深度探讨 CrossFormer 如何解决跨尺度问题_crossformer 论文名称

作者丨FlyEgle
​编辑丨极市平台

论文名称: CROSSFORMER: A VERSATILE VISION TRANSFORMER BASED ON CROSS-SCALE ATTENTION
论文链接: https://arxiv.org/pdf/2108.00154.pdf
论文代码：https://github.com/cheerss/CrossFormer

1. 出发点

Transformers模型在处理视觉任务方面已经取得了很大的进展。然而，现有的vision transformers仍然不具备一种对视觉输入很重要的能力：在不同尺度的特征之间建立注意力。

• 每层的输入嵌入都是等比例的，没有跨尺度的特征；
• 一些transformers模型为了减少self-attention的计算量，衰减了key和value的部分特征表达。

2. 怎么做

为了解决上面的问题，提出了几个模块。

1. Cross-scale Embedding Layer (CEL)
2. Long Short Distance Attention (LSDA)
3. Dynamic Position Bias (DPB)

这里1和2都是为了弥补了以往架构在建立跨尺度注意力方面的缺陷，3的话和上面的问题无关，是为了使相对位置偏差更加灵活，更好的适合不定尺寸的图像和窗口。这篇文章还挺讲究，不仅提出两个模块来解决跨尺度特征attention，还附送了一个模块来搞一个搞位置编码。

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