源码即示例数据见文末

Windows环境下可运行        

1.概述

        最近，Transformer被广泛应用于视觉领域中，使用大规模数据集训练的Tranformer深度模型性能已经具备一定的优越性。但是Transformer的计算量巨大，对设备的要求更高（显存），这主要是由于每个queries patch要参加的keys过多，会导致计算成本高，收敛速度慢，并增加了过拟合的风险。并且我们往往过多的考虑了不相干的部分。

        现有的研究，如swin transformer和PVT虽然有效，但手工制作的注意力模式（Swin transformer主要采用窗口，而PVT使用卷积或池化对Key和Values进行下采样）是与数据无关的，可能不是最佳的。相关的keys/values很可能被删除，而不那么重要的keys仍然被保留。

        受可变形卷积的启发，作者希望能够设计出一种可变形的Transformer。但是与DCN保留卷积核的大小，而使用偏置和插值法重构卷积核内部的特征点的做法不同，作者并不是希望采用类似的方式重构每一个Patch的特征点，这在计算成本上是巨大的。作者希望能够找到最具代表性的Keys和Values，使用这些具有代表性的Keys和Values参与运算，以实现缩减计算量的目的。

        

        具体来说，从实现的角度，首先，初始化一组keys和values关键点,它的个数是可以进行设置的，然后使用一个网络学