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。
Decoder self-attention部分,采用的是正常的attention,因为object query一般就设为100个,它们之间做attention不会消耗太多资源。 Decoder cross-attention部分,采用的是deformable attention。 你应该发现一个有意思的问题了:采用deformable attention,意味着我把输入token当作是特征图上的一个像素点,它在各个特征图上都能找...
deformable detr中cross attention计算方式 在deformableDETR算法中,使用了一种新的交叉注意力计算方式。由于传统的注意力机制是基于空间位置的,会对目标物体的形变或遮挡等情况产生不稳定的响应。因此,deformable DETR 提出了一种基于形变可变的交叉注意力机制,通过适应目标的形变来提高模型的准确性。 具体来说,该算法将...
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...
In SD-CATU, we introduce a Cross Attention-based Transformer (CAT) block that incorporates the Shifted Regions Multihead Cross-attention (SR-MCA) mechanism to flexibly exchange feature information and thus reduce the computational complexity. Besides, a consistency constraint in the loss function is ...
The core innovation lies in the Deformable Cross-Attention module, which integrates cross attention and deformable attention within the Swin Transformer architecture. This design enables our model to effectively fuse relevant feature information from different domains. Moreover, the integration of deformable...
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...
self-attention iii). cross-attention 使用(多尺度)可变形注意力模块替代原生的Transformer交叉注意力,object query来自self-attention层的输出,同时也要加上query embedding;value由Encoder编码的特征经过线性变换得到。 cross-attention iv). feed-forward network ...
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(有源码解析哦!)。