cross attention详解

Cross attention是一种注意力机制，用于在两个不同的输入序列之间建立联系。它是Transformer模型中用于计算编码器和解码器之间交互的关键部分。

在Transformer模型中，编码器和解码器都由多层自注意力层组成。在自注意力中，每个输入序列中的每个位置都会被赋予一个权重，该权重表示该位置与其他位置的相关性。这些权重由一个注意力函数计算得出。

Cross attention则是将另一个输入序列引入注意力计算中。具体来说，对于解码器中的每个位置，Cross attention会计算该位置与编码器中所有位置之间的相关性，并根据这些相关性为每个编码器位置分配一个权重。这些权重被用于计算加权和，以便为解码器提供编码器状态的信息。

总之，Cross attention可以帮助解码器利用编码器的信息来更好地生成输出序列。在自然语言处理任务中，Cross attention被广泛应用于机器翻译，文本摘要和对话生成等任务中。

相关问题

cross self attention

### 实现与解释交叉自注意力机制

在深度学习中，交叉自注意力（Cross-Attention）并不是标准术语；通常讨论的是自我注意力（Self-Attention）、交叉注意力（Cross-Attention）。然而，假设这里指的是结合两者特性的机制。

#### 自我注意力概述

自我注意力建立于序列到序列的学习框架内[^1]。它允许模型中的每个位置关注整个输入序列的信息，从而捕捉更复杂的依赖关系。这种机制对于理解上下文至关重要。

import torch
import torch.nn as nn

class SelfAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(SelfAttention, self).__init__()
        self.embed_size = embed_size
        self.heads = heads
        
        # 定义线性变换层用于Q,K,V计算
        self.values = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)
        self.keys = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)
        self.queries = nn.Linear(self.embed_size, self.embed_size, bias=False)

    def forward(self, query, key, value):
        N = query.shape[0]

        value_len, key_len, query_len = value.shape[1], key.shape[1], query.shape[1]

        values = self.values(value)  
        keys = self.keys(key)   
        queries = self.queries(query)

        energy = torch.einsum("nqd,nkd->nqk", [queries, keys])
        
        attention = torch.softmax(energy / (self.embed_size ** (1/2)), dim=2)
        
        out = torch.einsum("nql,nld->nqd", [attention, values]).reshape(N, query_len, -1),
    
        return out

#### 交叉注意力详解

交叉注意力则是在解码器部分引入的一种技术，其目的是让当前时刻的隐藏状态能够有条件地访问编码器产生的所有隐含表示[^2]。这有助于更好地建模源目标之间的关联。

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, embed_size, heads):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.attention = SelfAttention(embed_size, heads)

    def forward(self, query_from_decoder, encoded_input_sequence):
        context_vector = self.attention(
            query=query_from_decoder,
            key=encoded_input_sequence,
            value=encoded_input_sequence
        )
        return context_vector

#### 结合二者特性

如果考虑所谓的“交叉自注意力”，可能是指在一个结构里既包含了来自同一序列内部的关系处理（如同自我注意力），也包括不同序列间交互作用（如交叉注意力）。这样的设计可以在某些特定应用场景下提供更强的表现力。

为了实现这一点，可以先应用一次普通的自我注意力来增强单个序列的理解能力，然后再利用交叉注意力去建立两个序列间的联系：

def cross_self_attention_layer(decoder_state, encoder_output, sa_heads, ca_heads, d_model):
    """
    :param decoder_state: 解码器的状态向量
    :param encoder_output: 编码器输出作为键和值
    :param sa_heads: 自我注意力头数
    :param ca_heads: 交叉注意力头数
    :param d_model: 嵌入维度大小
    """

    # 应用自我注意力获取更好的局部特征表达
    enhanced_decoder_state = SelfAttention(d_model, sa_heads)(decoder_state, decoder_state, decoder_state)[0]
    
    # 使用交叉注意力融合外部信息
    combined_representation = CrossAttention(d_model, ca_heads)(
        query_from_decoder=enhanced_decoder_state,
        encoded_input_sequence=encoder_output
    )

    return combined_representation

yolov11结构详解

### YOLOv11 架构详细说明

#### 骨干网络
YOLOv11 的骨干网络继承并优化了前几代 YOLO 版本中的设计思路，特别强调提高特征提取效率的同时减少计算资源消耗。该模型采用了改进后的 CSPDarknet53 结构作为基础骨架[^1]。

#### 主要创新模块
为了进一步增强模型的空间感知能力和推理速度，YOLOv11 引入了几项关键技术组件：

- **C3K2 块**：这是一种新型卷积层组合方式，通过两个连续的 3×3 卷积核来替代传统的单一较大尺寸卷积核，在不损失检测效果的前提下显著降低了参数量和运算复杂度。

- **SPFF 模块 (Spatial Pyramid Feature Fusion)**：此模块利用多尺度特征融合机制，能够更好地捕捉不同大小目标的信息，从而提高了小物体识别率以及整体定位精度。

- **C2PSA 块 (Cross-scale Pixel-wise Spatial Attention block)**：这一部分专注于跨尺度像素级空间注意力机制的设计，使得模型可以更有效地分配权重给重要区域内的特征点，进而改善了对于遮挡或变形对象的鲁棒性表现。

class C3K2(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, n=1, shortcut=True, g=1, e=0.5):
        super().__init__()
        c_ = int(c2 * e)  # hidden channels
        self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        self.cv2 = Conv(c_, c2, 3, 1, g=g)

    def forward(self, x):
        return self.cv2(self.cv1(x))

class SPFF(nn.Module):
    def __init__(self, c1, c2, k=(5, 9, 13)):
        super().__init__()
        c_ = c1 // 2
        
        self.m = nn.ModuleList([nn.MaxPool2d(kernel_size=x, stride=1, padding=x//2) for x in k])
        conv1 = Conv(c1, c_, 1, 1)
        conv2 = Conv(c_*(len(k)+1), c2, 1, 1)
        
    def forward(self, x):
        x = torch.cat([x]+[m(x) for m in self.m], 1)
        return self.conv2(self.conv1(x))
    
class C2PSA(nn.Module):
    def __init__(self, channel):
        super(C2PSA, self).__init__()
        self.softmax  = nn.Softmax(dim=-1)
        ...