本文提出了一种新颖的外部注意力机制,即外部注意力机制(external attention),它基于两个外部的、小的、可学习的共享memories,只需简单地使用两个级联线性层和两个归一化层即可实现;使用起取代现有流行结构中的自注意力是很方便的。外部注意力具有线性复杂性,隐式考虑了所有数据样本之间的相关性。我们进一步将multi-hea...
self.relu = nn.ReLU() def execute(self, x): x = self.conv(x) x = self.bn(x) x = self.relu(x) return x class External_attention(Module): ''' Arguments: c (int): The input and output channel number. ''' def __init__(self, c): super(External_attention, self).__init__...
classExternal_attention(nn.Module):'''Arguments:c (int): The input and output channel number. 官方的代码中设为512'''def__init__(self,c):super(External_attention,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(c,c,1)self.k=64self.linear_0=nn.Conv1d(c,self.k,1,bias=False)self.linear_1=...
pytorch代码实现: xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch Self-Attention的缺陷: (1)O(n**2)的时间复杂度 (2)只能捕获同一个样本的不同位置的关系、 不同的Attention对比: 可以看出,这个方法( extern…
计图团队的工作和谷歌团队的工作都证明了线性层的有效性。值得注意的是，如果将External-attention不断级联堆叠起来，也是MLP的形式，就可以实现一个纯MLP的网络结构，但External-attention使用不同的归一化层，其更符合注意力机制。这与谷歌团队的工作有异曲同工之妙。清华的External Attention的部分计图代码已经在...
1、External Attention 1.1 自注意力机制 首先回顾 self-attention机制,常见的自注意力如图所示: 对于给定的输入特征图\(F\in \mathbb{R}^{N\times d}\),其中\(N\)是像素个数,\(d\)是特征维度;自注意力产生了查询矩阵\(Q\in \mathbb{R}^{N\times {d}'}\),键矩阵\(K\in \mathbb{R}^{N\times...
self-attention通过计算所有位置上成对特征关系的加权和,来捕获在单个图片内long-range各部分的依赖关系,来更新每个位置的特征。但是它有一个很高的复杂度并且忽略了不同样本之间的关系 本文提出了一种新的attention机制基于两个额外的很小的共享memory,只需要用简单的两个级联线性层和BN层就行 可以方便的代替attention...
支持通过 pip 方式使用该代码库 使用 安装 直接通过 pip 安装 pip install fightingcv-attention 或克隆该仓库 git clone https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch.git cd External-Attention-pytorch 演示 使用pip 方式 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as...
支持通过 pip 方式使用该代码库 使用 安装 直接通过 pip 安装 pip install fightingcv-attention 或克隆该仓库 git clone https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch.git cd External-Attention-pytorch 演示 使用pip 方式 import torch from torch import nn from torch.nn import functional as...
《Beyond Self-attention: External Attention using Two Linear Layers for Visual Tasks》[2], 提出了一种新的注意机制,称之为「External Attention」,基于两个外部的、小的、可学习的和共享的存储器,只用两个级联的线性层和归一化层就可以取代了现有流行的学习架构中的「Self-attention」,揭示了线性层和注意力...