SAM2跟踪的理解7——mask decoder-开发者社区

一、前言

四、MaskDecoder.forward

4.1 MaskDecoder.predict_masks

4.1.2 TwoWayTransformer.forward

4.1.2.1 TwoWayAttentionBlock.forward

4.1.2.2 self.self_attn——Attention.forward

线性映射前后维度是不变的，那它里面做了什么？有什么作用？

你的意思是，本来q，k，v都是相同的，线性映射之后就不同了是吗，那如何理解线性映射呢？后面什么要对q、k、v拆头，为什么是拆8个头？F.scaled_dot_product_attention做了什么？out_proj做了什么？

这里很多函数进不去，标记一下

如何理解自注意力机制呢？我自己还不了解我自己吗，还要用这种方式？

所以说其实是如果我是token的话，我的身份是受整个向量的其他token影响的，每个token都去询问一遍其他所有token以确定自己的身份，是这样理解吗

这里感觉没有理清楚，标记一下

4.1.2.3 self.cross_attn_token_to_image——Attention.forward

为什么out = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, dropout_p=dropout_p) 之后out: torch.Size([1, 8, 9, 16])

如何理解attn = softmax(q_h @ k_h.transpose(-2,-1) / sqrt(d_k))和out_h = attn @ v_h

代入SAM2分割这一情景，如何理解attn = softmax(q_h @ k_h.transpose(-2,-1) / sqrt(d_k))和out_h = attn @ v_h

4.1.2.4 自注意力和交叉注意力有什么区别？为什么要先自注意力？

4.1.2.5 为什么q和k都要加个绝对位置编码，然后v没加而直接就是keys？

4.1.2.6 MLP.forward

一、前言

下面是第一帧情况下的函数调用顺序。

2.12 <重点> add_new_prompt
2.13 <重点> _run_single_frame_inference
2.14 <重点> track_step
2.15 <重点> _prepare_memory_conditioned_features
2.16 _use_multimask
2.17 <重点> _forward_sam_heads
2.18 提示编码器：类PromptEncoder.forward
2.19 类PositionEmbeddingRandom.forward_with_coords
2.20 类PromptEncoder.get_dense_pe
2.21 掩码解码器类MaskDecoder.forward
2.22 类MaskDecoder.predict_masks
2.23 TwoWayTransformer.forward（这篇开头在这）
2.24 TwoWayAttentionBlock.forward
2.25 Attention.forward（这篇结束在这）
2.26 <重点> MLP.forward
2.27 Attention.forward
2.28 LayerNorm2d.forward
2.29 MaskDecoder._dynamic_multimask_via_stability
2.30 MaskDecoder._get_stability_scores
2.31 fill_holes_in_mask_scores
2.32 _get_maskmem_pos_enc
2.33 _consolidate_temp_output_across_obj
2.34 _get_orig_video_res_output

四、MaskDecoder.forward

4.1 MaskDecoder.predict_masks

4.1.2 TwoWayTransformer.forward

sam2/modeling/sam/transformer.py

hs, src = self.transformer(src, pos_src, tokens)

上面这句进去就是调用TwoWayTransformer的forward函数。

class TwoWayTransformer(nn.Module): """ 双向 Transformer： 1. 先让「稀疏点 token」(queries) 与「稠密图像 token」(keys) 做若干层双向 cross-attention； 2. 最后再让 queries 单独对图像做一次 attention，得到增强后的 queries 作为最终输出。 图像 token 只做中间传递，最终原样返回。 """ def __init__( self, depth: int, # 双向 attention block 重复次数 embedding_dim: int, # 通道维度 C num_heads: int, # 多头注意力的头数 mlp_dim: int, # FFN 中间层维度 activation: Type[nn.Module] = nn.ReLU, attention_downsample_rate: int = 2, # Attention 内部 Q/K 下采样比例 ) -> None: super().__init__() self.depth = depth self.embedding_dim = embedding_dim self.num_heads = num_heads self.mlp_dim = mlp_dim self.layers = nn.ModuleList() # 堆叠 depth 个双向 attention block for i in range(depth): self.layers.append( TwoWayAttentionBlock( embedding_dim=embedding_dim, num_heads=num_heads, mlp_dim=mlp_dim, activation=activation, attention_downsample_rate=attention_downsample_rate, skip_first_layer_pe=(i == 0), # 第一层无需给 query 加 PE（已在输入时加好） ) ) # 最后一层：queries → 图像的 attention self.final_attn_token_to_image = Attention( embedding_dim, num_heads, downsample_rate=attention_downsample_rate ) self.norm_final_attn = nn.LayerNorm(embedding_dim) def forward( self, image_embedding: Tensor, # [B, C, H, W] image_pe: Tensor, # [B, C, H, W] 图像位置编码 point_embedding: Tensor, # [B, Np, C] 点提示的 embedding（已含 PE） ) -> Tuple[Tensor, Tensor]: """ Returns: processed point embedding [B, Np, C] processed image embedding [B, H*W, C] (与输入内容相同，仅 reshape) """ # image_embedding: torch.Size([1, 256, 64, 64]) # image_pe: torch.Size([1, 256, 64, 64]) # point_embedding: torch.Size([1, 9, 256]) # 1. 把图像展平成 token 序列 bs, c, h, w = image_embedding.shape # bs:1 c:256 h:64 w:64 image_embedding = image_embedding.flatten(2).permute(0, 2, 1) # [B, H*W, C] # image_embedding: torch.Size([1, 4096, 256]) image_pe = image_pe.flatten(2).permute(0, 2, 1) # [B, H*W, C] # image_pe: torch.Size([1, 4096, 256]) queries = point_embedding # [B, Np, C] # queries: torch.Size([1, 9, 256]) keys = image_embedding # [B, H*W, C] # keys: torch.Size([1, 4096, 256]) # 2. 逐层双向 attention 更新 queries 和 keys for layer in self.layers: # 进入TwoWayAttentionBlock.forward queries, keys = layer( queries=queries, keys=keys, query_pe=point_embedding, # 每次把原始 PE 作为 Q 的偏置传进去 key_pe=image_pe, ) # 3. 最后一层：queries 再对图像做一次 attention q = queries + point_embedding # 残差加回原始 PE k = keys + image_pe attn_out = self.final_attn_token_to_image(q=q, k=k, v=keys) # [B, Np, C] queries = queries + attn_out # 残差连接 queries = self.norm_final_attn(queries) # LayerNorm # 4. 返回增强后的 queries 和原图 token（下游只拿 queries 用即可） return queries, keys

