MQA(Multi-Query Attention,Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need)是多查询注意力的一种变体,也是用于自回归解码的一种注意力机制。与MHA不同的是,MQA 让所有的头之间共享同一份 Key 和 Value 矩阵,每个头只单独保留了一份 Query 参数,从而大大减少 Key 和 Value 矩阵的参数量。 GQA(...
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。
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 ...
[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 ...
我们在每组 query 内部执行 self-attention 操作 (参数是共享的),然后每一组 query 输入到 decoder 的剩余部分。在标签分配时,我们对每一组应用一对一标签分配算法,这样每个 ground truth 会被分配给 K 个 positive queries。在测试的时候,只有第一组 query 被保留 (或任选一组保留,每一组的结果都差不多),...
paper:Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention code:https://github.com/ailab-cvc/groupmixformer 关键词: #Transformer #Backbone #涨点神器 TL;NR 替代传统注意力!本文提出Group-Mix注意力(GMA),并提出一个强大的视觉主干:GroupMixFormer,它在图像分类、目标检测和语义分割方面实现了最先进的性能...