交叉注意力结合特征融合，这个创新思路必将爆发！
交叉注意力结合特征融合，这个创新思路必将爆发！
交叉注意力机制作为一种强大的特征交互工具，近年来在特征融合领域展现出巨大潜力。本文精选了三篇相关论文，分别展示了交叉注意力机制在脑电情绪识别、图像与句子匹配、多光谱目标检测等场景中的创新应用。
基于互交叉注意力机制的特征融合用于脑电情绪识别
方法
互交叉注意力机制（MCA）：提出了一种新的特征融合机制，通过从两个特征方向应用注意力机制，发现时域和频域特征之间的互补关系。
3D-CNN网络：结合定制的3D-CNN网络，用于处理融合后的特征，提升情绪识别性能。
Channel-PSD-DE 3D特征表示：开发了一种新的3D特征结构，同时呈现频谱和时域信息。
特征提取：采用差分熵（DE）和功率谱密度（PSD）作为主要特征，并在五个频率带（θ、α、慢α、β、γ）中进行提取。
创新点
互交叉注意力机制（MCA）：首次在EEG情绪分析中提出纯数学融合方法，通过双向注意力机制融合DE和PSD特征，显著提升了情绪识别的准确性。
性能提升：在DEAP数据集上，该方法在情绪效价（valence）和唤起度（arousal）的识别准确率分别达到了99.49%和99.30%，相比其他方法（如DE+PSD基线方法的90.90%和91.30%）有显著提升。
新的3D特征表示：提出的Channel-PSD-DE 3D特征结构优于其他基于拓扑的3D特征表示方法，提升了模型对频谱信息的利用效率。
计算效率：通过定制的3D-CNN网络，减少了模型复杂度，提高了模型的输出效率，适合实时情绪识别应用。
多模态交叉注意力网络用于图像与句子匹配
方法
多模态交叉注意力（MMCA）网络：提出了一个新的网络架构，联合建模图像区域和句子单词之间的跨模态关系以及模态内的关系。
自注意力模块：使用Transformer单元对图像区域和句子单词分别进行特征提取，建模模态内的关系。
交叉注意力模块：将图像和文本特征堆叠后输入Transformer单元，同时建模跨模态和模态内的关系。
特征聚合：通过1D-CNN和池化操作聚合特征片段，生成图像和句子的全局表示。
创新点
多模态交叉注意力模块：首次在图像与句子匹配任务中联合建模模态内和模态间的关系，提升了匹配性能。
性能提升：在Flickr30K数据集上，图像到文本检索的R@1、R@5、R@10指标分别达到74.2%、92.8%、96.4%，相比之前的最佳方法（如SCAN的67.4%、90.3%、95.8%）有显著提升；在MS-COCO 1K测试集上，图像到文本检索的R@1指标达到74.8%，相比之前的最佳方法（如CAMP的72.3%）提升了2.5个百分点。
统一框架：通过自注意力和交叉注意力模块，将模态内和模态间的关系统一在一个深度模型中，提高了特征的判别能力。
迭代交叉注意力引导的多光谱目标检测特征融合
方法
迭代交叉注意力（ICA）特征融合框架：提出了一种新的双交叉注意力变换器框架，用于同时建模局部和全局特征交互，捕捉不同模态间的互补信息。
迭代学习策略：受人类复习知识过程的启发，提出了一种迭代学习机制，通过参数共享减少模型复杂度和计算成本。
空间特征压缩（SFS）模块：在特征融合前对特征图进行压缩，降低后续计算成本。
跨模态特征增强（CFE）模块：通过查询引导的交叉注意力机制，增强单模态特征，同时减少图像错位带来的影响。
创新点
迭代交叉注意力机制：通过迭代学习策略，共享参数并逐步优化跨模态特征，提升了模型性能，同时减少了参数数量和计算成本。
性能提升：在KAIST数据集上，该方法的对数平均漏检率（MR）降低到7.17%，相比基线方法（如NIN融合的8.33%）降低了1.16个百分点；在FLIR数据集上，平均精度（mAP50）达到79.2%，相比基线方法（如NIN融合的76.5%）提升了2.7个百分点。
跨模态特征增强：通过CFE模块，利用全局信息增强单模态特征，提升了模型对不同模态特征的判别能力。
计算效率：通过空间特征压缩和迭代学习策略，显著降低了模型的计算复杂度和内存需求，同时保持了较高的检测精度。