ACmix注意力机制

ACMix是一种融合卷积和自注意力机制的共有模块。ACMix的注意力机制分为两个阶段：卷积分支和自注意力分支。

在卷积分支中，首先使用1x1的卷积核扩充通道，生成(q,k,v)。然后将(q,k,v)一起输入到全连接层中，生成每个卷积核像素对应的特征图。接着，使用Shift算子去融合特征图的输出。

在自注意力分支中，直接使用正常的自注意力机制计算。

下面是ACMix注意力机制的Python代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class ACMix(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding):
        super(ACMix, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
        self.fc_q = nn.Linear(out_channels, out_channels)
        self.fc_k = nn.Linear(out_channels, out_channels)
        self.fc_v = nn.Linear(out_channels, out_channels)
        self.shift = nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1, stride=1, padding=0, groups=out_channels)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)
        
    def forward(self, x):
        # 卷积分支
        conv_out = self.conv(x)
        q = self.fc_q(conv_out)
        k = self.fc_k(conv_out)
        v = self.fc_v(conv_out)
        # 自注意力分支
        attn = torch.matmul(q, k.transpose(-2, -1))
        attn = self.softmax(attn)
        attn_out = torch.matmul(attn, v)
        # Shift算子
        shift_out = self.shift(conv_out)
        # 融合输出
        out = attn_out + shift_out
        return out