Lei Mao's Log Book
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可变形注意力机制
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原文英文，约3900词，阅读约需14分钟。
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内容提要
本文介绍了Transformer多头注意力机制及其在计算机视觉模型中的应用。传统的多头注意力机制计算复杂且训练收敛速度慢，因此提出了可变形多头注意力机制来降低计算复杂度。可变形多头注意力机制通过对每个查询元素选择一小部分特征进行注意力计算，从而减少计算量。文章还介绍了可变形多头注意力机制v2，该机制使用共享的全局偏移键来减少内存消耗。最后，文章提到了多尺度可变形多头注意力机制，用于支持具有不同空间分辨率的多尺度特征图。可变形多头注意力机制v2相比传统多头注意力机制具有更低的内存消耗和更接近卷积的特点。
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关键要点
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Transformer多头注意力机制允许神经网络关注一小部分特征，但计算复杂且训练收敛速度慢。
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可变形多头注意力机制通过选择一小部分特征进行注意力计算，降低计算复杂度。
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可变形多头注意力机制v2使用共享的全局偏移键，减少内存消耗。
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多尺度可变形多头注意力机制支持不同空间分辨率的多尺度特征图。
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可变形多头注意力机制v2相比传统多头注意力机制具有更低的内存消耗和更接近卷积的特点。
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传统多头注意力机制的计算复杂度主要由查询和键的数量决定，尤其在计算机视觉模型中。
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可变形多头注意力机制通过仅关注少量采样的键来降低计算复杂度。
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可变形多头注意力机制v2通过共享偏移键进一步优化了内存使用。
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可变形多头注意力机制在特征提取中表现出色，但在内存消耗上可能高于传统机制。
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可变形多头注意力机制v2在计算复杂度上与传统机制相比更具优势，尤其在视觉Transformer中。
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