整体流程一句话总结
“稀疏点 token” 先和“稠密图像 token”在多层的双向 cross-attention 里互相更新；
最后再把更新后的点 token 单独对图像做一次 attention 并残差+Norm，得到最终点特征。
图像 token 只充当信息搬运工，原样返回即可。

4.1.2.1 TwoWayAttentionBlock.forward

sam2/modeling/sam/transformer.py

for layer in self.layers:
# 进入TwoWayAttentionBlock.forward
queries, keys = layer(
queries=queries,
keys=keys,
query_pe=point_embedding, # 每次把原始 PE 作为 Q 的偏置传进去
key_pe=image_pe,
)

class TwoWayAttentionBlock(nn.Module): def __init__( self, embedding_dim: int, num_heads: int, mlp_dim: int = 2048, activation: Type[nn.Module] = nn.ReLU, attention_downsample_rate: int = 2, skip_first_layer_pe: bool = False, ) -> None: """ 一个 Transformer 块，内部 4 步： 1) sparse queries 自注意力 2) queries cross-attend 到 dense keys（token→image） 3) 对 queries 做 MLP 4) dense keys cross-attend 到 sparse queries（image→token） 通过双向交叉，实现“稀疏点”与“稠密图”信息互通。 """ super().__init__() # 1. 自注意力 self.self_attn = Attention(embedding_dim, num_heads) self.norm1 = nn.LayerNorm(embedding_dim) # 2. token→image 交叉注意力 # 又进入TwoWayAttentionBlock.forward # attention_downsample_rate:2 self.cross_attn_token_to_image = Attention( embedding_dim, num_heads, downsample_rate=attention_downsample_rate ) self.norm2 = nn.LayerNorm(embedding_dim) # 3. MLP self.mlp = MLP( embedding_dim, mlp_dim, embedding_dim, num_layers=2, activation=activation ) self.norm3 = nn.LayerNorm(embedding_dim) # 4. image→token 交叉注意力 self.norm4 = nn.LayerNorm(embedding_dim) # attention_downsample_rate:2 self.cross_attn_image_to_token = Attention( embedding_dim, num_heads, downsample_rate=attention_downsample_rate ) self.skip_first_layer_pe = skip_first_layer_pe # 首块是否给 Q 加 PE def forward( self, queries: Tensor, keys: Tensor, query_pe: Tensor, key_pe: Tensor ) -> Tuple[Tensor, Tensor]: # 输入形状示例： # queries: torch.Size([1, 9, 256]) 稀疏点 token # keys: torch.Size([1, 4096, 256]) 稠密图像 token # query_pe：torch.Size([1, 9, 256]) 稀疏点token的绝对位置编码 # key_pe：torch.Size([1, 4096, 256]) 稠密图像token的绝对位置编码 # ---------- 1. 自注意力 ---------- # self.skip_first_layer_pe: True if self.skip_first_layer_pe: # 首层不加 PE，直接 self-attn # queries: torch.Size([1, 9, 256]) queries = self.self_attn(q=queries, k=queries, v=queries) # queries: torch.Size([1, 9, 256]) else: q = queries + query_pe # 残差加 PE attn_out = self.self_attn(q=q, k=q, v=queries) queries = queries + attn_out # 残差连接 queries = self.norm1(queries) # [B, 9, 256] # queries: torch.Size([1, 9, 256]) # ---------- 2. token→image 交叉注意力 ---------- q = queries + query_pe # 给 query 加 PE # q: torch.Size([1, 9, 256]) k = keys + key_pe # 给 key 加 PE # k: torch.Size([1, 4096, 256]) # q: torch.Size([1, 9, 256]) # k: torch.Size([1, 4096, 256]) # keys: torch.Size([1, 4096, 256]) attn_out = self.cross_attn_token_to_image(q=q, k=k, v=keys) # 下采样在内部完成 # attn_out: torch.Size([1, 9, 256]) queries = queries + attn_out # 残差 # queries: torch.Size([1, 9, 256]) queries = self.norm2(queries) # [B, 9, 256] # queries: torch.Size([1, 9, 256]) # ---------- 3. MLP ---------- mlp_out = self.mlp(queries) queries = queries + mlp_out # 残差 queries = self.norm3(queries) # [B, 9, 256] # ---------- 4. image→token 交叉注意力 ---------- # 注意：这里“角色互换”——用图像 token 做 Q，去 attend 稀疏点 q = queries + query_pe # 稀疏点继续当“被 attend”的 K/V k = keys + key_pe # 图像当 Q attn_out = self.cross_attn_image_to_token(q=k, k=q, v=queries) # 形状 [B, 4096, 256] keys = keys + attn_out # 残差更新图像 token keys = self.norm4(keys) # [B, 4096, 256] # 返回更新后的 (queries, keys)，供下一层或下游使用 return queries, keys

