Transformer中的position encoding(位置编码一)

本文主要讲解Transformer 中的 position encoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开position encoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。

一般position encoding 分为 正余弦编码和可学习编码。

正余弦编码

 以下为DETR中的position encoding过程，本文将以简单的数据帮助大家理解。以下过程是按照DETR走的，为了更好理解，对数据进行简化，针对不同的图像，产生不同的数据大小。

1.创建mask 

假设mask为4×4大小，输入图像大小为3×3。

下图为mask生成的4*4维度的矩阵，根据对应与输入图像大小3*3生成以下的mask编码tensor，下右图为反mask编码tensor，这一步就得到了图像的大小及对应与mask下的位置。

 

2.生成Y_embed和X_embed的tensor

y_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32)#在行方向累加#(b , h , w)
x_embed = not_mask.cumsum(2, dtype=torch.float32)#在列方向累加#(b , h , w)

    DETR中运用两行编码实现Y_embed和X_embed，生成大小为（bitch_size , h , w）的tensor。

    根据在1中我们产生的反mask编码，生成的Y_embed和X_embed如下。

     Y_embed对为mask编码True的进行行方向累加1，X_embed对为mask编码True的进行列方向累加1。下图所示：

3. 运用10维（自己可以延申为1024维）position进行编码

num_pos_feats = 10
temperature = 10000
dim_t = torch.arange(num_pos_feats, dtype=torch.float32,device=a.device)#生成10维数
dim_t = temperature ** (2 * (dim_t // 2) / num_pos_feats) #i=dim_t // 2#对10维数进行计算

 第三行代码生成了10个tensor数据，第四行代码相当于，对10个生成的tensor进行计算得到位置编码公式中的分母，结果如下。

 4.生成pos_x以及pos_y

pos_x = x_embed[:, :, None] / dim_t
pos_y = y_embed[:, :, None] / dim_t
pos_x = torch.stack((pos_x[:, :, 0::2].sin(), pos_x[:, :, 1::2].cos()), dim=3).flatten(2)#不降维
pos_y = torch.stack((pos_y[:, :, 0::2].sin(), pos_y[:, :, 1::2].cos()), dim=3).flatten(2)#不降维

 

 

第四步以后的直观效果如上图所示，可以对照第二步的X_embed和Y_embed，会发现pos_x,y的tensor分母和X,Y_embed对应 ，很好理解，其中i对应的是10维position的不同维度的数，d代表的是position编码维度。

5.组合Pos_x和Pos_y

 因为上述位置编码的生成是行列方向分开的，这一步需要进行组合。

pos = torch.cat((pos_y, pos_x), dim=2)

  

 组合以后直观图的样子如上，这时会发现16个位置的分母已经根据pos的不同，达到了位置编码的不同，因为本文采用的是10维的position，分子i的范围为0-10，每个位置就形成了1*20的tensor数据。

 上述两个位置的编码就可以理解为1*20的tensor数据，因为比较长，分开写了，不是4*5的，而是1*20的tensor数据，通过上图可以很直观的理解position encoding。

程序结果如下，类似于此。下面将自己改写的简单的position encoding 程序段放在下面，大家可以复制自己跑一下，看看输出结果，加强理解。

import torch
import numpy as np
import math
 
#正余弦位置编码
num_pos_feats = 10
temperature = 10000
normalize = False
scale = 2 * math.pi
 
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
a = torch.tensor(a)
mask = [[False,False,False,True],[False,False,False,True],[False,False,False,True],[True,True,True,True]]
mask = torch.tensor(mask)
print(mask)
assert mask is not None
not_mask = ~mask
print(not_mask)
y_embed = not_mask.cumsum(0, dtype=torch.float32)
x_embed = not_mask.cumsum(1, dtype=torch.float32)
print(y_embed)
print(x_embed)
 
if normalize:
    eps = 1e-6
    # b = a[i:j:s]表示：i,j与上面的一样，但s表示步进，缺省为1.
    # 所以a[i:j:1]相当于a[i:j]
    # 当s<0时，i缺省时，默认为-1. j缺省时，默认为-len(a)-1
    # 所以a[::-1]相当于 a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍，即倒序。
    # 对于X[:,:,m:n]是取三维矩阵中第m维到第n-1维的所有数据
    # 归一化
    y_embed = y_embed / (y_embed[-1:, :] + eps) * scale  # y_embed[:, -1:, :]代表取三维数据中的最后一行数据
    x_embed = x_embed / (x_embed[:, -1:] + eps) * scale  # x_embed[:, :, -1:]代表取三维数据中的最后一列数据
    print(y_embed)
    print(x_embed)
dim_t1 = torch.arange(num_pos_feats, dtype=torch.float32,device=a.device)
print(dim_t1)
dim_t = temperature ** (2 * (dim_t1 // 2) / num_pos_feats) #i=dim_t1 // 2
print(dim_t)
pos_x = x_embed[:, :, None] / dim_t
pos_y = y_embed[:, :, None] / dim_t
print(pos_x)
print(pos_y)
pos_x = torch.stack((pos_x[:, :, 0::2].sin(), pos_x[:, :, 1::2].cos()), dim=3).flatten(2)#不降维
pos_y = torch.stack((pos_y[:, :, 0::2].sin(), pos_y[:, :, 1::2].cos()), dim=3).flatten(2)#不降维
print(pos_x)
print(pos_y)
pos = torch.cat((pos_y, pos_x), dim=2)
print(pos)

 以上是我的理解，欢迎大家批评指正，互相交流！Transformer中的position encoding(位置编码二)_zuoyou-HPU的博客-CSDN博客本文依旧采用4*4大小的词嵌入模型，和模仿3*3大小的特征图进行解读——可学习编码1.根据自己模型中的定义的最大特征图大小进而定义词嵌入模型大小。假设模型中的特征图大小不超过4*4，那么我定义的词嵌入模型大小就为4*4，同正余弦编码一样，采用10维数据进行编码。生成行方向的词嵌入模型(4 ,10)，及生成列方向的词嵌入模型(4 , 10)，进而生成4*10的随机权重值并均匀分布在0-1之间。row_embed = nn.Embedding(4, 10)#生成行方向词嵌入模型col_embe.https://blog.csdn.net/weixin_42715977/article/details/122139883?spm=1001.2014.3001.5501

Swin Transformer 中的 shift window attention_zuoyou-HPU的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_42715977/article/details/124151870?spm=1001.2014.3001.5502