交叉注意力多模态特征

### 交叉注意力机制在多模态特征处理中的应用 #### 背景介绍 深度学习领域中，交叉注意力机制是一种关键技术，用于实现两个不同输入之间的信息交互。这种机制允许模型动态关注与当前任务最相关的部分，从而有效对齐来自不同输入的信息[^3]。 #### 原理概述 交叉注意力的核心在于通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）之间的相似性来分配权重。具体来说，在多模态场景下，可以分别提取文本和视觉特征作为不同的输入源，并利用交叉注意力模块捕捉它们之间的关联。这种方法不仅增强了模型对于跨模态关系的理解能力，还提升了其泛化性能[^1]。 #### 实现方法 以下是基于PyTorch框架的一个简单示例代码片段展示如何构建一个多模态特征融合网络： ```python import torch import torch.nn as nn class CrossAttention(nn.Module): def __init__(self, dim_model, num_heads=8, dropout_rate=0.1): super(CrossAttention, self).__init__() self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=dim_model, num_heads=num_heads, dropout=dropout_rate) def forward(self, query, key, value): output, _ = self.attention(query=query, key=key, value=value) return output class MultiModalFusionModel(nn.Module): def __init__(self, text_dim, image_dim, hidden_size, num_heads=8): super(MultiModalFusionModel, self).__init__() # Projection layers to align dimensions self.text_projection = nn.Linear(text_dim, hidden_size) self.image_projection = nn.Linear(image_dim, hidden_size) # Cross Attention Layer self.cross_attention_text_to_image = CrossAttention(dim_model=hidden_size, num_heads=num_heads) self.cross_attention_image_to_text = CrossAttention(dim_model=hidden_size, num_heads=num_heads) def forward(self, text_features, image_features): projected_text = self.text_projection(text_features).permute(1, 0, 2) # Shape: (seq_len, batch_size, hidden_size) projected_image = self.image_projection(image_features).permute(1, 0, 2) # Shape: (seq_len, batch_size, hidden_size) attended_text_by_image = self.cross_attention_text_to_image(projected_text, projected_image, projected_image).permute(1, 0, 2) attended_image_by_text = self.cross_attention_image_to_text(projected_image, projected_text, projected_text).permute(1, 0, 2) fused_representation = torch.cat([attended_text_by_image.mean(dim=1), attended_image_by_text.mean(dim=1)], dim=-1) return fused_representation ``` 上述代码定义了一个`MultiModalFusionModel`类，该类实现了文本到图像以及图像到文本的双向交叉注意力建模过程[^4]。 #### 应用案例 CAFF-DINO 是一种针对多光谱目标检测的任务设计的方法论，其中引入了带有交叉注意力特性的特性融合策略，显著提高了识别精度[^2]。 ---