基于交叉注意力的卷积神经网络代码

基于交叉注意力的卷积神经网络（Cross-Attention Convolutional Neural Networks，简称CA-CNN）通常用于图像处理任务中，它结合了传统卷积层的局部感受野特性与自注意力机制的全局信息捕获能力。这种结构允许模型同时考虑像素之间的空间关系以及上下文特征。

要在Python中实现这样的网络，比如用PyTorch，可以参考以下简化示例：

import torch
import torch.nn as nn

class CrossAttentionConvBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, cross_attention_heads=8):
        super().__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size)
        self.cross_attn = nn.MultiheadAttention(out_channels, heads=cross_attention_heads, dropout=0.1)

    def forward(self, x, query_embedding):
        # 先通过卷积层提取特征
        x_conv = self.conv(x)

        # 创建查询向量用于注意力计算
        query = query_embedding.unsqueeze(1)  # (B, 1, H, W)

        # 执行跨注意力模块
        attention_output, _ = self.cross_attn(query=query, key=x_conv, value=x_conv)
        
        # 将注意力结果与原始特征融合
        output = x + attention_output
        return output

# 使用例子
input_shape = (16, 3, 224, 224)  # B, C, H, W
query_shape = (16, 512)  # B, D (假设D是注意力头的数量乘以输出通道数)
model = CrossAttentionConvNet(input_shape[1], num_blocks=4, cross_attention_heads=8)
x = torch.randn(*input_shape)
query = torch.randn(*query_shape)
output = model(x, query)

这里我们创建了一个简单的模块`CrossAttentionConvBlock`，每个块包括卷积层和一个多头注意力层。在实际应用中，你会需要更复杂的网络结构，并可能调整超参数如卷积核大小、注意力头数量等。