CAS-ViT中的AdditiveBlock

### CAS-ViT 中 AdditiveBlock 的功能与实现详解 #### 功能概述 AdditiveBlock 是 CAS-ViT 架构中的核心组件之一，旨在结合卷积操作与加性自注意机制来增强模型在视觉任务上的表现和效率。这一模块特别强调多信息交互以及高效的上下文信息整合能力。 #### 设计原理 为了获取更丰富的全局上下文信息，CAS-ViT 利用了多维度的信息交换方式，不仅限于传统的空间域处理，还扩展到了通道域的分析[^1]。这种设计使得网络能够更好地捕捉图像特征之间的复杂关系，从而提高识别精度。 #### 加性相似函数的应用 引入了一种新的加性相似度计算方法，它能够在保持较低计算成本的同时有效地融合不同位置间的语义关联。相比于传统基于乘法或点积的方法，这种方法更加简洁快速，并且减少了对于大规模矩阵运算的需求。 #### 结合具体框架实例 根据不同版本 YOLO 对 CAS-ViT 的集成情况可以看出： - **YOLOv8 和 YOLOv10**: 这两个版本都采用了 `C2f` 结构作为基础，在原有基础上加入了来自 CAS-ViT 的 AdditiveBlock 来优化性能[^3][^4]。 - **YOLOv11**: 此版本则进一步探索了其他可能性，选择了 `C3k2` 结构并同样集成了 AdditiveBlock 模块以期达到更好的效果[^2]。 以下是 Python 代码片段展示了如何在一个典型的 PyTorch 环境中定义这样一个 AdditiveBlock 类: ```python import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet50 class AdditiveAttention(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.query_conv = nn.Conv2d(channels, channels//8, kernel_size=1) self.key_conv = nn.Conv2d(channels, channels//8, kernel_size=1) self.value_conv = nn.Conv2d(channels, channels, kernel_size=1) def forward(self, x): Q = self.query_conv(x).mean(-1).transpose(1, 2) # Bx(C/8)xH*W -> Bx(H*W)x(C/8) K = self.key_conv(x).view(Q.size()) V = self.value_conv(x).view(B, C, H * W) attention_scores = F.softmax(torch.bmm(Q, K.transpose(1, 2)), dim=-1) out = torch.bmm(V, attention_scores).reshape_as(x) return out + x class AdditiveBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv_layer = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding='same'), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.ReLU() ) self.additive_attention = AdditiveAttention(out_channels) def forward(self, inputs): conv_output = self.conv_layer(inputs) attended_features = self.additive_attention(conv_output) output = conv_output + attended_features return output ``` 此段代码实现了基本的 AdditiveBlock 组件，其中包含了卷积层用于提取局部特征图谱，而附加的关注机制负责加强这些特征表示的学习过程。