axial attention和non-local attention， 它们之间的区别？

Axial Attention是一种基于序列的注意力机制，其中模型考虑输入序列中的每个位置，以决定输出序列中每个位置的表示。Non-Local Attention是一种非局部注意机制，其中模型考虑输入序列中每个位置与其他位置之间的关系，以决定输出序列中每个位置的表示。因此，Axial Attention更多地关注序列中的局部关系，而Non-Local Attention更多地关注整体关系。

相关问题

详述axial-attention

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。

axial attention

Axial Attention（轴向注意力）是一种注意力机制，通常由行注意力（row-attention）和列注意力（column-attention）组合使用。它在图像处理中被广泛应用。轴向注意力的使用方法如下所示：

from axial_attention import AxialAttention

img = torch.randn(1, 3, 256, 256)
attn = AxialAttention(dim=3)

其中，`dim`参数表示嵌入维度。轴向注意力的主要思想是在图像的垂直和水平方向上分别进行自我注意力计算，这样可以将计算复杂度从O(2*H*W)降低到O(H*W)。