DeformableAttention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《DeformableDETR:DeformableTransformersforEnd-to-EndOb...
LSKAttention是一种基于大核卷积的注意力机制，通过引入不同尺寸的卷积核来捕获图像中的多尺度特征信息。多尺度信息捕捉：通过大核卷积的感受野，能够有效捕捉目标物体的多尺度特征信息。增强全局特征：相比于小卷积核，大卷积核能够更好地捕...
安装pytorch2.2以上，启用sdpa（–opt-sdp-no-mem-attention，就可以不用安装xformers了。FlashAttention2是FlashAttention的改进...
FocusedLinearAttention是一种改进的注意力机制，旨在通过线性复杂度计算注意力权重，从而在保持高效性的同时提高模型的表现。其主要思想是通过限制注意力计算的范围，使得注意力计算更加集中和高效。在本文中，我们详细探讨了如何通过...
BiFormer（Bi-levelRoutingAttention）是一种新颖的注意力机制，它通过双层路由机制来捕捉局部和全局特征，从而提高模型的检测性能。其主要思想是在特征提取过程中，分别对局部特征和全局特征...
DAttention（DAT）是一种最新的注意力机制，它通过引入动态自适应的注意力权重计算，能够更好地捕捉特征之间的关系，从而提升模型的表示能力。DAT在各种视觉任务中表现出色，尤其是在目标检测中，可以显著提高小目标...
自注意力机制_自注意力机制...
它们是用于计算和思考注意力的抽象概念。一旦你继续阅读下面的注意力是如何计算的，你就会知道几乎所有你需要知道的关于每个向量所扮演的角色。计算self-attention的第二步是计算一个分数。假设我们正在计算本...
CA（Coordinateattentionforefficientmobilenetworkdesign）发表在CVPR2021，帮助轻量级网络涨点、即插即用。CA不仅考虑到空间和通道之间的关系，...
虽然之前写过Attention的文章，但现在回头看之前写的一些文章，感觉都好啰嗦，正好下一篇要写的StableDiffusion中有cross-attention，索性就再单拎出来简单说一下Atte...