YOLOv8中加入使用三分支结构捕捉交叉维度交互来计算注意权重的注意力机制TripletAttention

一、TripletAttention的简要介绍

TripletAttention注意力机制通过捕捉空间维度和输入张量通道维度之间的交互作用,解决通道注意和空间注意是分离的问题。使用三分支结构捕捉交叉维度交互来计算注意权重。

TripletAttention由三个不同的注意力机制组成，分别是自注意力机制（self-attention）、全局注意力机制（global-attention）和相对注意力机制（relative-attention）。这些机制可以同时学习序列中的全局上下文信息、相对位置信息和内部关系。

自注意力机制可以学习序列中不同位置之间的依赖关系，以及每个位置对整个序列的重要性。全局注意力机制可以学习序列中不同位置与其他序列之间的关系。相对注意力机制可以学习不同位置之间的相对位置关系。

TripletAttention通过将这三种注意力机制结合起来，可以更好地捕捉序列中的重要信息和关系，从而提高NLP任务的性能。它已被广泛应用于机器翻译、文本分类、问答系统等多个NLP任务中。

二、代码实现

1、在官方的yolov8包中ultralytics\ultralytics