等比例缩放注意力机制

等比例缩放注意力机制（Scaled Dot-Product Attention）是一种常用的注意力机制，常用于自然语言处理和计算机视觉领域中的深度学习模型中。它可以帮助模型更好地理解输入序列中不同位置之间的关系，从而提高模型的性能。

具体来说，等比例缩放注意力机制通过计算输入序列中每个位置与其他位置之间的相似度得到一个权重向量，然后将这个权重向量与输入序列进行加权求和，得到一个加权后的向量表示。这个过程可以表示为以下公式：

Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k))V

其中，Q、K、V分别表示输入序列经过线性变换后得到的查询、键、值向量，softmax表示归一化函数，d_k表示向量维度。这个公式中的除以sqrt(d_k)是为了缓解内积计算时可能出现的梯度消失问题。

等比例缩放注意力机制的优点在于它可以处理较长的输入序列，并且计算效率较高。同时，它也可以通过堆叠多个注意力层来构建更复杂的模型。

--相关问题--:
1. 什么是注意力机制？
2. 等比例缩放注意力机制的公式是什么？
3. 等比例缩放注意力机制

相关问题

transform交叉注意力机制

### Transformer 中的交叉注意力机制

在Transformer架构中，交叉注意力（Cross-Attention）用于不同序列之间的交互。具体来说，在编码器-解码器结构中，当解码器生成目标序列时会利用来自编码器的信息作为上下文[^1]。

对于每一个解码位置而言，该模块允许其查询整个输入序列的关键特征表示。通过这种方式，模型能够有效地捕捉源端和目的端之间复杂的依赖关系。这种设计使得机器翻译等任务受益匪浅，因为可以更好地理解句子内部以及跨语言间的语义关联[^2]。

#### 工作原理

假设有一个已经经过多层自注意处理后的源句隐藏状态向量集合 \( \{h_1^{src}, h_2^{src}, ..., h_n^{src}\} \)，其中 n 表示源句子长度；还有一个当前正在构建的目标句部分表示 \( q_{dec} \) 。那么计算过程如下：

1. **Query, Key 和 Value 的准备**
- 解码侧提供 Query 向量\( Q= q_{dec}W_Q\) ，这里 \( W_Q \) 是可学习参数矩阵；
- 编码侧则分别给出 Keys (\( K = [h_1^{src};...;h_n^{src}]W_K\)) 及 Values(\( V=[h_1^{src};...;h_n^{src}]W_V\)), 类似地有对应的权重矩阵 \( W_K \), \( W_V \).

2. **相似度得分计算**

为了衡量 query 与 keys 间的关系强度，采用缩放点积形式来获得未标准化的概率分布 S:

\[S=\frac{{QK^\top}}{\sqrt {d_k}}\]

此处 d_k 指的是 key 维度大小，除以其平方根是为了稳定梯度传播.

3. **Softmax 归一化**

应用 Softmax 函数将上述得到的结果转换成概率分布 A :

\[A=\text{softmax}(S)\]

这一步骤确保了所有位置上的关注度总和等于1，并且保留了相对比例不变.

4. **加权求和**

最后一步就是基于这些权重对 value 进行线性组合从而形成新的上下文表征 C ：

\[C=A*V\]

这样就完成了从给定query到context vector的一次映射操作，即实现了cross attention的功能.

import torch.nn.functional as F

def cross_attention(query, key, value):
    dk = key.size(-1)
    
    scores = torch.matmul(query.unsqueeze(1), key.transpose(-2,-1))/torch.sqrt(torch.tensor(dk).float())
    attn_weights = F.softmax(scores,dim=-1)

    output = torch.matmul(attn_weights,value)
    return output.squeeze()

手把手带你yolov5 (v6.1)添加注意力机制(二)(在c3模块中加入注意力机制)

手把手带你在Yolov5 (v6.1)的C3模块中添加注意力机制。

首先，为了在C3模块中加入注意力机制，我们需要在yolov5/models模块中的common.py文件中进行修改。

1. 打开common.py文件，找到C3模块的定义代码。
C3模块的定义通常如下所示：

    class C3(nn.Module):
        # ...
        def __init__(self, c1, c2, c3, c4, c5, shortcut, g):
            # ...
        def forward(self, x):
            # ...

2. 在C3类的初始化函数中添加注意力机制所需的参数。注意力机制通常通过使用Squeeze-and-Excitation（SE）模块来实现，该模块包括一个全局平均池化层和两个全连接层。

    class C3(nn.Module):
        # ...
        def __init__(self, c1, c2, c3, c4, c5, shortcut, g):
            super(C3, self).__init__()
            # 添加注意力机制参数，g代表SE模块中的通道缩放比例
            self.se = nn.Sequential(
                nn.AdaptiveAvgPool2d(1),
                nn.Conv2d(c3, c3 // g, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(c3 // g, c3, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.Sigmoid()
            )
            # ...

3. 在C3类的前向传播函数中应用注意力机制。首先，计算注意力权重，并将其应用于C3模块的输入特征图上。

    class C3(nn.Module):
        # ...
        def forward(self, x):
            # ...
            # 计算注意力权重
            attentions = self.se(x)
            # 注意力加权
            x = x * attentions
            # ...
            return x

4. 保存文件并退出编辑器。

现在，C3模块中已经加入了注意力机制。这将使得模型能够更加关注重要的特征图区域，提升目标检测的性能。