交叉注意力机制的残差问题

Question

(1): CrossAttnDownBlock2D(
    (attentions): ModuleList(
      (0-1): 2 x Transformer2DModel(
        (norm): GroupNorm(32, 640, eps=1e-06, affine=True)
        (proj_in): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=True)
        (transformer_blocks): ModuleList(
          (0-1): 2 x BasicTransformerBlock(
            (norm1): LayerNorm((640,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
            (attn1): Attention(
              (to_q): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=False)
              (to_k): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=False)
              (to_v): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=False)
              (to_out): ModuleList(
                (0): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=True)
                (1): Dropout(p=0.0, inplace=False)
              )
            )
            (norm2): LayerNorm((640,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
            (attn2): Attention(
              (to_q): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=False)
              (to_k): LoRACompatibleLinear(in_features=2048, out_features=640, bias=False)
              (to_v): LoRACompatibleLinear(in_features=2048, out_features=640, bias=False)
              (to_out): ModuleList(
                (0): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=True)
                (1): Dropout(p=0.0, inplace=False)
              )
            )
            (norm3): LayerNorm((640,), eps=1e-05, elementwise_affine=True)
            (ff): FeedForward(
              (net): ModuleList(
                (0): GEGLU(
                  (proj): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=5120, bias=True)
                )
                (1): Dropout(p=0.0, inplace=False)
                (2): LoRACompatibleLinear(in_features=2560, out_features=640, bias=True)
              )
            )
          )
        )
        (proj_out): LoRACompatibleLinear(in_features=640, out_features=640, bias=True)
      )
    )
    (resnets): ModuleList(
      (0): ResnetBlock2D(
        (norm1): GroupNorm(32, 320, eps=1e-05, affine=True)
        (conv1): LoRACompatibleConv(320, 640, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (time_emb_proj): LoRACompatibleLinear(in_features=1280, out_features=640, bias=True)
        (norm2): GroupNorm(32, 640, eps=1e-05, affine=True)
        (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
        (conv2): LoRACompatibleConv(640, 640, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (nonlinearity): SiLU()
        (conv_shortcut): LoRACompatibleConv(320, 640, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
      )
      (1): ResnetBlock2D(
        (norm1): GroupNorm(32, 640, eps=1e-05, affine=True)
        (conv1): LoRACompatibleConv(640, 640, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (time_emb_proj): LoRACompatibleLinear(in_features=1280, out_features=640, bias=True)
        (norm2): GroupNorm(32, 640, eps=1e-05, affine=True)
        (dropout): Dropout(p=0.0, inplace=False)
        (conv2): LoRACompatibleConv(640, 640, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (nonlinearity): SiLU()
      )
    )
    (downsamplers): ModuleList(
      (0): Downsample2D(
        (conv): LoRACompatibleConv(640, 640, kernel_size=(3, 3), stride=(2, 2), padding=(1, 1))
      )
    )
  )

请问resnet在交叉注意力机制中，用在连接谁跟谁的值，例如上面的例子，resnet是连接了哪层和哪层的输出？

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

多尺度特征图提取和融合

你的问题是关于在UNet网络中提取和融合多尺度特征图的。UNet是一种常用的深度神经网络结构，用于图像 segmentation 和其他Computer Vision 任务。关于提取和融合多尺scale特征图的具体实现，UNet网络在不同的层次中进行。

在UNet网络中，通常使用以下步骤来提取和融合多尺scale特征图：

1. 输入层：输入图像分成多个尺度的特征图，如32、64、128等。这些特征图通过不同的卷积核和池化操作来提取不同尺度的特征。
2. 编码器：编码器层将多尺scale特征图通过卷积和池化操作来降低特征图的尺度，每个编码器层都对应着一个特征图。
3. Decoder：解码器层将编码器层中的特征图通过 transpose 和卷积操作来升高特征图的尺度，每个解码器层都对应着一个特征图。
4. 融合：在解码器层中，使用 concatenate 操作将不同尺scale特征图融合在一起，以产生最终的特征图。

如你所见，UNet网络中多尺scale特征图的提取和融合主要发生在编码器和解码器层中。在这两个层中，您可以使用不同的卷积核和池化操作来控制特征图的尺度和信息。

在 PyTorch 中，您可以使用以下代码来实现UNet网络：

import torch
import torch.nn as nn

class UNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(UNet, self).__init__()
        self.encoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, 256, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
        )
        self.decoder = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(256, 128, kernel_size=3),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(128, num_classes, kernel_size=3)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.encoder(x)
        x = self.decoder(x)
        return x

在上面的代码中，我使用了 UNet 网络的基本结构，其中 encoder 部分用于提取多尺scale特征图，decoder 部分用于将特征图融合在一起。您可以根据自己的需求来修改网络结构和超参数。