总结
稀疏点先 self-attn，增强自身上下文。
再把增强后的点去 attend 图像，提取对应位置特征。
过一遍 MLP，进一步非线性变换。
最后让图像 token 反过来看这些点，把“哪些区域有点”信息写回图像特征。
于是“点”与“图”完成一次双向融合，形状全程保持不变：
queries 始终 [B, Np, C]，keys 始终 [B, H·W, C]。

注意上面TwoWayAttentionBlock初始化里面，创建Attention的时候，自注意力是没有传入downsample_rate，所以是默认的1，而交叉注意力是传入downsample_rate=2的，这也是为什么后面线性映射的时候自注意力的Attention是没有降维的（一直是256），而交叉注意力的Attention里面线性映射的时候降维到128了（不过最后会升回256）

4.1.2.2self.self_attn——Attention.forward

sam2/modeling/sam/transformer.py

TwoWayAttentionBlock.forward中

queries =self.self_attn(q=queries, k=queries, v=queries)

上面的语句进入Attention的forward

class Attention(nn.Module): """ 标准多头注意力，但支持「把 Q/K/V 映射到更低维度」以节省计算。 内部使用 PyTorch 2.x 的 scaled_dot_product_attention，可自动选 Flash / Mem-efficient / Math kernel。 """ def __init__( self, embedding_dim: int, # 输入 token 的通道数 C num_heads: int, # 头数 h downsample_rate: int = 1, # 把 C 压缩成 C//downsample_rate，再分头 dropout: float = 0.0, kv_in_dim: int = None, # 如果 K/V 的输入维度与 Q 不同，可单独指定 ) -> None: super().__init__() self.embedding_dim = embedding_dim self.kv_in_dim = kv_in_dim if kv_in_dim is not None else embedding_dim # downsample_rate:1 self.internal_dim = embedding_dim // downsample_rate # 压缩后的通道 self.num_heads = num_heads assert self.internal_dim % num_heads == 0, "num_heads 必须整除 internal_dim" # 线性映射：Q 来自 embedding_dim，K/V 可能来自别的维度 self.q_proj = nn.Linear(embedding_dim, self.internal_dim) self.k_proj = nn.Linear(self.kv_in_dim, self.internal_dim) self.v_proj = nn.Linear(self.kv_in_dim, self.internal_dim) # 输出再映射回原始通道 self.out_proj = nn.Linear(self.internal_dim, embedding_dim) self.dropout_p = dropout # 把 [B, N, C] 拆成 [B, h, N, C//h] 以便并行算多头 def _separate_heads(self, x: Tensor, num_heads: int) -> Tensor: # x:[1,9,256] num_heads:8 b, n, c = x.shape x = x.reshape(b, n, num_heads, c // num_heads) # [1,9,8,32] return x.transpose(1, 2) # [1,8,9,32] # 逆操作：把 [B, h, N, C//h] 还原成 [B, N, C] def _recombine_heads(self, x: Tensor) -> Tensor: b, n_heads, n_tokens, c_per_head = x.shape # [1,8,9,32] x = x.transpose(1, 2) # [1,9,8,32] return x.reshape(b, n_tokens, n_heads * c_per_head) # [1,9,256] def forward(self, q: Tensor, k: Tensor, v: Tensor) -> Tensor: # 输入示例：q/k/v 均为 [1,9,256] # 1. 线性映射 + 降维 q = self.q_proj(q) # q: [1,9,256] k = self.k_proj(k) # k: [1,9,256] v = self.v_proj(v) # v: [1,9,256] # 2. 拆头 q = self._separate_heads(q, self.num_heads) # q: [1,8,9,32] k = self._separate_heads(k, self.num_heads) # k: [1,8,9,32] v = self._separate_heads(v, self.num_heads) # v: [1,8,9,32] # 3. 计算 dropout 开关（推理时关闭） # self.training: False dropout_p = self.dropout_p if self.training else 0.0 # dropout_p: 0.0 # 4. 调用最优 kernel 做 scaled dot-product attention with torch.backends.cuda.sdp_kernel( # USE_FLASH_ATTN: False enable_flash=USE_FLASH_ATTN, # 全局开关：是否尝试 FlashAttention # OLD_GPU:True dropout_p:0.0 MATH_KERNEL_ON:True enable_math=(OLD_GPU and dropout_p > 0.0) or MATH_KERNEL_ON, # 兜底 math kernel enable_mem_efficient=OLD_GPU, # 老 GPU 可开 memory-efficient ): out = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, dropout_p=dropout_p) # [1,8,9,32] # 5. 合并头 + 输出投影 # out: torch.Size([1, 8, 9, 32]) out = self._recombine_heads(out) # out: torch.Size([1, 9, 256]) out = self.out_proj(out) # out: torch.Size([1, 9, 256]) return out

先把 Q/K/V 线性映射到更低维度internal_dim，省计算。
拆成多头形状，用 PyTorch 官方scaled_dot_product_attention自动选最快 kernel。
计算完再合并头，并线性映射回原始通道数。
整个模块对外保持“输入 [B, N, C] → 输出 [B, N, C]”的透明接口，内部按需降维。

