空间交叉注意力模块
时间: 2025-04-21 13:47:26 浏览: 49
### 空间交叉注意力模块概述
空间交叉注意力(Spatial Cross Attention)是一种特殊的注意力机制,在多模态融合或多视角场景理解等领域有着广泛应用。这种机制允许模型在一个特征图的不同位置之间建立联系,同时也能够在不同输入源的空间位置上寻找关联性。
在深度学习框架下,空间交叉注意力通常被设计成可以处理来自两个不同路径或视图的数据流。对于给定的一组查询(Query),该层会计算其相对于另一组键(Keys)的位置敏感响应,并据此调整自身的表示方式[^1]。
### 实现细节
具体来说,假设存在两幅图像A和B作为输入,则可以通过如下步骤构建空间交叉注意力建筑:
- 首先分别提取两者各自的空间特征;
- 接着定义一组查询向量Q对应于其中一个输入(比如A),而另一个输入(B)提供键K与值V;
- 计算每一对(Q,K)之间的相似度得分矩阵S,这一步骤涉及到加权求和操作,权重由特定的打分函数决定,如缩放点积、MLP等[^3];
- 使用softmax激活函数对上述得到的结果做归一化处理获得概率分布形式的关注力度分配方案;
- 最终依据此关注力分布来聚合对应的V值得到更新后的表征R;
以下是基于PyTorch的一个简单示例代码片段展示如何创建并应用这样一个组件:
```python
import torch.nn as nn
import torch
class SpatialCrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim_in, num_heads=8):
super().__init__()
self.num_heads = num_heads
head_dim = dim_in // num_heads
# 定义线性变换获取 QKV 向量
self.qkv_transforms = nn.Linear(dim_in, dim_in * 3)
# 初始化尺度因子 sqrt(d_k)
scale_factor = (head_dim ** (-0.5))
def forward(self, query_input, key_value_input):
B, C, H, W = query_input.shape
qkv = self.qkv_transforms(query_input).reshape(B, -1, 3*C//self.num_heads).permute(0,2,1)\
.view(B*self.num_heads,-1,H*W)
queries, keys, values = torch.chunk(qkv, chunks=3,dim=-1)
attention_scores = torch.bmm(queries.transpose(-2,-1),keys)*scale_factor
attention_probs = F.softmax(attention_scores,dim=-1)
context_vectors = torch.bmm(values, attention_probs).transpose(-2,-1)\
.contiguous().view(B,C,H,W)
return context_vectors
```
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