vision transformer的qkv

Vision Transformer中的qkv指的是Query、Key和Value。这是Transformer模型中用于计算注意力机制的三个矩阵，用于在自注意力层中对输入的特征进行编码和建模。在Vision Transformer中，qkv矩阵用于捕捉图像的全局上下文信息和空间关系，用于实现对图像的分块嵌入和自注意力机制的计算。通过将图像块转换为二维矩阵，并对其应用qkv矩阵计算，Vision Transformer能够在图像领域实现与自然语言处理领域中的Transformer类似的注意力机制，从而在图像任务中取得优秀的性能。

相关问题

Pyramid Vision Transformer

### Pyramid Vision Transformer (PVT) 介绍

Pyramid Vision Transformer (PVT) 是一种用于计算机视觉任务的新型骨干网络架构，旨在替代传统的卷积神经网络(CNN)[^1]。该模型通过多尺度特征提取来增强对不同大小目标物体的理解能力。

#### 整体结构概述

整体上,PVT采用了金字塔式的分层设计,每一层都由若干个Transformer编码器构成[^2]。这种层次化的构建方法允许模型在同一时间处理来自多个分辨率下的输入数据,从而提高了对于复杂场景下细节信息捕捉的能力。

class PyramidVisionTransformer(nn.Module):
    def __init__(self, img_size=224, patch_size=16, in_chans=3, num_classes=1000,
                 embed_dims=[64, 128, 256, 512], depths=[3, 4, 6, 3],
                 num_heads=[1, 2, 4, 8], mlp_ratios=[4, 4, 4, 4], qkv_bias=True,
                 norm_layer=nn.LayerNorm, drop_rate=0., attn_drop_rate=0.,
                 drop_path_rate=0.1, pretrained=None):
        super().__init__()
        
        self.num_stages = len(depths)

        dpr = [x.item() for x in torch.linspace(0, drop_path_rate, sum(depths))]  

        cur = 0
        for i in range(self.num_stages):
            patch_embed = PatchEmbed(
                img_size=img_size if isinstance(img_size, int) else img_size[i],
                patch_size=patch_size if isinstance(patch_size, int) else patch_size[i],
                in_chans=in_chans if isinstance(in_chans, int) else in_chans[i],
                embed_dim=embed_dims[i])
            
            block = nn.ModuleList([Block(
                dim=embed_dims[i], num_heads=num_heads[i], mlp_ratio=mlp_ratios[i],
                qkv_bias=qkv_bias, drop=drop_rate, attn_drop=attn_drop_rate,
                drop_path=dpr[cur + j]) for j in range(depths[i])])

            setattr(self, f"patch_embed{i + 1}", patch_embed)
            setattr(self, f"block{i + 1}", block)

            cur += depths[i]

        self.norm = norm_layer(embed_dims[-1])

此代码片段展示了`PyramidVisionTransformer`类初始化函数的一部分逻辑，定义了各个阶段中的嵌入维度、深度以及其他超参数设置[^3]。

#### 应用领域

除了作为图像分类的基础框架外，PVT还被广泛应用于其他多种密集预测任务中，比如语义分割、对象检测等。这些应用场景得益于其强大的表征学习能力和灵活性，在不依赖于传统CNN操作的情况下实现了优异的表现效果。

vision transformer的注意力机制怎么工作的，Q、K、V谁更重要

Vision Transformer（ViT）是一种将Transformer模型应用于计算机视觉任务的方法。在ViT中，注意力机制的工作方式与传统的Transformer模型类似，但有一些差异。

在ViT中，输入图像被分成一组固定大小的图块，每个图块被看作是一个向量。这些向量经过一个线性投影层，得到查询（Q）、键（K）和值（V）向量。这里的Q、K、V分别用于计算注意力权重。

在传统的Transformer中，对于每个位置i，通过计算查询向量Qi与键向量Kj之间的相似度，得到注意力权重。然后，将注意力权重与值向量Vj相乘，再对这些加权后的值向量求和，得到每个位置i的输出向量。

在ViT中，由于输入是图块而不是序列，所以特别引入了位置嵌入（Positional Embedding）来表示图块的位置信息。然后，将查询、键和值向量与位置嵌入相加，得到最终的输入向量。接下来，通过计算查询向量和键向量之间的相似度，得到注意力权重，并将其应用于值向量上，最后进行加权求和。

至于Q、K、V中哪个更重要，这取决于具体的任务和数据。在一般情况下，查询向量Q用于表示当前位置的信息，键向量K用于表示其他位置的信息，而值向量V则是用于提供额外的上下文信息。它们的相对重要性可以通过训练来确定，也可以根据任务的需求进行调整。