自注意力机制在视觉模型

自注意力机制是一种在深度学习中，特别是在自然语言处理(NLP)领域广泛应用的技术，它也被引入到视觉模型中，尤其是在Transformer架构中。在视觉任务中，如图像分类、目标检测和生成等，自注意力模块允许模型关注输入数据的不同部分，而不仅仅是局部像素。这种机制通过计算每个位置特征与其他所有位置之间的相似度权重，赋予重要信息更高的权重。

具体来说，它首先将输入图片展平成一维向量，然后通过查询(Q)、键(K)和值(V)三个矩阵进行操作。这会产生一个注意力分布，表示每个位置对整个图像的重要性。然后，使用这个分布来加权求和值矩阵，得到的是一个经过“聚焦”后的表示，保留了全局上下文信息。这对于捕捉长距离依赖和理解复杂视觉场景非常有效。