detr中的多头注意力
时间: 2024-03-31 11:25:41 浏览: 32
detr中的多头注意力是一种注意力机制,它在编码器和解码器中被使用。在编码器中,它被称为多头自注意力机制,而在解码器中,前半部分是多头自注意力,后半部分变成了多头注意力。多头注意力允许模型同时关注输入序列中的不同部分,从而提高了模型的表示能力和表达能力。
多头注意力的计算过程可以简单概括为以下几个步骤:
1. 首先,根据输入序列计算出查询(q),键(k)和值(v)。
2. 然后,将查询、键和值分别通过线性变换映射到多个头组成的向量空间。
3. 接下来,对每个头进行注意力计算,计算得到多个注意力分布。
4. 最后,将多个头的注意力结果进行合并,再次经过线性变换得到最终的多头注意力结果。
相关问题
detr添加多头注意力机制
Detr是一种目标检测模型,它采用了多头注意力机制来提高检测精度。这种注意力机制的主要思想是在Encoder-Decoder架构中引入多个注意力头,以便模型可以关注不同层级的特征。
在Detr的Encoder部分,模型首先通过卷积神经网络将输入图像转换为一系列特征图。然后,每个注意力头将分别用来关注不同的特征图。每个头都有自己的一组注意力权重,用于计算与这个头相关的特征图上的相似度。这种注意力机制可以使模型在不同层级的特征上进行多尺度的目标检测。
在Detr的Decoder部分,模型使用自注意力机制来生成目标的位置和类别。这些自注意力头让模型能够自动学习目标之间的相互关系,从而提高检测的准确性和鲁棒性。
通过引入多头注意力机制,Detr可以有效地捕捉不同尺度的特征,并且能够同时处理多个目标。这种机制可以提高模型对小目标和遮挡目标的检测能力,并且可以通过注意力权重来调整模型对不同目标的关注程度。总的来说,Detr通过添加多头注意力机制,有助于提升目标检测的精度和性能。
detr中decoder的输出
DETR(Detection Transformer)模型的decoder部分是由多个Transformer解码器组成的。每个解码器都会输出一个注意力权重矩阵,该矩阵用于计算每个对象在编码器输出特征图中的位置和大小。同时,每个解码器还会输出一个包含对象分类和位置信息的张量,用于最终的目标检测结果。
具体来说,每个解码器会将编码器输出的特征图进行解码,并在该特征图上执行多头自注意力操作。该操作会计算注意力权重矩阵,该矩阵表示每个对象在特征图上的位置和大小。然后,解码器会根据该注意力权重矩阵,从特征图中提取每个对象的特征表示,并将其传递给最终的目标检测输出层。
因此,DETR模型的decoder输出包括注意力权重矩阵和目标检测结果张量。
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