线性映射前后维度是不变的，那它里面做了什么？有什么作用？

“维度不变”只是最外圈的假象——
forward里真正做矩阵乘的维度已经被q_proj / k_proj / v_proj压成了internal_dim = embedding_dim // downsample_rate，自注意力这里是取downsample_rate=1
算完注意力再用out_proj把通道升回来。
所以“线性映射”里面干了三件事：
降维投影（省钱）
把原始C映射到C/r（r=downsample_rate，默认 1 即不降；SAM 里常取 2）。
参数量与计算量都近似降为1/r²。
多头拆分准备
投影后的通道必须能被num_heads整除，才能直接.reshape(..., heads, dim_per_head)。
这一步把“物理维度”转成“逻辑头维度”，后面sdpa并行算 h 个头。
可学习的线性组合（混通道）
即使 r=1 不降维，投影矩阵仍是满秩可训练参数，给每个头提供不同的子空间，
否则所有头都看到完全相同的 Q/K/V，多头就退化成“单头复制”。
形象一句话
“先压通道省钱，再拆头并行，最后升通道还给你”——
外表看 [B,N,C]→[B,N,C]，里面其实偷偷把计算搬到了更小的空间。

你的意思是，本来q，k，v都是相同的，线性映射之后就不同了是吗，那如何理解线性映射呢？后面什么要对q、k、v拆头，为什么是拆8个头？F.scaled_dot_product_attention做了什么？out_proj做了什么？

把四个问题拆成四步，一次讲清：
线性映射到底干了什么
输入q=k=v=x确实完全一样，但
q_proj、k_proj、v_proj是三个独立的权重矩阵（形状都是[C, C/r]）。
各自乘一遍后，得到三套不同的Q/K/V，通道数只剩C/r。
这就是 Attention 论文里最经典的“用三个线性层把同一批 token 变成查询-键-值”。
为什么要“拆 8 个头”
投影后的internal_dim必须能被头数整除，于是
internal_dim = num_heads × (dim_per_head)。
SAM 把num_heads设成 8，相当于把256 → 8×32；
每个头只看 32 维的子空间，并行学 8 组不同的相似度函数，最后再拼回来。
头数=8 是超参，经验值；越大越分散，计算量也线性涨。
F.scaled_dot_product_attention内部做了什么
给定[B, h, N, d]的Q/K/V，它一步完成：
scores = Q @ K.transpose(-2,-1) / sqrt(d) # [B,h,N,N] 相似度 attn = softmax(scores, dim=-1) # 行归一化得权重 output = attn @ V # 加权求和
并自动选 FlashAttention / memory-efficient / math 三种 kernel 中最快且支持你硬件的那一条。
out_proj的作用
多头输出拼完后形状是[B, N, internal_dim]，但下游网络期望原通道C；
out_proj就是一个Linear(internal_dim, C)，把压缩后的特征升维+线性混合，再残差接回原路径。
它同时让不同头的信息再次融合，并恢复网络下一层所需的通道数。
一句话串起来：
“同一份x过三个独立线性层得到Q/K/V→ 压通道 → 拆 8 个头并行算相似度 → 拼回 → 再线性映射回原始通道。”

这里很多函数进不去，标记一下

如何理解自注意力机制呢？我自己还不了解我自己吗，还要用这种方式？

“自己还不了解自己吗？”——这句话把“自注意力”拟人化了，结果就绕进了死胡同。
把它当成纯数学的“特征再分配”来看，就通了：
token ≠ 人
每个 token 只是 C 维向量，同一位置在不同层含义一直在变。
“了解我自己”不是指它突然有了意识，而是用全局信息重新给这 C 个数加权，让“该强调的子空间放大，该抑制的噪声归零”。
没有全局视野的向量 = 局部盲人
单层 Conv 或 FFN 只能看到邻域（甚至只能看单点）；
自注意力把整句/整图所有位置拉成一张相似度表，一次完成任意两两通信。
结果：
“猫” token 发现当前特征里“狗”分量很高，就把这部分降权；
“边界” token 发现远处还有一条同向边界，就把对应特征加强。
这就是上下文校正，而不是“自我怀疑”。
数学上就是“可学习的加权平均”
new_x_i = Σ_j softmax( (x_i W_q)(x_j W_k)^T /√d ) · (x_j W_v)
权重矩阵 W 训练好后，每个位置自动知道该抄谁、抄多少。
所谓“自”仅表示 Query、Key、Value 都来自同一组 x，不引入额外外部信号。
为什么一定要“投影三次”
如果直接用x点积x，只能得到原始特征的相似度；
投影成Q/K/V后，网络可以给“查询侧”“键侧”“值侧”各自学不同的子空间，
否则就退化成固定核的平滑，没有可学习参数。
拆多头 = 多组“聚光灯”
8 个头 ≈ 8 台不同颜色的探照灯，每台只照 32 维，
有的专盯“颜色相似”，有的专盯“空间相邻”，最后拼起来就同时兼顾多种上下文线索。
一句话收尸：
自注意力不是让 token“反省人生”，而是给它一次“看完全局再重新整理自己特征”的机会；
三次线性映射 + 多头 + softmax 加权，只是让这次“整理”变得可学习、可并行、多视角。

