cv中多头自注意力机制与多头注意力机制

多头自注意力机制和多头注意力机制都是在自然语言处理和计算机视觉领域广泛应用的注意力机制。它们的区别在于应用的场景和计算方式。

多头自注意力机制主要应用于自然语言处理中，常见于Transformer模型中。该机制通过对输入序列中的每个元素进行加权求和来计算序列表示，同时还能够捕捉到不同位置之间的依赖关系。在计算的过程中，多头自注意力机制会将输入序列划分为多个头，每个头都会计算一组注意力权重，最终将这些头的结果拼接起来形成最终的序列表示。

多头注意力机制则主要应用于计算机视觉领域中，常见于一些图像分类、目标检测和语义分割的任务中。该机制通过对输入的不同空间位置进行加权求和来计算特征表示，同时还能够捕捉到不同位置之间的依赖关系。在计算的过程中，多头注意力机制同样会将输入划分为多个头，每个头都会计算一组注意力权重，最终将这些头的结果拼接起来形成最终的特征表示。

可以看出，两者的计算方式有些类似，但应用场景不同。同时，多头自注意力机制更加注重序列中不同位置之间的关系，而多头注意力机制则更加注重空间位置之间的关系。

相关问题

多头自注意力机制代码 计算机视觉

### 多头自注意力机制在计算机视觉中的代码实现

多头自注意力机制已经在多个视觉任务中展现出卓越的效果，尤其是在 Vision Transformer 中的应用。下面是一个简单的 Python 实现例子，展示了如何构建一个多头自注意力层并将其应用于二维图像数据。

import torch
import torch.nn as nn
import math


class MultiHeadSelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, d_model, num_heads):
        super(MultiHeadSelfAttention, self).__init__()
        assert d_model % num_heads == 0, "d_model must be divisible by num_heads"
        
        self.d_k = d_model // num_heads
        self.num_heads = num_heads
        
        self.query = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.key = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.value = nn.Linear(d_model, d_model)
        self.fc_out = nn.Linear(d_model, d_model)

    def forward(self, x):
        N, C, H, W = x.shape
        x = x.view(N, C, -1).permute(0, 2, 1)  # Reshape from [N,C,H,W] -> [N,H*W,C]

        Q = self.query(x).view(N, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        K = self.key(x).view(N, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)
        V = self.value(x).view(N, -1, self.num_heads, self.d_k).transpose(1, 2)

        energy = torch.matmul(Q, K.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(self.d_k)
        attention = torch.softmax(energy, dim=-1)

        out = torch.matmul(attention, V).transpose(1, 2).contiguous().view(N, -1, C)
        out = self.fc_out(out.permute(0, 2, 1)).view(N, C, H, W)

        return out


# Example usage:
if __name__ == "__main__":
    batch_size = 4
    channels = 512
    height = width = 32
    
    sample_input = torch.randn(batch_size, channels, height, width)
    
    mhsa_layer = MultiHeadSelfAttention(channels, num_heads=8)
    output = mhsa_layer(sample_input)
    print(f'Output shape: {output.shape}')

在这个实现中，输入张量 `x` 被视为一系列特征向量组成的序列，其中每个位置对应于原始图像的一个空间位置[^1]。通过线性变换生成查询（Q）、键（K）和值（V），接着计算这些矩阵之间的相似度得分来形成注意力权重分布，并最终加权求和得到输出表示。此过程重复多次以构成不同的“头部”，从而允许模型关注不同部分的信息[^3]。

稀疏多头自注意力机制

### 稀疏多头自注意力机制原理

为了应对传统自注意力机制中存在的高计算复杂度问题，研究者提出了稀疏多头自注意力机制。这种机制通过引入局部性和稀疏性的概念来减少不必要的全连接操作，从而降低计算成本并提高效率。

#### 局部性假设

在许多情况下，并不是所有的位置都需要与其他所有位置建立关联。基于这一观察，在构建自注意力矩阵时可以仅考虑特定区域内的相互作用，而不是整个序列长度范围内的任意两个元素之间的关系[^2]。这不仅减少了参数量还加快了训练速度。

#### 实现方法

一种常见的做法是在标准Transformer架构基础上加入空间限制条件，使得每个查询只关注其附近的键值对。具体来说：

1. **滑动窗口法**：对于给定的位置i, 只允许它与[i-w/2,i+w/2]区间内的其他节点交互，其中w表示窗口大小；

2. **扩张跳跃模式**：除了直接相邻的邻居外还可以每隔一定步长选取若干远距离但可能重要的点作为候选对象参与计算；

3. **分块循环结构**：将输入划分为多个不重叠的小块，每一块内部采用密集型注意力建模而不同block间则保持稀疏链接形式。

import torch.nn as nn

class SparseMultiheadAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_dim, num_heads, window_size=7):
        super().__init__()
        self.attn = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads)

    def forward(self, query, key, value):
        # Apply sliding window mask to limit attention scope
        B, L, E = query.shape
        
        attn_mask = generate_sliding_window_mask(L, window_size=self.window_size).to(query.device)
        
        output, _ = self.attn(
            query=query,
            key=key,
            value=value,
            attn_mask=attn_mask
        )
        
        return output
    
def generate_sliding_window_mask(length, window_size):
    """Generates a binary matrix that masks out-of-window elements."""
    diag = torch.eye(window_size * 2 + 1)[window_size:]
    pad_width = (length - window_size*2 - 1)//2
    padded_diag = F.pad(diag, (pad_width,pad_width), "constant", 0)
    
    full_matrix = torch.zeros((length,length))
    for i in range(-window_size//2, length-(window_size//2)):
        start_idx = max(0,min(i,-window_size//2)+window_size//2)
        end_idx   = min(length,max(i-length+(window_size//2)+1,window_size//2))
        slice_len = end_idx-start_idx
        
        row_slice = padded_diag[start_idx:start_idx+slice_len]
        col_slice = padded_diag[end_idx-slice_len:end_idx]

        full_matrix[i][start_idx:end_idx] = row_slice @ col_slice.T
        
    return ~full_matrix.bool()

此代码片段展示了如何创建一个带有滑动窗口掩码功能的PyTorch版本稀疏多头注意力层。`generate_sliding_window_mask()`函数负责生成用于屏蔽超出指定宽度之外项的二进制矩阵。

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### 应用场景

- **自然语言处理(NLP)**领域中，当处理超长文本数据集如书籍或法律文件时，利用该技术可以在不影响性能的情况下显著缩短推理时间。

- 对于计算机视觉任务而言，特别是在大规模视频帧分析方面，这种方法有助于缓解内存占用过高所带来的挑战同时维持较高的检测准确性[^1].