分块跨尺度注意力机制

分块跨尺度注意力机制是CrossFormer中的一种注意力机制，用于建立跨尺度的注意力关联。它结合了局部注意力和长距离注意力，以实现更好的效果。

具体来说，分块跨尺度注意力机制在计算注意力时，将输入特征图分成多个块，并在每个块内部使用局部注意力机制，同时在不同块之间使用长距离注意力机制。这样可以在保持局部关联性的同时，捕捉到更远距离的关联信息。

分块跨尺度注意力机制的具体步骤如下：
1. 将输入特征图分成多个块，每个块包含一部分特征。
2. 在每个块内部，使用局部注意力机制计算块内特征的注意力权重。
3. 在不同块之间，使用长距离注意力机制计算块之间的注意力权重。
4. 将块内和块间的注意力权重进行加权融合，得到最终的注意力权重。
5. 使用注意力权重对输入特征图进行加权求和，得到最终的输出特征图。

通过分块跨尺度注意力机制，CrossFormer可以在不同尺度上建立起跨尺度的注意力关联，从而更好地捕捉到图像中的语义信息。