模块中加交叉注意力机制

为了处理不同尺度的token，Cross-ViT提出了双路Transformer。其中，每个Transformer都有一个自注意力模块和一个交叉注意力模块。自注意力模块用于学习每个token之间的关系，而交叉注意力模块用于学习不同尺度token之间的关系。具体来说，交叉注意力模块将输入的token分成两个部分，分别输入到两个不同的Transformer中。然后，通过交叉注意力机制，将两个Transformer的输出进行融合，以便更好地处理不同尺度的token。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何在PyTorch中实现交叉注意力机制：

import torch
import torch.nn as nn

class CrossAttention(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim):
        super(CrossAttention, self).__init__()
        self.query = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.key = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.value = nn.Linear(input_dim, input_dim)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)

    def forward(self, x1, x2):
        q = self.query(x1)
        k = self.key(x2)
        v = self.value(x2)
        attn_weights = torch.bmm(q.unsqueeze(1), k.transpose(1, 2))
        attn_weights = self.softmax(attn_weights)
        output = torch.bmm(attn_weights, v)
        return output