通道注意力与空间注意力的计算公式
时间: 2024-02-29 15:42:25 浏览: 36
通道注意力和空间注意力都是在自注意力机制基础上计算得出的。在Transformer中,自注意力机制可以表示为:
$$
\text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V
$$
其中,$Q$、$K$、$V$分别表示Query、Key和Value向量,$d_k$表示Key向量的维度。在计算通道注意力和空间注意力时,需要对上述公式进行一定的修改。
通道注意力:
通道注意力主要用于对特征图的通道维度进行注意力计算,以提取不同通道之间的信息。对于输入特征图$X\in R^{H\times W\times C}$,计算通道注意力的公式如下:
$$
\text{ChannelAttention}(X)= \text{softmax}(\frac{1}{C}\sum_{i=1}^{C}f(W_{1}\cdot X_{:, :, i}))W_{2}\cdot X
$$
其中,$W_1$和$W_2$是可学习的权重矩阵,$f$是激活函数,常用的有ReLU、Sigmoid等。
空间注意力:
空间注意力主要用于对特征图的空间维度进行注意力计算,以提取不同位置之间的信息。对于输入特征图$X\in R^{H\times W\times C}$,计算空间注意力的公式如下:
$$
\text{SpatialAttention}(X)= \text{softmax}(\frac{1}{HW}\sum_{i=1}^{H}\sum_{j=1}^{W}f(W_{1}\cdot X_{i,j,:}))W_{2}\cdot X
$$
其中,$W_1$和$W_2$是可学习的权重矩阵,$f$是激活函数,常用的有ReLU、Sigmoid等。
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