交叉注意力融合层

### 交叉注意力机制及其融合层的实现 #### 什么是交叉注意力机制？ 交叉注意力是一种特殊的注意力机制，它允许两个不同的特征序列之间建立关联。具体来说，在多模态或多视角的任务中，交叉注意力可以用于捕捉不同输入之间的相互关系[^2]。通过这种方式，模型可以从一个序列中提取信息来增强另一个序列的理解。 #### ICAFusion 中的迭代交叉注意引导特征融合 在论文《ICAFusion: Iterative Cross-Attention Guided Feature Fusion for Multispectral Object Detection》中提到，作者提出了基于迭代交叉注意力的方法来进行多光谱目标检测中的特征融合[^1]。该方法的核心在于利用交叉注意力模块逐步优化来自不同传感器的数据表示，从而提高最终的目标检测性能。 #### 跨注意力层的作用与改进 跨注意力层被设计用来加强多视图间的信息交互能力。相比于传统的单向信息流动结构，这种新增加的部分使得网络能够在训练过程中动态调整权重分配给各个子空间内的节点贡献程度大小[^3]。这不仅增强了全局感知范围还提升了局部细节刻画精度。 #### 如何实现交叉注意力机制？ 以下是使用 PyTorch 编写的一个简单版本的交叉注意力层： ```python import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class CrossAttentionLayer(nn.Module): def __init__(self, dim_model, num_heads=8, dropout_rate=0.1): super(CrossAttentionLayer, self).__init__() assert dim_model % num_heads == 0 self.dim_head = dim_model // num_heads self.num_heads = num_heads self.query_projection = nn.Linear(dim_model, dim_model) self.key_projection = nn.Linear(dim_model, dim_model) self.value_projection = nn.Linear(dim_model, dim_model) self.fc_out = nn.Linear(dim_model, dim_model) self.dropout = nn.Dropout(dropout_rate) def forward(self, query, key_value_input): batch_size = query.size(0) Q = self.query_projection(query).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.dim_head).transpose(1, 2) # (B, h, Nq, D/h) K = self.key_projection(key_value_input).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.dim_head).transpose(1, 2) # (B, h, Nk, D/h) V = self.value_projection(key_value_input).view(batch_size, -1, self.num_heads, self.dim_head).transpose(1, 2) # (B, h, Nv, D/h) energy = torch.matmul(Q, K.transpose(-2,-1)) / ((K.shape[-1]) ** 0.5) #(B,h,Nq,Nk) attention_scores = F.softmax(energy,dim=-1) context_vector = torch.matmul(self.dropout(attention_scores),V) #(B,h,Nq,D/h) output = context_vector.transpose(1,2).contiguous().view(batch_size, -1, self.num_heads * self.dim_head) #(B,Nq,D) return self.fc_out(output) ``` 上述代码定义了一个标准形式下的交叉注意力计算过程，其中 `query` 和 `key_value_input` 是分别代表查询以及键值对输入张量；它们通常来自于不同的源数据流或者经过预处理后的同一组数据的不同部分。 --- ###