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class GlobalAttention(nn.Module):
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def __init__(self,
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dim=256,
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num_heads=16,
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qkv_bias=False,
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window_size=8,
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relative_pos_embedding=True
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):
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super().__init__()
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self.num_heads = num_heads # 初始化注意力头的数量
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head_dim = dim // self.num_heads # 计算每个注意力头的特征维度
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self.scale = head_dim ** -0.5 # 计算缩放因子，用于注意力计算中的点积。
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self.ws = window_size # 初始化局部窗口的大小。
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self.qkv = Conv(dim, 3 * dim, kernel_size=1, bias=qkv_bias) # 初始化一个卷积层，用于生成Query、Key和Value。
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self.proj = SeparableConvBN(dim, dim, kernel_size=window_size) # 初始化一个可分离卷积层，用于投影输出。
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self.attn_x = nn.AvgPool2d(kernel_size=(window_size, 1), stride=1,
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padding=(window_size // 2 - 1, 0)) # 初始化水平方向的平均池化层，用于整合全局信息。
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self.attn_y = nn.AvgPool2d(kernel_size=(1, window_size), stride=1,
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padding=(0, window_size // 2 - 1)) # 初始化垂直方向的平均池化层，用于整合全局信息。
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self.relative_pos_embedding = relative_pos_embedding
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# 初始化是否使用相对位置嵌入的标志。
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if self.relative_pos_embedding: # 如果使用了相对位置嵌入，会定义一个相对位置偏置表
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# define a parameter table of relative position bias
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self.relative_position_bias_table = nn.Parameter(
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torch.zeros((2 * window_size - 1) * (2 * window_size - 1), num_heads)) # 2*Wh-1 * 2*Ww-1, nH
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coords_h = torch.arange(self.ws) # 创建一个包含窗口大小ws内所有水平坐标的张量。
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coords_w = torch.arange(self.ws) # 创建一个包含窗口大小ws内所有垂直坐标的张量。
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coords = torch.stack(torch.meshgrid([coords_h, coords_w])) # 2, Wh, Ww #使用meshgrid函数创建一个包含所有水平和垂直坐标的张量。
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coords_flatten = torch.flatten(coords, 1) # 2, Wh*Ww将三维坐标张量展平为一维张量。
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relative_coords = coords_flatten[:, :, None] - coords_flatten[:, None, :]
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# 2, Wh*Ww, Wh*Ww 计算所有坐标对之间的相对位置，即每个坐标相对于其他所有坐标的差
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relative_coords = relative_coords.permute(1, 2, 0).contiguous()
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relative_coords[:, :, 0] += self.ws - 1 # shift to start from 0将相对坐标的第一个维度增加ws - 1，以确保坐标从0开始。
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relative_coords[:, :, 1] += self.ws - 1 # 将相对坐标的第二个维度增加ws - 1，以确保坐标从0开始。
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relative_coords[:, :, 0] *= 2 * self.ws - 1 # 调整相对坐标的第一个维度，使其范围变为[-2*ws+1, 2*ws-1]。
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relative_position_index = relative_coords.sum(-1) # Wh*Ww, Wh*Ww将相对坐标的两个维度合并为一个单一的索引，用于访问相对位置偏置表。
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self.register_buffer("relative_position_index", relative_position_index) # 将相对位置索引注册为一个缓冲区，以便在模型训练过程中重复使用。
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trunc_normal_(self.relative_position_bias_table, std=.02)
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# 使用trunc_normal_函数初始化相对位置偏置表，这是一种常用的初始化技术，用于生成服从截断正态分布的参数。
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def pad(self, x, ps): # 定义一个函数，接受一个特征图x和一个填充大小ps作为参数。
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_, _, H, W = x.size() # 获取特征图x的形状，并提取高度H和宽度W。
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if W % ps != 0: # 如果特征图的宽度W不能被填充大小ps整除，则需要进行填充。
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x = F.pad(x, (0, ps - W % ps),
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mode='reflect') # 使用F.pad函数在特征图的右侧添加填充，填充大小为ps - W % ps，填充模式为'reflect'，这意味着新的像素值将反映原始像素值。
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if H % ps != 0: # 如果特征图的高度H不能被填充大小ps整除，则需要进行额外的填充。
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x = F.pad(x, (0, 0, 0, ps - H % ps),
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mode='reflect') # 使用F.pad函数在特征图的下方添加填充，填充大小为ps - H % ps，填充模式为'reflect'。
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return x # 返回填充后的特征图。
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def pad_out(self, x): # 定义一个函数，接受一个特征图x作为参数。
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x = F.pad(x, pad=(0, 1, 0, 1), mode='reflect') # 使用F.pad函数在特征图的右侧和下方添加填充，填充大小为1，填充模式为'reflect'。
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return x
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def forward(self, x):
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B, C, H, W = x.shape
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x = self.pad(x, self.ws) # 填充输入特征图以适应窗口大小。
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B, C, Hp, Wp = x.shape # 获取填充后的特征图的形状。
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qkv = self.qkv(x) # 生成Query、Key和Value。
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q, k, v = rearrange(qkv, 'b (qkv h d) (hh ws1) (ww ws2) -> qkv (b hh ww) h (ws1 ws2) d', h=self.num_heads,
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d=C // self.num_heads, hh=Hp // self.ws, ww=Wp // self.ws, qkv=3, ws1=self.ws,
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ws2=self.ws) # 重新排列Query、Key和Value以适应注意力机制的计算。
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dots = (q @ k.transpose(-2, -1)) * self.scale # 计算点积，并应用缩放因子。
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# 如果使用了相对位置嵌入，将相对位置偏置加到点积上。
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if self.relative_pos_embedding: # 如果启用了相对位置嵌入
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relative_position_bias = self.relative_position_bias_table[self.relative_position_index.view(-1)].view(
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self.ws * self.ws, self.ws * self.ws, -1) # Wh*Ww,Wh*Ww,nH获取相对位置偏置表，并根据相对位置索引进行调整。
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relative_position_bias = relative_position_bias.permute(2, 0,
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1).contiguous() # nH, Wh*Ww, Wh*Ww重新排列相对位置偏置，以便与点积的形状匹配
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dots += relative_position_bias.unsqueeze(0) # 将相对位置偏置加到点积上。
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attn = dots.softmax(dim=-1) # 应用softmax函数计算注意力权重。
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attn = attn @ v # 注意力权重应用于Value。
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attn = rearrange(attn, '(b hh ww) h (ws1 ws2) d -> b (h d) (hh ws1) (ww ws2)', h=self.num_heads,
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d=C // self.num_heads, hh=Hp // self.ws, ww=Wp // self.ws, ws1=self.ws, ws2=self.ws)
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attn = attn[:, :, :H, :W] # 裁剪注意力权重，使其与原始输入特征图的形状匹配。
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out = self.attn_x(F.pad(attn, pad=(0, 0, 0, 1), mode='reflect')) + \
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self.attn_y(F.pad(attn, pad=(0, 1, 0, 0), mode='reflect'))
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out = self.pad_out(out) # 添加额外的填充，以适应输出特征图的尺寸。
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out = self.proj(out)
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# print(out.size())
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out = out[:, :, :H, :W]
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return out
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