clip模型cross attention
时间: 2025-03-05 21:47:08 浏览: 98
### CLIP 模型中的交叉注意力机制
在CLIP模型中,交叉注意力机制用于实现图像特征和文本特征之间的交互[^1]。具体来说,在多模态学习框架下,该机制允许视觉编码器生成的图像表示与文本编码器产生的词嵌入之间建立关联。
对于每一个输入的token(无论是来自图片还是文字),通过查询-键-值(QKV)变换将其映射到一个新的空间内:
- 查询向量(Query Vector): 表征当前处理位置的兴趣点;
- 键向量(Key Vector): 描述其他所有位置的信息摘要;
- 值向量(Value Vector): 包含实际要传递给目标端的内容。
当计算第\( i \)-th个注意特性时,扩展自注意力机制下的公式如下所示[^2]:
\[ A_i = \text{softmax}\left(\frac{{QW_Q}{K^TW_K}}{\sqrt{d_k}}\right)VW_V \]
其中,
- \( Q \), \( K \), 和 \( V \)分别是查询矩阵、键矩阵以及值矩阵;
- \( W_Q \),\( W_K \),\( W_V \)代表线性投影权重参数;
- \( d_k \)为维度缩放因子;
这种设计使得模型能够聚焦于最相关的部分,并有效地捕捉不同模式间的依赖关系。值得注意的是,尽管这里描述的过程涉及到了所谓的“自我关注”,但在跨模态设置里,则会涉及到两个独立却相互作用的不同序列——即图像路径上的区域提议网络输出或全局池化后的表征作为“key/value”,而句子级别Transformer层的结果充当“query”。
为了更好地理解这一过程,下面给出一段简化版Python伪代码来模拟上述操作:
```python
import torch.nn.functional as F
def cross_attention(query, key, value):
"""
实现简单的交叉注意力函数
参数:
query (Tensor): 来自一个域(如文本)的查询张量.
key (Tensor): 另一域(如图像)的关键张量.
value (Tensor): 对应于keys的价值张量.
返回:
Tensor: 应用交叉注意力之后得到的新特征表示.
"""
# 计算得分并应用Softmax激活函数获得注意力分布
scores = torch.matmul(query.unsqueeze(-2), key.transpose(-2,-1)) / math.sqrt(key.size(-1))
attn_dist = F.softmax(scores,dim=-1)
# 使用注意力分布加权求和value以获取最终输出
output = torch.matmul(attn_dist,value).squeeze(-2)
return output
```
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