交叉注意力和空间变换器
时间: 2025-02-20 15:39:26 浏览: 49
### 交叉注意力机制
交叉注意力机制是一种用于多模态学习和跨域任务中的关键技术,允许两个不同的表示序列之间建立相互依赖关系。具体来说,在自然语言处理领域中,该方法可以用来捕捉文本与其他形式的数据之间的交互模式[^1]。
#### 概念
在交叉注意力层内,查询向量来自一个输入序列(比如源语言),而键值对则来源于另一个不同但相关的上下文序列(目标语言)。这种设计使得模型能够聚焦于最相关的信息片段,从而提高翻译质量或其他涉及双语或多模态的任务性能。
```python
import torch.nn as nn
class CrossAttention(nn.Module):
def __init__(self, dim_model):
super(CrossAttention, self).__init__()
self.attention = nn.MultiheadAttention(embed_dim=dim_model, num_heads=8)
def forward(self, query, key_value_pair):
output, _ = self.attention(query=query, key=key_value_pair, value=key_value_pair)
return output
```
### 空间变换器
空间变换器网络(STN)旨在增强神经网络对于几何形变不变性的能力。它引入了一个可微分的空间转换模块,可以在前馈过程中自动调整输入图像的位置、尺度以及方向等属性,进而提升模型鲁棒性和泛化能力[^4]。
#### 概念
STNs由定位网络(Localisation Net),网格生成器(Grid Generator) 和采样器(Sampler)三个部分组成:
- **定位网络**: 接收原始图片作为输入并输出一组参数描述所需的仿射变换矩阵;
- **网格生成器**: 使用上述得到的参数构建坐标映射表;
- **采样器**: 根据新坐标的指示重新排列像素强度形成最终输出。
```python
import torchvision.models as models
from torchvision import transforms
stn = models.detection.fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True).transform.spatial_transformer
input_image = ... # 输入待变换的张量
output_image = stn(input_image)
```
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