【Transformer系列(2)】Multi-head self-attention 多头自注意力

别在于,Q,K,V向量被分为了num_heads份。 实现流程 (1)根据num_heads参数将单头变成多头,获取多头注意力中的各个头的Q,K,V值 (2)Q叉乘K的转置,再使用softmax,获取attention (3)attention叉乘V,得到输出 二、代码实现 (1)根据num_heads参数将单头变成多头,获取多头注意力中的各个头的Q,K,V值 # 每个token(Q,K,V)的尺寸values_...

【Transformer系列(3)】cross attention(交叉注意力)

一、cross attention和self-attention的不同 Cross attention和self-attention是在自然语言处理中常用的两种注意力机制。 Self-attention是一种自我关注机制,用于计算输入序列中每个元素与其他元素的关联程度。具体来说,对于给定的输入序列,self-attention机制将每个元素与序列中的所有元素计算关联度,并根据关联度对序列中的每个元素进行加权求和。...

bottom-up-attention.pytorch

pository inclduing Detectron2(@be792b9) $ git clone --recursive https://github.com/MILVLG/bottom-up-attention.pytorch $ cd detectron2$ pip install -e .$ cd .. detectron2直接克隆有问题,需要把detecron2/detecron2中的所有文件放入...

【KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention回归预测】基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络实现温度预测附matlab代码

🔥 内容介绍 摘要 本文提出了一种基于开普勒算法优化多头注意力机制的卷积神经网络结合长短记忆神经网络(KOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention)的温度预测模型。该模型将开普勒算法与多头注意力机制相结合,提高了模型对温度数据的特征提取能力。同时,将卷积神经网络与长短记忆神经网络相结合,增强了模型对时间序列数据的建模能力。实验结果表明,该模型在温度预测任务上取得了较好的性能,优于其他常用的温度...

Pointnet++改进注意力机制系列:全网首发TripletAttention轻量且有效注意力机制 |即插即用,实现有效涨点

简介:1.该教程提供大量的首发改进的方式,降低上手难度,多种结构改进,助力寻找创新点!2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进,加入TripletAttention注意力机制,提升性能。3.专栏持续更新,紧随最新的研究内容。 目录 1.理论介绍 2.修改步骤 2.1 步骤一          2.2 步骤二          ...

从DETR到Mask2Former(3):masked attentionattention map可视化

Mask2Former的论文中有这样一张图,表示masked attenion比cross attention效果要好 那么这个attention map是怎么画出来的? 在mask2attention的源代码中 CrossAttentionLayer这个类中,在forward_post函数中做如下修改: def forward_post(self, tgt, memory, memory_mask: Option...

YOLOv5改进 | 注意力篇 | CGAttention实现级联群体注意力机制 (全网首发改进)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是实现级联群体注意力机制CascadedGroupAttention,其主要思想为增强输入到注意力头的特征的多样性。与以前的自注意力不同,它为每个头提供不同的输入分割,并跨头级联输出特征。这种方法不仅减少了多头注意力中的计算冗余,而且通过增加网络深度来提升模型容量,亲测在我的25个类别的数据上,大部分的类别均有一定的涨点效果,仅有部分的类别保持不变,同时给该注意力机制含有二次创...

YOLOv7独家改进:Multi-Dconv Head Transposed Attention注意力,效果优于MHSA| CVPR2022

   💡💡💡本文独家改进:Multi-Dconv Head Transposed Attention注意力,可以高效的进行高分辨率图像处理,从而提升检测精度 MDTA |   亲测在多个数据集能够实现大幅涨点 收录: YOLOv7高阶自研专栏介绍: http://t.csdnimg.cn/tYI0c ✨✨✨前沿最新计算机顶会复现 🚀🚀🚀YOLOv7自研创新结合,轻松搞定科研 🍉🍉🍉持续更新中,定期更新不同数据集涨点...

YOLOv7改进:遥感旋转目标检测新SOTA , LSKblockAttention助力小目标检测 | ICCV 2023 南开大学LSKNet

  💡💡💡本文改进:Large Selective Kernel Network (LSKNet)通过一个空间选择机制来实现的,该机制对一连串的大 depth-wise 卷积核所处理的特征进行有效加权,然后在空间上将它们合并。这些核的权重是根据输入动态确定的,允许该模型自适应地使用不同的大核,并根据需要调整空间中每个目标的感受野 LSKNet |   亲测在多个数据集能够实现涨点,包括小目标检测  收录: YOLO...

YOLOV8改进:TripletAttention | 即插即用的轻量级注意力机制

改进方式,主要以2023年的最新文章和2022年的文章提出改进方式。 2.提供更加详细的改进方法,如将注意力机制添加到网络的不同位置,便于做实验,也可以当做论文的创新点。 3.涨点效果:TripletAttention,轻量级注意力机制,实现有效涨点! 论文地址 由于注意机制具有在通道或空间位置之间建立相互依赖关系的能力,近年来在各种计算机视觉任务中得到了广泛的研究和应用。在本文中,我们研究了轻量级但有效的注意机制...
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