global self attention

时间: 2023-07-28 17:09:14 浏览: 85
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global-self-attention-network:Pytorch实施的全球自我关注网络，这是视觉任务的全关注主干

全局自注意力（Global Self-Attention）是一种在自注意力机制中使用的注意力机制。自注意力机制是一种用于处理序列数据的机制，它可以对输入序列中的每个元素进行加权聚合，以便更好地捕捉元素之间的关系。 在传统的自注意力机制中，每个元素的加权聚合只考虑了它与其他元素的关系。而全局自注意力则允许每个元素考虑整个输入序列的关系，而不仅仅是与其他元素的关系。 这种机制可以帮助模型更好地理解整个序列的语义信息，并且能够在生成输出时更好地利用这些信息。全局自注意力通常用于序列到序列的任务，如机器翻译和文本生成。 具体而言，全局自注意力可以通过计算每个元素与整个输入序列中其他元素之间的注意力权重来实现。然后，根据这些权重对输入序列进行加权聚合，以得到最终的表示。 总之，全局自注意力允许模型在处理序列数据时更全面地考虑整个序列的上下文信息，从而提高模型的性能。
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class PointnetSAModuleMSG(_PointnetSAModuleBase): """ Pointnet set abstraction layer with multiscale grouping and attention mechanism """ def init(self, *, npoint: int, radii: List[float], nsamples: List[int], mlps: List[List[int]], bn: bool = True, use_xyz: bool = True, pool_method='max_pool', instance_norm=False): """ :param npoint: int :param radii: list of float, list of radii to group with :param nsamples: list of int, number of samples in each ball query :param mlps: list of list of int, spec of the pointnet before the global pooling for each scale :param bn: whether to use batchnorm :param use_xyz: :param pool_method: max_pool / avg_pool :param instance_norm: whether to use instance_norm """ super().init() assert len(radii) == len(nsamples) == len(mlps) self.npoint = npoint self.groupers = nn.ModuleList() self.mlps = nn.ModuleList() # Add attention module self.attentions = nn.ModuleList() for i in range(len(radii)): radius = radii[i] nsample = nsamples[i] self.groupers.append( pointnet2_utils.QueryAndGroup(radius, nsample, use_xyz=use_xyz) if npoint is not None else pointnet2_utils.GroupAll(use_xyz) ) mlp_spec = mlps[i] if use_xyz: mlp_spec[0] += 3 # Add attention module for each scale self.attentions.append(Attention(mlp_spec[-1])) self.mlps.append(pt_utils.SharedMLP(mlp_spec, bn=bn, instance_norm=instance_norm)) self.pool_method = pool_method def forward(self, xyz, features): """ :param xyz: (B, N, 3) xyz coordinates of the points :param features: (B, N, C) input features :return: (B, npoint, mlp[-1]) tensor """ new_features_list = [] for i in range(len(self.groupers)): grouper = self.groupers[i] mlp = self.mlps[i] attention = self.attentions[i] # Group points and features grouped_xyz, grouped_features = grouper(xyz, features) # Apply MLP to each group grouped_features = mlp(grouped_features) # Apply attention mechanism to the features of each group grouped_features = attention(grouped_features) # Perform pooling over each group if self.pool_method == 'max_pool': pooled_features = torch.max(grouped_features, dim=2)[0] else: pooled_features = torch.mean(grouped_features, dim=2) new_features_list.append(pooled_features) # Concatenate features from different scales new_features = torch.cat(new_features_list, dim=1) return new_features在该类中使用的QueryAndGroup类会主动将该类所继承的父类的返回值传入QueryAndGroup类中的forward函数吗

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