你的意思是token是我的局部，我的局部与局部之间要互相了解是吗

可以这么类比，但别再往“人”上靠——把“局部”想成纯数据块就不会绕：
一张图被切成 64×64 的小 patch，每个 patch 只“看见”自己那 8×8 像素；
它对应的 token 向量里，也许有“边缘”“红色”“纹理”这些分量，但不知道 20 个 patch 之外还有一条同方向的边缘。
自注意力就是让这条“局部边缘” token 去查整张图里所有其他边缘 token，发现“哦，原来咱俩在同一条大轮廓上”，于是把自己的“轮廓置信度”拉高。
一句话里，“bank” 这个 token 如果只盯自己，无法区分“河岸”还是“银行”；
它扫完全句，发现前面有“river”，就把“水”相关的分量加大，把“金融”分量压掉。
这就是局部与局部之间互相校正，而不是“谈心”。
数学上就是用相似度做加权平均：
每个局部发出一个“查询向量”，和其他所有局部的“键向量”点积，得到“我跟你有多相关”；
再用这组相关度去加权所有局部的“值向量”，更新自己。
所以“局部了解局部”=用全局相似度重新加权融合信息，让原本孤立的 C 维向量变成“全局-aware”的新向量。
一句话：
不是 token 有了情感，而是它的数值列表通过“与所有邻居算相似度→加权抄作业”被重新填写了一次，从而带上全局上下文。

所以说其实是如果我是token的话，我的身份是受整个向量的其他token影响的，每个token都去询问一遍其他所有token以确定自己的身份，是这样理解吗

可以这么“拟人”地打比方，但一定记住——这只是帮你建立直觉的比喻，底层全是矩阵乘法，没有“身份”“询问”这些意识活动：
在自注意力前，你（某个 token）手里的 C 个数字只来自你自己的小区域（8×8 像素或一个子词）。
自注意力让你把这张“全局相似度表”当成权重，去加权抄全场所有 token 的特征，然后用抄来的结果替换/加回自己原来的 C 个数字。
于是，新的 C 个数字里既保留了原来的局部线索，又混入了“谁跟我很像/谁对我重要”的全局信息。
下一层网络看到的新向量，就不再只是局部，而是全局-aware 的表示——这就是你说的“身份被其他 token 影响”。
所以，“询问”=点积算相似度，“确定身份”=用相似度加权平均后更新自己的特征向量。
整个过程是可学习的线性投影 + 数值加权，没有任何语义层面的“自我认知”。

全局相似度表这是指q、k、v都有各自的可学习的权重矩阵是吗？那这个权重矩阵是怎么被初始化，怎么被学习的呢？它的数值是怎么来的？是不是有种真值知道更新后的是不是正确的，然后反向更新这个权重矩阵呢？但这个真值是什么？

把“比喻”全部剥掉，只剩可学习的张量和可求导的 loss，就清楚了：
三个权重矩阵哪来的
形状：q_proj.weight [C, C/r]，k_proj.weight [C, C/r]，v_proj.weight [C, C/r]
初始化：PyTorch 默认用KaimingUniform或xavier_uniform随机采样，数值服从某种 scaled 均匀分布，与任务无关。
它们就是普通 Linear 层，跟 CNN 的卷积核一样，一开始完全随机，没有任何“真值”先验。
“全局相似度表”怎么来的
前向时：
Q = x W_q, K = x W_k, S = Q K^T /√d
S就是[B, h, N, N]的“相似度表”，每一次 forward 都重新算一次，不存储、不保留，也没有可学习参数；
可学习的只有W_q、W_k（以及W_v、out_proj）。
数值怎么被“纠正”——没有“真值相似度”
下游任务给的才是终极真值：
分割任务：像素级 mask
分类任务：类别标签
生成任务：下一个 token ID
网络输出 → 与这些标签算交叉熵、MSE、Dice … → 得到标量 loss → 反向传播一直走到W_q、W_k、W_v、out_proj→ 自动求导调整矩阵元素。
没有任何人告诉模型“第 i 与 j 的相似度应该是 0.7”，它只是发现“把这两个 patch 的权重调高，最终 mask 的 IoU 会变大”，于是下次继续调高。
总结一句话
可学习的是四个线性矩阵，相似度表只是它们在前向时临时算出的副产品；
“对不对”由下游任务 loss 说了算，loss 只认最终输出与人工标签的差距，不认中间相似度。

这里感觉没有理清楚，标记一下

4.1.2.3 self.cross_attn_token_to_image——Attention.forward

TwoWayAttentionBlock.forward中

# ---------- 2. token→image 交叉注意力 ----------
q = queries + query_pe # 给 query 加 PE
# q: torch.Size([1, 9, 256])
k = keys + key_pe # 给 key 加 PE
# k: torch.Size([1, 4096, 256])
# 又进入Attention.forward
attn_out = self.cross_attn_token_to_image(q=q, k=k, v=keys) # 下采样在内部完成
queries = queries + attn_out # 残差
queries = self.norm2(queries) # [B, 9, 256]

