多模态融合层中通道注意力机制实现
在多模态大模型架构设计中，通道注意力机制是实现图像-文本联合训练的关键环节。本文将详细阐述如何在融合层中实现有效的通道注意力机制。
数据处理流程
首先，图像和文本分别通过预训练的骨干网络进行特征提取。图像特征经过ResNet-50后得到7×7×2048的张量，文本特征通过BERT模型后得到序列长度×768的向量。随后，需要对这两个模态的特征进行维度对齐，通常将图像特征展平为序列形式：
# 图像特征处理
image_features = resnet50(image_input) # [B, 2048, 7, 7]
image_features = image_features.view(B, 2048, -1).transpose(1, 2) # [B, 49, 2048]
# 文本特征处理
text_features = bert_model(text_input)[0] # [B, seq_len, 768]
通道注意力机制实现
在融合层中，我们采用交叉注意力机制来计算通道权重。具体而言，将图像特征和文本特征分别通过两个独立的全连接层进行投影：
# 投影层定义
image_proj = nn.Linear(2048, 512)
text_proj = nn.Linear(768, 512)
# 特征投影
proj_image = image_proj(image_features) # [B, 49, 512]
proj_text = text_proj(text_features) # [B, seq_len, 512]
# 计算注意力权重
attention_scores = torch.matmul(proj_image, proj_text.transpose(-2, -1)) # [B, 49, seq_len]
attention_weights = F.softmax(attention_scores, dim=-1)
模型融合方案
最终的融合采用加权求和的方式：
# 权重计算
channel_weights = torch.mean(attention_weights, dim=1) # [B, seq_len]
channel_weights = F.sigmoid(channel_weights) # 应用sigmoid激活
# 特征融合
final_features = channel_weights.unsqueeze(-1) * text_features
通过上述步骤，实现了图像-文本联合训练中的通道注意力机制，该方案已在多个多模态任务中验证有效。
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