可变形注意力机制的 Transformer

可变形注意力机制的Transformer是一种能够在建模相关特征时灵活适应数据的注意力机制。它通过对注意力权重进行变形，使得模型能够更好地捕捉到不同特征之间的关系。引用提到现有的分层Vision Transformer，如PVT和Swin Transformer，试图解决过度关注或感受野增长过慢的问题。而可变形注意力机制的Transformer则通过引入可变形的机制，可以在建模大物体等任务中具有更好的潜力。引用中提到了一种简单有效的可变形的自注意力模块，并在此模块上构造了一个强大的Pyramid Backbone，即可变形的注意力Transformer(Deformable Attention Transformer, DAT)。这种模型可以应用于图像分类和各种密集的预测任务。引用则回顾了最近的Vision Transformer中的注意力机制，其中提到了M头自注意力(MHSA)块的表示方式。综上所述，可变形注意力机制的Transformer是一种应用了可变形机制的注意力机制，用于在图像分类和密集预测任务中灵活地建模相关特征。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [清华提出DAT：具有可变形注意力的视觉Transformer](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/122335513)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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