class Attention(nn.Module): """ An attention layer that allows for downscaling the size of the embedding after projection to queries, keys, and values. """ def __init__( self, embedding_dim: int, num_heads: int, downsample_rate: int = 1, dropout: float = 0.0, kv_in_dim: int = None, ) -> None: super().__init__() self.embedding_dim = embedding_dim # 原始输入维度（q 的输入维度） self.kv_in_dim = kv_in_dim if kv_in_dim is not None else embedding_dim # k/v 的输入维度，可与 q 不同 # self.internal_dim = 256 // 2 = 128 self.internal_dim = embedding_dim // downsample_rate # 经过降采样后的“内部”维度，用于多头计算 self.num_heads = num_heads # 注意力头数 assert ( self.internal_dim % num_heads == 0 ), "num_heads must divide embedding_dim." # 线性映射：把输入映射到统一的 internal_dim 空间 # embedding_dim:256 self.internal_dim:128 self.q_proj = nn.Linear(embedding_dim, self.internal_dim) # 仅 q 来自 embedding_dim # self.kv_in_dim:256 self.k_proj = nn.Linear(self.kv_in_dim, self.internal_dim) # k/v 可能来自不同维度 self.v_proj = nn.Linear(self.kv_in_dim, self.internal_dim) # 输出映射：把拼接后的多头结果再映射回原始 embedding_dim # embedding_dim:256 self.internal_dim:128 self.out_proj = nn.Linear(self.internal_dim, embedding_dim) self.dropout_p = dropout # attention dropout 比例 def _separate_heads(self, x: Tensor, num_heads: int) -> Tensor: """把 [B, N, C] 拆成 [B, num_heads, N, C//num_heads]，方便并行算多头""" b, n, c = x.shape x = x.reshape(b, n, num_heads, c // num_heads) return x.transpose(1, 2) # B x N_heads x N_tokens x C_per_head def _recombine_heads(self, x: Tensor) -> Tensor: """与 _separate_heads 相反，把多头结果重新拼接回 [B, N, C]""" # x: torch.Size([1, 8, 9, 16]) b, n_heads, n_tokens, c_per_head = x.shape # b:1 n_heads:8 n_tokens:9 c_per_head:16 x = x.transpose(1, 2) # 先交换维度，变成 [B, N_tokens, N_heads, C_per_head] # x: torch.Size([1, 9, 8, 16]) return x.reshape(b, n_tokens, n_heads * c_per_head) # B x N_tokens x C def forward(self, q: Tensor, k: Tensor, v: Tensor) -> Tensor: """ 参数： q: [B, Nq, embedding_dim] 查询序列 k: [B, Nk, kv_in_dim] 键序列 v: [B, Nk, kv_in_dim] 值序列 返回： out: [B, Nq, embedding_dim] """ # 输入： # q: torch.Size([1, 9, 256]) # k: torch.Size([1, 4096, 256]) # v: torch.Size([1, 4096, 256]) # Input projections # 初始化的时候 self.internal_dim = embedding_dim // downsample_rate # downsample_rate = 2, 所以交叉注意力里的线性映射发生降维了 q = self.q_proj(q) # q: torch.Size([1, 9, 128]) k = self.k_proj(k) # k: torch.Size([1, 4096, 128]) v = self.v_proj(v) # v: torch.Size([1, 4096, 128]) # Separate into heads q = self._separate_heads(q, self.num_heads) # q: torch.Size([1, 8, 9, 16]) k = self._separate_heads(k, self.num_heads) # k: torch.Size([1, 8, 4096, 16]) v = self._separate_heads(v, self.num_heads) # v:torch.Size([1, 8, 4096, 16]) # self.dropout_p:0 self.training:False dropout_p = self.dropout_p if self.training else 0.0 # 推理时关闭 dropout # dropout_p: 0.0 # Attention # 根据 GPU 能力及配置选择最优 kernel：FlashAttention / Math / MemoryEfficient with torch.backends.cuda.sdp_kernel( enable_flash=USE_FLASH_ATTN, # USE_FLASH_ATTN:False enable_math=(OLD_GPU and dropout_p > 0.0) or MATH_KERNEL_ON, # OLD_GPU:True dropout: 0.0 MATH_KERNEL_ON: True enable_mem_efficient=OLD_GPU, ): out = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, dropout_p=dropout_p) # out: torch.Size([1, 8, 9, 16]) out = self._recombine_heads(out) # out: torch.Size([1, 9, 128]) out = self.out_proj(out) # out: torch.Size([1, 9, 256]) return out

代码整体解释
作用：实现一个支持“降维”的多头交叉注意力层。
降维：通过downsample_rate把 q/k/v 映射到更低的internal_dim再计算注意力，减少计算量；计算完再映射回原始embedding_dim。
支持异构输入：k/v 的输入维度kv_in_dim可与 q 的embedding_dim不同，方便像 ViT 编码器-解码器结构那样使用。
多头拆分/合并：_separate_heads与_recombine_heads负责把张量维度在“token”与“head”之间来回变换，以调用 PyTorch 的高效scaled_dot_product_attention。
后端选择：sdp_kernel的上下文管理器根据硬件与超参自动挑选 FlashAttention、Math 或 MemoryEfficient kernel，兼顾速度与显存。

为什么out = F.scaled_dot_product_attention(q, k, v, dropout_p=dropout_p) 之后out: torch.Size([1, 8, 9, 16])

一句话：因为F.scaled_dot_product_attention在“多头已经拆好”的 4-D 张量上做的是逐头计算，输出形状和输入的“头维”保持一致，所以
[B, num_heads, Nq, C_per_head]进去 → 同样形状出来。
详细推导
输入形状
q:[1, 8, 9, 16]→ 含义[batch=1, heads=8, query_tokens=9, dim_per_head=16]
k:[1, 8, 4096, 16]
v:[1, 8, 4096, 16]
scaled_dot_product_attention内部逻辑
对每一个头（dim=1上切片）独立地执行：
# 对于1个头，q乘以k的转置 [9, 16] x [16, 4096] = [9, 4096] attn = softmax(q_h @ k_h.transpose(-2,-1) / sqrt(d_k)) # [9, 4096] # 对于1个头，[9, 4096] x [4096, 16] = [9, 16] out_h = attn @ v_h # [9, 16]
因此每个头都会得到一个[9, 16]的输出。
把 8 个头的结果按“头维”堆回去，就是[1, 8, 9, 16]。
输出形状
函数约定：
不改变头数
不改变 batch 大小
token 数始终与q 的 token 数相同
特征维度始终与v 的 per-head 维度相同
所以出来还是[1, 8, 9, 16]。
小结
“多头”维度在sdpa眼里只是普通的 batch 维度之一，它不会合并或重塑它；合并/重塑是_recombine_heads和out_proj后续才做的事。

