综上所述,Deformable Attention模块结合了DCN稀疏采样能力和Transformer的全局关系建模能力。这个模块可以聚合多尺度特征,不需要FPN了,我们用这个模块替换了Transformer Encoder中的Multi-Head Self- Attention模块和Transformer Decoder中的Cross Attention模块。 Deformable DETR的提出可以帮助探索更多端到端目标检测的探索。提出...
计算self-attention后,tgt2经过dropout2和norm2又得到了tgt,唉,下面是cross-attention,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_p...
接下来是编码器部分Decoder classDeformableTransformerDecoderLayer(nn.Module):def__init__(self,d_model=256,d_ffn=1024,dropout=0.1,activation="relu",n_levels=4,n_heads=8,n_points=4):super().__init__()# cross attentionself.cross_attn=MSDeformAttn(d_model,n_levels,n_heads,n_points)self....
书接上回,上篇博客中我们学习到了Encoder模块,接下来我们来学习Decoder模块其代码是如何实现的。 其实Deformable-DETR最大的创新在于其提出了可变形注意力模型以及多尺度融合模块: 其主要表现在Backbone模块以及self-attention核cross-attention的计算上。这些方法都在DINO-DETR中得到继承,此外DAB-DETR中的Anchor Query设计...
在Decoder部分，Self-Attention模块关注对象查询，Cross-Attention则在对象查询与编码器输出间进行交互，生成包含物体特征的query。输入包含了query、值（编码器特征图）、位置编码、padding mask、参考点、空间形状等信息，输出则是每层decoder的object query和更新后的参考点。简化后的代码，突出了关键部分的...
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...
这里的Transformer和DETR中的大体过程一致,最主要的区别在于用可变形注意力替代了Encoder中的自注意力(self-attention)以及Decoder中的交叉注意力(cross-attention)。 在分别解析Encoder和Decoder前,CW先向大家梳理下这里Transformer的整个pipeline(有源...
在encoder部分,所有的attention模块都用的是multi-scale deformable attention。并且用的也是多尺度的输入和输出。 在decoder中,它的cross-attention的部分被换成了multi-scale deformable attention,self-attention的部分用的还是普通的MSA。 代码实现 源码链接: ...
Deformable DETR是对DETR的改进,它在原来的Attention的基础上,使用Deformable的结构和Multi-Scale的方式,在提高模型性能的同时,极大地降低了模型的训练成本。以下是对Deformable DETR源码的详细解读: 一、源码整体结构与关键模块 Deformable DETR的源码整体结构主要包括以下几个部分: Backbone:用于提取图像特征,并将图像尺度...
加上位置编码后就会输入到Deformable Attention中,Encoder的Attention全是MS-Self-Attention(MS代表多尺寸),Decoder的第一个Attention是SS-Self-Attention(SS代表单尺寸),Decoder的第二个Attention是MS-Cross-Attention,Deformable Attention流程图如图2所示: 图2 Deformable Attention流程图 ...