随笔：注意力机制Attention
2023-02-22
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YOLO目标检测专栏探讨了ViT的改进，提出DilateFormer，它结合多尺度扩张注意力（MSDA）来平衡计算效率和关注域大小。MSDA利用局部稀疏交互减少冗余，通过不同头部的扩张率捕获多尺度特征。DilateFormer在保持高性能的同时，计算成本降低70%，在ImageNet-1K、COCO和ADE20K任务上取得领先结果。YOLOv8引入了MultiDilatelocalAttention模块，用于实现膨胀注意力。更多详情及配置见相关链接。
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注意力机制（Attention Mechanism）对比分析：无Attention模型中，Encoder-Decoder框架处理文本序列时，输入信息被编码为单一的中间语义表示，导致每个目标单词生成时使用相同编码，忽视了输入序列中各单词的不同影响。引入Attention模型后，每个目标单词根据输入序列动态分配注意力权重，更好地捕捉输入相关性，尤其适用于长序列，避免信息丢失。Self-Attention则进一步在序列内部建立联系，用于理解不同部分间的关系，常见于Transformer和BERT等模型中。
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