoder两个部分 Encoder和Decoder主要由Self-Attention和Feed-Forward Network两个组件构成,Self-Attention由Scaled Dot-Product Attention和Multi-Head Attention两个组件构成。 Scaled Dot-Product Attention公式: Multi-Head Attention公式: ...
cross-attention 以及 self-attention 都有,在cross-attention中,key elements 是从encoder中输出的特征。在self-attention中,这里的key elements是从object query中来的,本文提出的deformable attention module是被用来将convolutional feature map看成keys来处理的,因此仅仅替换了decorder的cross-attention部分,decorder中的...