Transformer中的Self-Attention机制如何自然地适应于目标检测任务
Transformer中的Self-Attention机制如何自然地适应于目标检测任务：
特征图的降维与重塑
- 首先，Backbone（如ResNet、VGG等）会输出一个特征图，这个特征图通常具有较高的通道数、高度和宽度（例如C×H×W）。为了将其输入到Transformer中，通常会先通过一个1×1的卷积核进行降维，将通道数减少到d（这是为了降低计算复杂度并保持信息的有效性）。
- 降维后的特征图尺寸变为d×H×W，然后这个三维张量被reshape成一个二维张量d×HW，其中HW是特征图上的总像素数（高度乘以宽度）。这个二维张量的每一行代表一个“token”，它包含了对应像素位置上的信息。
Self-Attention机制
- Self-Attention机制在Transformer的Encoder阶段，会计算一个HW×HW的Attention Matrix（注意力矩阵）。这个矩阵的每一个元素代表了一个token（即特征图上的一个点）对另一个token的注意力权重。
Attention Matrix
- Attention Matrix与目标检测关键的观点在于：由于token的数量与特征图上的像素个数相同，因此Attention Matrix上的每一个值实际上都考虑了特征图空间上的两个点。这两个点可以看作是构建了一个潜在的bounding box的左上角和右下角（或者任意两个对角点，这取决于你如何解释这些点）。
- 从这个角度来看，当神经网络基于Attention Matrix进行思考时，它实际上也在对潜在的bounding box进行思考。这是因为Attention Matrix中的权重反映了特征图上不同位置之间的关联性和重要性，这些关联性和重要性对于确定物体的位置和形状（即bounding box）至关重要。
总结：对目标检测任务的利好
由于Self-Attention机制能够自然地捕捉特征图上的空间关系，并且这些关系可以被解释为潜在的bounding box，因此这对于目标检测任务是非常有利的。它允许模型在不需要额外处理或特殊层的情况下，就能够学习到物体的位置和形状信息。总的来说，这个观点强调了Transformer的Self-Attention机制与目标检测任务之间的自然联系，并解释了为什么Transformer在目标检测领域也取得了显著的成功。
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