transformer多模态融合python 实现

你可以在以下链接中找到Transformer多模态融合的Python实现的代码：。这个实现主要包括图像特征提取和图像引导的查询初始化两个模块。

在图像特征提取模块中，通过使用整个图像的特征和Transformer中的交叉注意力，在稀疏的激光雷达点和密集的图像特征之间进行特征融合，以获取更丰富的语义信息。这个模块使用了SMCA（Spatially Modulated Co-Attention）策略来建立激光雷达和图像之间的软关联。具体来说，它使用一个热力图对2D特征的中心附近的区域进行加权，以实现交叉注意力的计算。

在图像引导的查询初始化模块中，受到图像金字塔占据网络的启发，将多视图图像特征沿着_H_轴折叠，并将其作为注意力机制的键值对，利用LiDAR BEV特征作为查询进行交叉注意力的计算。

通过这些模块的组合，Trans-Fusion实现了SOTA的效果，并进一步提高了对小目标检测的鲁棒性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>

相关问题

transformer多模态融合解析

### Transformer架构下的多模态数据融合

#### 工作原理

在Transformer架构中，多模态数据融合主要依赖于自注意力机制来处理来自不同源的信息。这种结构允许模型并行地关注输入序列中的各个部分，并通过位置编码保留顺序信息[^1]。

对于多模态任务而言，通常会先将每种类型的单模态数据（如文本、图像）分别送入对应的编码器中进行初步特征提取；之后再利用交叉注意层让这些异构特征之间建立联系，在更高层次上实现信息交换与整合[^2]。

例如，在图像描述生成场景里：

- 图像会被转化为一系列局部区域特征向量；
- 文本则被分词后嵌入成单词级别的表征；

两者经过各自的编码流程得到固定长度的隐状态表示后再进入后续解码阶段完成最终输出[^3]。

from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel

model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")

image_path = "example_image.jpg"
text_input = ["a photo of a cat", "an image containing dog"]

inputs = processor(text=text_input, images=image_path, return_tensors="pt", padding=True)

outputs = model(**inputs)
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get probability distribution over texts

上述代码展示了如何使用HuggingFace提供的`CLIP`库来进行简单的图片-文字匹配实验。这里不仅体现了基于Transformer架构下两种不同类型数据间的关联计算方式，同时也反映了实际工程实践中常见的多模态应用模式之一——即寻找最贴切的文字表达对应给定视觉内容的过程[^4]。

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轻量化transformer 多模态融合

### 轻量化 Transformer 模型在多模态融合中的应用

轻量化 Transformer 模型通过减少参数数量和优化计算效率，在保持性能的同时显著降低了资源消耗。这类模型特别适合于多模态数据处理场景，因为它们能够有效地捕捉不同模态之间的复杂关系。

#### 多模态特征提取与表示

为了实现高效的多模态融合，通常会先对每种输入模态（如图像、文本、音频等）分别进行预处理并提取其低维特征向量。对于视觉信息可以采用卷积神经网络 (CNN)，而对于自然语言则可利用 BERT 或 RoBERTa 这样的预训练语言模型来获取上下文感知的词嵌入[^1]。

import torch
from transformers import BertModel, ViTFeatureExtractor

# 文本编码器初始化
text_encoder = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 图像编码器初始化
image_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch16-224')

#### 参数共享机制

一种常见的策略是在多个子任务间共享部分权重矩阵以减小整体规模；另一种方式则是设计专门针对特定领域的小型模块，并将其组合成完整的架构。例如，可以在跨模态检索任务中让两个分支共用相同的自注意力层结构，从而降低冗余度并提高泛化能力。

#### 自适应门控单元

引入类似于 LSTM 中遗忘门的概念可以帮助筛选掉不重要的交叉模态交互信号，使得最终决策更加聚焦于真正有意义的信息上。具体来说就是为每一个时间步设置一个二值开关变量 s_t ∈ {0, 1} ，当它等于零时表示抑制当前时刻来自另一条路径的影响；反之亦然。

class AdaptiveGatingUnit(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super().__init__()
        self.gate_linear = nn.Linear(hidden_size * 2, 1)

    def forward(self, x_text, x_image):
        combined_representation = torch.cat([x_text, x_image], dim=-1)
        gate_value = torch.sigmoid(self.gate_linear(combined_representation))
        gated_output = gate_value * x_text + (1 - gate_value) * x_image
        return gated_output

#### 应用于实际案例

这些改进措施已经被证明能够在诸如情感分析、视频描述生成等多个下游应用场景取得良好效果。特别是在移动设备端部署时表现出色，不仅满足实时性需求而且功耗更低。