如何理解attn = softmax(q_h @ k_h.transpose(-2,-1) / sqrt(d_k))和out_h = attn @ v_h

把“注意力”想成查资料：
q_h：你此刻想提的问题（9 个关键词，每个 16 维向量）。
k_h：资料库里所有标题（4096 条，每条也是 16 维向量）。
v_h：资料库里对应标题的正文（4096 条，每条 16 维向量）。
1. 打分：问题与标题有多匹配
score = q_h @ k_h.transpose(-2, -1) # [9, 4096]
每条问题向量与每条标题向量做点积（cosine 的分子），数值越大表示越相关。
除以√d_k（√16 = 4）防止点积绝对值太大导致 softmax 饱和，这一步叫scale。
2. 转成概率：softmax
attn = softmax(score, dim=-1) # [9, 4096]，每行和为 1
对每条问题（每一行）做 softmax，把“相关分”变成选资料的概率分布。
结果attn[i, j]就是“问题 i 对标题 j 的关注权重”。
3. 拿概率去加权正文
out_h = attn @ v_h # [9, 16]
按关注权重把 4096 条正文向量做加权平均：
权重大的正文对结果贡献大；
权重小的几乎被忽略。
于是 4096 条信息被压缩成 9 条“精炼答案”，维度仍保持 16。
一句话总结
“先算相关性，再按相关性加权求和”——这就是注意力机制的核心。

代入SAM2分割这一情景，如何理解attn = softmax(q_h @ k_h.transpose(-2,-1) / sqrt(d_k))和out_h = attn @ v_h

在 SAM 2（Segment Anything Model 2）里，这套注意力被用来做“记忆-查询”式的跨帧传播：
不是普通 NLP 里的“单词→单词”，而是
当前帧的像素查询← →记忆库中过去帧的像素特征。
把符号代入视频分割场景，就能一眼看懂那两行公式在干什么。
张量含义（单头视角，h 代表“每头”）
q_h ：当前帧待解码的 9 个像素 token（可以是某个 prompt 点对应的窗口特征，也可以是整张特征图展平后采样得到的 9 个向量）。
k_h ：记忆库里的4096 个记忆位置（过去帧+当前帧已编码的高置信度像素特征，带空间-时间坐标）。
v_h ：与 k_h 一一对应的16 维掩码嵌入（memory value），后续要拿来加权求和，生成当前像素的掩码 logits。
打分 → softmax attn = softmax(q_h @ k_h.T / √d_k)
→“当前 9 个像素” 分别对 “记忆库里 4096 个历史像素” 算相似度，再归一化。
结果每行是一个4096 维的注意力权重，告诉模型：
“为了知道眼前这个像素是不是‘狗’，我最该看记忆库里的哪几个历史像素？”
加权求和 out_h = attn @ v_h
→ 用刚刚的权重，把记忆库里的4096 条掩码嵌入做加权平均，得到 9 条16 维的聚合嵌入。
这 16 维向量已经融合了跨帧、跨视角的物体一致性信息，后续再喂给轻量级解码器就能直接吐出当前 9 个像素的前景/背景概率或实例掩码 logits。
一句话场景化总结
“当前像素问：‘我以前长什么样？’
记忆库回答：‘你跟我这些历史像素最像，按相似程度给你加权平均一下以前的掩码特征，你就知道自己该属于哪一类了。’”
那两行公式就是“找最像的历史像素 → 把它们的掩码特征借过来”的数学实现，保证视频里物体 mask 在帧间时序一致、ID 不跳变。

但现在只是第一帧图像预测

第一帧就用“记忆-查询”式注意力，看起来像是“自己查自己”，但这一步仍然有意义，而且并不浪费。把公式放到 SAM 2 第一帧的上下文里，可以这样理解：
记忆库 ≠ 下一帧，而是同一帧内部
在 SAM 2 的 encoder 端，输入图像先被拆成 16×16 的窗口 token（外加绝对位置编码），这些 token 同时扮演k和v；而q则是更稀疏的 prompt token（用户给的 1 个点或 9 个框采样点对应的特征）。
因此
q_h：9 个 prompt token
k_h / v_h：4096 个图像 patch token
注意力就是“prompt 点应该去看图像的哪些区域”——本质上是一次空间非局部聚合，而不是时序聚合。
softmax 打分 → 拿到“空间关联图”
attn = softmax(q_h @ k_h.T / √d_k)
这一步得到 9×4096 的权重：每个 prompt 点对全图所有 patch 的关注程度。
第一帧没有“历史”，但全图 patch 本身就是最丰富的上下文；让 prompt 点直接“看到”整幅图，就能迅速把局部提示传播到全局目标区域，解决“一个点太小，边界在哪”的问题。
加权求和 → 生成“全局感知的 prompt 嵌入”
out_h = attn @ v_h
把权重乘回图像特征，得到 9 个已经融合了整幅图语义的 16 维向量。
这些向量再送进解码器，就能回归出精细的实例掩码，而不会出现“只给一个点就只能猜出一个小圆” 的局部歧义。
一句话总结
第一帧的“记忆库”就是当前帧自身的全部 patch；注意力做的事是
“用稀疏提示去查询整张图，把提示特征扩散成完整的物体表示”——
所以它依旧是那两行公式，只是查询范围从‘跨帧历史’变成了‘同帧全局’，目的都是把局部线索扩展成完整目标。

