segformer为什么可以获得局部注意力和全局注意力

Segformer 可以获得局部注意力和全局注意力是因为它使用了 Transformer 架构中的自注意力机制。自注意力机制允许模型在处理输入序列时自动确定哪些部分是最重要的，从而使模型能够集中精力处理重要信息。Segformer 将自注意力应用于图像中的每个位置，从而允许模型在不同的层次上捕获局部和全局的上下文信息。具体来说，Segformer 通过分解输入图像的分辨率并在每个分辨率级别上使用自注意力机制，使得模型可以在不同的尺度上对图像进行建模，并在所有级别上对信息进行整合。这使得 Segformer 能够同时获得局部和全局的上下文信息，从而提高了其分割性能。

相关问题

transformer为什么可以获得局部注意力和全局注意力

Transformer可以获得局部和全局的注意力是因为其基于自注意力机制（self-attention）的设计。自注意力机制可以让模型在处理输入序列时，将注意力集中在重要的部分，忽略不重要的部分。同时，自注意力机制可以以并行的方式处理输入序列，从而加快模型的训练速度。

在Transformer中，每个输入序列中的元素都可以被看做是一个向量。在进行自注意力计算时，每个向量会被用于计算与其他向量的相似度，从而得到一个注意力权重矩阵。这个注意力权重矩阵可以用于加权求和输入序列中的向量，从而得到一个加权向量表示。这个加权向量表示可以帮助模型捕获输入序列中的关键信息。

在计算自注意力时，Transformer使用了多头注意力机制，即将输入序列分成多个头，分别计算注意力权重矩阵，最后将多个加权向量表示拼接在一起。这种多头注意力机制可以让模型同时关注不同的位置和特征，从而获得局部和全局的注意力。

全局注意力机制和局部注意力

全局注意力机制和局部注意力是在深度学习中常用的注意力机制，用于模型在处理序列数据时对不同位置的信息进行加权处理。

全局注意力机制，也称为自注意力机制或多头注意力机制，是一种将输入序列中的所有位置进行关联和加权的方式。它通过计算每个位置与其他所有位置之间的关联度，并据此分配一个权重值。这样，模型可以根据不同位置之间的相对重要性来加权处理输入序列。全局注意力机制通常应用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言模型。

局部注意力机制，也称为窗口注意力机制或卷积注意力机制，是一种将输入序列分割成窗口或卷积核大小固定的片段，并对每个片段进行关联和加权的方式。与全局注意力机制不同，局部注意力机制仅考虑输入序列的某个局部区域，并将该区域内的信息进行加权处理。这样，模型可以更加高效地处理长序列数据，减少计算量和存储空间的消耗。

总之，全局注意力机制适用于对整个序列进行关联和加权处理的任务，而局部注意力机制适用于对序列局部进行关联和加权处理的任务。它们在不同的场景下有不同的应用和优势。