详述axial-attention
时间: 2023-06-11 07:09:24 浏览: 72
Axial-attention是一种新型的注意力机制,它是一种对自注意力机制的改进。Axial-attention通过将输入的序列沿着不同的维度进行切分,然后在每个维度上分别计算注意力,最后再将不同维度上的注意力相加,从而获得全局的注意力。这种方式可以有效地捕捉到输入序列中不同维度的关系,从而提高模型的表现。
具体来说,Axial-attention将输入序列分成若干个块,每个块沿着一个维度进行切分,然后在每个块内部计算注意力。这样做的好处是,每个块内部的注意力只需要考虑该维度上的关系,而不会被其他维度上的信息干扰。由于输入序列可以是高维数据,因此可以沿着不同的维度进行切分,从而获得多个块,最终将它们的注意力加权相加,获得全局的注意力。
Axial-attention在自然语言处理和计算机视觉等领域中得到了广泛的应用,尤其是在图像识别任务中,其表现非常出色。相比于传统的自注意力机制,Axial-attention能够更好地捕捉到多维数据之间的关系,从而提高模型的准确性和泛化能力。
相关问题
Axial-DeepLab
Axial-DeepLab is a deep learning architecture for semantic segmentation tasks that was introduced in 2019. It is based on the popular DeepLab architecture, which uses atrous convolution (also known as dilated convolution) to capture multi-scale contextual information for improved segmentation accuracy.
Axial-DeepLab extends DeepLab by incorporating axial attention modules, which enable the network to focus on relevant features in the axial (i.e., spatial) dimensions of the input image. This allows the network to better handle objects with elongated or thin structures, such as roads, trees, and poles.
Axial-DeepLab also incorporates a multi-scale fusion module that combines features from different scales to improve the accuracy of the segmentation. Additionally, it uses a depth-wise separable convolutional block to reduce the number of parameters and improve computational efficiency.
Overall, Axial-DeepLab achieves state-of-the-art performance on several benchmark datasets for semantic segmentation, including PASCAL VOC and Cityscapes.
axial attention代码详述
Axial Attention 是一种用于处理序列数据的注意力机制,它在注意力计算时将序列数据分解成多个轴,然后在每个轴上进行注意力计算。这种方法可以有效地降低注意力计算的复杂度,同时在处理长序列数据时也能够取得较好的效果。
在 PyTorch 中,可以通过自定义 nn.Module 来实现 Axial Attention。以下是一个简单的实现示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class AxialAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim, num_heads, axial_dims):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
self.head_dim = dim // num_heads
self.scale = self.head_dim ** -0.5
self.axial_dims = axial_dims
self.axial_linears = nn.ModuleList([
nn.Linear(dim, dim) for _ in axial_dims
])
self.attention_linear = nn.Linear(dim, dim)
self.out_linear = nn.Linear(dim, dim)
def forward(self, x):
# x: [batch_size, seq_len, dim]
# split into multiple axial tensors
tensors = []
for i, dim in enumerate(self.axial_dims):
tensors.append(x.transpose(1, i + 2).contiguous().view(-1, dim, self.head_dim))
tensors = torch.cat(tensors, dim=1)
# calculate attention scores
attn_scores = self.attention_linear(tensors)
attn_scores = attn_scores.transpose(1, 2).contiguous()
attn_scores = attn_scores.view(-1, self.num_heads, tensors.shape[1], tensors.shape[2])
attn_scores = attn_scores.softmax(dim=-1)
attn_scores = attn_scores.flatten(start_dim=2, end_dim=3)
# calculate weighted sum of values
values = tensors.view(-1, self.num_heads, tensors.shape[1], tensors.shape[2])
attn_output = torch.einsum('bhnd,bhdf->bhnf', attn_scores, values)
attn_output = attn_output.flatten(start_dim=2)
# merge axial tensors and apply linear transformations
out = self.out_linear(attn_output)
for i, dim in enumerate(self.axial_dims):
out = out.view(-1, dim, self.head_dim)
out = self.axial_linears[i](out)
out = out.transpose(1, len(self.axial_dims) + 1)
return out
```
在这个实现中,我们首先将输入张量按照 axial_dims 进行分解,然后在每个分解出来的张量上进行注意力计算。在计算注意力时,我们首先利用一个线性变换将张量中的每个元素映射到注意力空间中,然后计算每个元素与其它元素的相似性得分。这里我们使用了 softmax 函数来将得分归一化到 [0, 1] 的范围内。最后,我们将得分与张量中的每个元素进行加权求和,得到注意力输出。
注意力输出张量的形状与输入张量相同,因此我们需要将注意力输出张量重新合并成一个张量。在这个实现中,我们首先将注意力输出张量按照 axial_dims 进行拆分,然后在每个张量上应用一个线性变换。最后,我们将所有张量拼接起来,得到最终的输出张量。
需要注意的是,这个实现中并没有包含位置编码等常用的序列建模技巧,因此在实际应用中需要根据具体情况进行调整。
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