CV领域 交叉注意力(Cross Attention)中QKV的含义理解

交叉注意力公式:

注意力的输入:

(1)K=V:图像的全局特征

(2)Q:告诉attention需要关注哪些重要特征

公式计算过程理解:

(1):Q和K相乘,对应Query和Key进行点积运算,得到的是Query和Key之间的相似性

(2):再用Key向量的维度进行scaling,即将计算得到的相似度矩阵维度,缩放 到与K=V相同尺度

(3):对相似度权重矩阵进行归一化,即Q中任一元素与K的每个元素相似度权重之和都为1;

可以得到一个权重系数矩阵 ,这个系数矩阵代表在图像特征上重要特征的强弱程度(重要特征是Q所提供的);

(4):将重要特征的强弱程度权重系数矩阵施加到图像特征V上,得到最终的带有注意力权重分布的图像特征 ,在特征图V上属于Q的特征会被加强,不属于Q的特征会被减弱

相关推荐
北辰alk4 小时前
RAG索引流程详解:如何高效解析文档构建知识库
人工智能
九河云4 小时前
海上风电“AI偏航对风”:把发电量提升2.1%,单台年增30万度
大数据·人工智能·数字化转型
wm10434 小时前
机器学习第二讲 KNN算法
人工智能·算法·机器学习
沈询-阿里4 小时前
Skills vs MCP:竞合关系还是互补?深入解析Function Calling、MCP和Skills的本质差异
人工智能·ai·agent·ai编程
xiaobai1784 小时前
测试工程师入门AI技术 - 前序:跨越焦虑,从优势出发开启学习之旅
人工智能·学习
盛世宏博北京5 小时前
云边协同・跨系统联动:智慧档案馆建设与功能落地
大数据·人工智能
TGITCIC5 小时前
讲透知识图谱Neo4j在构建Agent时到底怎么用(二)
人工智能·知识图谱·neo4j·ai agent·ai智能体·大模型落地·graphrag
逆羽飘扬5 小时前
DeepSeek-mHC深度拆解:流形约束如何驯服狂暴的超连接?
人工智能
bing.shao5 小时前
AI工作流如何开始
人工智能
小途软件5 小时前
用于机器人电池电量预测的Sarsa强化学习混合集成方法
java·人工智能·pytorch·python·深度学习·语言模型