【扒代码】图像数据 Transformer
def forward(self, x, bboxes):# 确定对象的数量，如果不是零样本学习场景，则根据bboxes的数量确定num_objects = bboxes.size(1) if not self.zero_shot else self.num_objects# backbone# 通过主干网络提取特征backbone_features = self.backbone(x)# prepare the encoder input# 准备编码器的输入src = self.input_proj(backbone_features)# 获取特征的尺寸bs, c, h, w = src.size()# TODO 问题：为什么要匹配，为什么要调整，为什么要这么设计# 生成位置编码并调整其形状以匹配编码器的输入pos_emb = self.pos_emb(bs, h, w, src.device).flatten(2).permute(2, 0, 1)# 调整src的形状src = src.flatten(2).permute(2, 0, 1)# push through the encoder# 通过编码器处理特征if self.num_encoder_layers > 0:image_features = self.encoder(src, pos_emb, src_key_padding_mask=None, src_mask=None)else:image_features = src# prepare OPE input# 准备OPE（对象原型提取）模块的输入f_e = image_features.permute(1, 2, 0).reshape(-1, self.emb_dim, h, w)
为什么要匹配，为什么要调整，为什么要这么设计
pos_emb = self.pos_emb(bs, h, w, src.device).flatten(2).permute(2, 0, 1)
src = src.flatten(2).permute(2, 0, 1)
在这段代码中，pos_emb 代表位置编码（positional encoding），而 src 是通过主干网络提取的特征。代码中的匹配和形状调整是为了确保数据的维度与模型的输入要求一致。以下是对这些操作的详细解释：
-
生成位置编码 (
pos_emb):- 位置编码用于为模型提供序列中每个元素的位置信息。在自然语言处理中，这是常见的做法，而在视觉任务中，可以类似地为特征图的每个像素提供位置信息。
self.pos_emb(bs, h, w, src.device)创建了一个位置编码，其大小与特征图(bs, c, h, w)相匹配，其中bs是批次大小，h和w分别是特征图的高度和宽度。.flatten(2)将位置编码在最后两个维度上展平，.permute(2, 0, 1)重新排列维度，使其形状从(bs, c, h, w)变为(h, w, bs, c)，以匹配后续操作的要求。
-
调整
src的形状:src = src.flatten(2).permute(2, 0, 1)这行代码对特征图src执行了与位置编码相同的操作，确保两者的形状可以对齐，以便于后续的处理步骤。
-
为什么要匹配和调整形状:
- 维度对齐：许多深度学习模型，特别是基于Transformer的模型，要求输入具有特定的形状。调整形状可以确保数据能够流入模型的其他部分。
- 编码器输入要求：Transformer 编码器期望输入具有
(seq_length, batch_size, feature_size)的形状。在这里，seq_length可以是特征图的面积（即h * w），batch_size是bs，而feature_size是通道数c。 - 多头自注意力机制：Transformer 中的自注意力层使用
(batch_size, seq_length, feature_size)的形状来进行计算。通过调整形状，我们可以将特征图作为序列处理。
-
设计考虑:
- 灵活性：通过将特征图视为序列，Transformer 模型可以灵活地处理不同分辨率的特征。
- 并行处理：调整形状后，可以并行处理特征图的每个元素，这在自注意力计算中是高效的。
- 兼容性：这种设计允许模型接受不同大小的特征图输入，同时保持内部处理流程的一致性。
在视觉任务中，将特征图处理为序列是常见的做法，特别是在使用Transformer架构时。这使得模型能够捕获空间关系并处理图像数据，就像处理文本序列一样。位置编码的添加是为了保留特征图中每个元素的空间位置信息，这对于理解图像结构和执行特定任务（如目标检测）是重要的。