介绍

摘要

Transformer自注意力机制已经引领了自然语言处理领域的革命，并且最近激发了Transformer风格架构设计在众多计算机视觉任务中取得竞争性结果。然而，大多数现有设计直接在二维特征图上使用自注意力机制，以基于每个空间位置的孤立查询和键对来获取注意力矩阵，但没有充分利用邻近键之间的丰富上下文信息。在这项工作中，我们设计了一种新颖的Transformer风格模块，即Contextual Transformer（CoT）块，用于视觉识别。该设计充分利用了输入键之间的上下文信息，以引导动态注意力矩阵的学习，从而增强视觉表示的能力。

在技术上，CoT块首先通过一个3×3卷积对输入键进行上下文编码，导致输入的静态上下文表示。我们进一步将编码后的键与输入查询连接起来，通过两个连续的1×1卷积来学习动态多头注意力矩阵。学习到的注意力矩阵与输入值相乘，以实现输入的动态上下文表示。静态和动态上下文表示的融合最终作为输出。我们提出的CoT块非常有吸引力，因为它可以轻松替换ResNet架构中的每一个3×3卷积，从而生成一种名为Contextual Transformer Networks（CoTNet）的Transformer风格骨干网络。通过在广泛应用（例如图像识别、目标检测和实例分割）中的大量实验，我们验证了CoTNet作为更强骨干网络的优越性。源码可在https://github.com/JDAI-CV/CoTNet获取。

YOLOv11目标检测创新改进与实战案例专栏

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基本原理

CoTNet是一种基于Contextual Transformer（CoT）模块的网络结构，其原理如下：

1. CoTNet原理：
   • CoTNet采用Contextual Transformer（CoT）模块作为构建块，用于替代传统的卷积操作。
   • CoT模块利用3×3卷积来对输入键之间的上下文信息进行编码，生成静态上下文表示。
   • 将编码后的键与输入查询连接，通过两个连续的1×1卷积来学习动态多头注意力矩阵。
   • 学习到的注意力矩阵用于聚合所有输入数值，生成动态上下文表示。
   • 最终将静态和动态上下文表示融合作为输出。

1. Contextual Transformer Attention在CoTNet中的作用和原理：

   Contextual Transformer Attention是Contextual Transformer（CoT）模块中的关键组成部分，用于引导动态学习注意力矩阵，从而增强视觉表示并提高计算机视觉任务的性能

   • Contextual Transformer Attention是CoT模块中的注意力机制，用于引导动态学习注意力矩阵。
   • 通过Contextual Transformer Attention，模型能够充分利用输入键之间的上下文信息，从而更好地捕捉动态关系。
   • 这种注意力机制有助于增强视觉表示，并提高计算机视觉任务的性能。
   • CoTNet通过整合Contextual Transformer Attention，实现了同时进行上下文挖掘和自注意力学习的优势，从而提升了深度网络的表征能力。

核心代码

import torch
from torch import flatten, nn
from torch.nn import functional as F

class CoTAttention(nn.Module):
    def __init__(self, dim=512, kernel_size=3):
        super().__init__()
        self.dim = dim  # 输入通道数
        self.kernel_size = kernel_size  # 卷积核大小

        # 关键信息嵌入层，使用分组卷积提取特征
        self.key_embed = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(dim, dim, kernel_size=kernel_size, padding=kernel_size // 2, groups=4, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(dim),  # 归一化层
            nn.ReLU()  # 激活函数
        )
        # 值信息嵌入层，使用1x1卷积进行特征转换
        self.value_embed = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(dim, dim, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(dim)  # 归一化层
        )

        # 注意力机制嵌入层，先降维后升维，最终输出与卷积核大小和通道数相匹配的特征
        factor = 4  # 降维比例
        self.attention_embed = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(2 * dim, 2 * dim // factor, 1, bias=False),
            nn.BatchNorm2d(2 * dim // factor),  # 归一化层
            nn.ReLU(),  # 激活函数
            nn.Conv2d(2 * dim // factor, kernel_size * kernel_size * dim, 1)  # 升维匹配卷积核形状
        )

task与yaml配置

详见：https://blog.csdn.net/shangyanaf/article/details/143099154