GQA(Grouped-Query Attention,GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints)是分组查询注意力,GQA将查询头分成G组,每个组共享一个Key 和 Value 矩阵。GQA-G是指具有G组的grouped-query attention。GQA-1具有单个组,因此具有单个Key 和 Value,等效于MQA。而GQA-H具有与头数...
这就有了Multi-Query Attention(MQA),即query的数量还是多个,而keys和values只有一个,所有的query共享一组。这样KV Cache就变小了。 GQA 但MQA的缺点就是损失了精度,所以研究人员又想了一个折中方案:不是所有的query共享一组KV,而是一个group的guery共享一组KV,这样既降低了KV cache,又能满足精度。这就有了...
[PAD] Towards Exemplar-Free Continual Learning in Vision Transformers: an Account of Attention, Functional and Weight Regularization(CVPR 2022)[paper] [ERD] Overcoming Catastrophic Forgetting in Incremental Object Detection via Elastic Response Distillation(CVPR 2022)[paper][code] [AFC] Class-Incremental...
与原Transformer的区别在于,群体解码器只包含多头交叉注意机制和一个前馈网络,不包含Self-Attention。它以增强的个体表示和群体表示作为输入。作者将群体特征作为query(记为group query),将增强的个体特征作为key。这样group query就能从增强的...
1)组内注意(intra-group attention):只有来自同一个聚类内的query和key才会被考虑。 2)组间注意(inter-group attention):考虑了聚类之间成对的加权连接。 在实现上,作者将一组聚类中心向量定义为,,,利用mini-batch k-means聚类算法将所有query自适应地分组为C个聚类,并根据K-means算法不断的更新聚类中心。
GQA的动机主打的是MQA(multi query attention)会导致quality degradation,我们不希望仅仅是推理快,而且还希望quality可以对标MHA,所以GQA带着这个使命诞生,可以很好的做到这个balance。MQA的动机主要在于key和value的数量是随着头数量成正比,那么尤其在decoder inference的过程中,本身就是一个memory bound的过程,这下更加memo...
此外作者发现在不同的heads间attention maps具有很高的相似性,带来了冗余计算。为了解决这个问题,提出了cascaded group attention模块,把特征分成不同的部分送入attention heads,这样不仅节省了计算成本,还提高了attention的多样性。EfficientViT-M5比MobileNetV3-Large精度高1.9%,同时在V100显卡和Intel Xeon CPU上获得了更...
Group-DETR也是采用K个Group,但每个Group中的query与原始DETR一样的方式生成。推理阶段采用其中的一组来做one-to-one的预测。 self.query_embed=nn.Embedding(num_queries*group_nums,embed_dim) How 训练过程: 采用K组Object Queries 不同组的query在decoder中的Self-Attention共享参数 ...
Query 通过 cross-attention 去 encoder 出来的特征中进行查询和物体有关的区域,提取对应的特征。 (4) 最后的 prediction heads 基于每个 query 在 decoder 中提取到的特征,预测出物体的 bounding box 的位置和类别。 2. DETR 中的标签分配算法 DETR 在训练时依赖一对一标签分配算法 (例如,匈牙利算法) 建立 ...
[ViT轻量化论文2]EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention16 赞同 · 4 评论文章 代码逐行注释: importtorchimportitertoolsfromtimm.models.vision_transformerimporttrunc_normal_fromtimm.models.layersimportSqueezeExcite ...