4.1.2.4 自注意力和交叉注意力有什么区别？为什么要先自注意力？

把“自注意力”和“交叉注意力”放到 SAM 2 的 TwoWayAttentionBlock 里，可以一句话区分：
自注意力：同一组 token 内部“互相聊天”——稀疏点之间交换信息。
交叉注意力：两组不同 token“跨组对话”——稀疏点 ⇄ 整张图交换信息。
1. 为什么先跑自注意力？
让稀疏提示点先自我对齐
用户可能一次给了 1 个点、3 个点或 9 个框，这些提示彼此独立喂进网络。自注意力让它们先“通气”：
点 A 知道点 B 也在物体上，于是更确信“这是一整个物体”而非孤立边缘。
点 C 落在背景，通过自注意力被其他前景点“投票”抑制，减少误报。
结果：每个 query token 的 256 维向量已经携带了多提示共识，再拿去和图像特征交叉时，查询信号更稳定、噪声更小。
保持排列等变性（permutation-equivariant）
自注意力对输入顺序不敏感，保证“交换两个提示点顺序”输出不变，符合提示点的集合特性。
工程经验：先内聚、再外联
几乎所有 Transformer 块都遵循
“Self-Attn → Cross-Attn → FFN”三部曲：
Self：把自己人说明白；
Cross：再出去谈合作；
FFN：最后各自消化。
这样梯度、收敛、精度都更友好。
2. 自注意力 vs. 交叉注意力对照表
维度自注意力交叉注意力
Q/K/V 来源同一组 token 不同组 token
输入形状 [B, 9, 256] Q: [B, 9, 256] K/V: [B, 4096, 256]
作用范围稀疏点之间稀疏点 ↔ 图像块
目的提示点内部共识把提示扩散到全图 / 把图特征回传提示
参数量一套投影矩阵两套投影矩阵（q_proj 与 kv_proj 分开）
计算复杂度 O(9²) 可忽略 O(9×4096) 主导
一句话总结
先自注意力=让“点”先达成内部共识，再代表整个物体去和整张图谈判；
否则每个点各说各话，交叉注意力会被噪声带偏，分割边缘就飘了。

维度	自注意力	交叉注意力
Q/K/V 来源	同一组 token	不同组 token
输入形状	[B, 9, 256]	Q: [B, 9, 256] K/V: [B, 4096, 256]
作用范围	稀疏点之间	稀疏点 ↔ 图像块
目的	提示点内部共识	把提示扩散到全图 / 把图特征回传提示
参数量	一套投影矩阵	两套投影矩阵（q_proj 与 kv_proj 分开）
计算复杂度	O(9²) 可忽略	O(9×4096) 主导

4.1.2.5 为什么q和k都要加个绝对位置编码，然后v没加而直接就是keys？

q = queries + query_pe # 给 query 加 PE
# q: torch.Size([1, 9, 256])

k = keys + key_pe # 给 key 加 PE
# k: torch.Size([1, 4096, 256])

# q: torch.Size([1, 9, 256])
# k: torch.Size([1, 4096, 256])
# keys: torch.Size([1, 4096, 256])
attn_out = self.cross_attn_token_to_image(q=q, k=k, v=keys) # 下采样在内部完成
# attn_out: torch.Size([1, 9, 256])

为什么q和k都要加个绝对位置编码，然后v没加而直接就是keys？

一句话：
Q 和 K 需要“位置”来对齐“谁问谁”，V 只负责“给答案”不需要位置。
注意力打分靠 Q·Kᵀ
相似度 scoreᵢⱼ = (qᵢ + peᵢ) · (kⱼ + peⱼ)
这里 pe 让网络知道
“第 i 个提示点” 与 “第 j 个图像块”在图像坐标上是否对应。
去掉 pe，所有向量就只剩“外观”没有“坐标”，点乘结果会乱掉——提示点可能去 attend 很远但外观相似的区域。
V 只是“被加权取平均”的原材料
attn_out = Σⱼ αᵢⱼ · vⱼ
权重 αᵢⱼ 已经由带位置的 Q、K算好，vⱼ 用纯外观特征即可；
再把 pe 加进 V 只会把位置信息重复注入，反而让网络难以区分“外观”与“位置”，实验上通常掉点。
工程惯例
Transformer 原始论文、DETR、SAM/SAM2 都沿用
“Q、K 加位置，V 不加”的套路，已成为视觉任务默认配置。
记忆口诀
“打分需要地址，送货只看内容。”
Q、K 带地址（pe）才能寄对快递；V 只管把货（特征）搬过来，地址早由权重 α 指定好了。

4.1.2.6 MLP.forward

sam2/modeling/sam2_utils.py

TwoWayAttentionBlock.forward里面调用了

mlp_out = self.mlp(queries)

# Lightly adapted from # https://github.com/facebookresearch/MaskFormer/blob/main/mask_former/modeling/transformer/transformer_predictor.py # noqa class MLP(nn.Module): """ 经典多层感知机（MLP）： - 支持任意层数 - 最后一层不加激活 - 可选 sigmoid 输出 常用于 Transformer 中的 FFN 子模块。 """ def __init__( self, input_dim: int, hidden_dim: int, output_dim: int, num_layers: int, activation: nn.Module = nn.ReLU, sigmoid_output: bool = False, ) -> None: super().__init__() self.num_layers = num_layers # 构造隐藏层维度列表：中间层全部用 hidden_dim h = [hidden_dim] * (num_layers - 1) # 顺序拼接 Linear：输入 → 隐藏 → ... → 输出 self.layers = nn.ModuleList( nn.Linear(n, k) for n, k in zip([input_dim] + h, h + [output_dim]) ) self.sigmoid_output = sigmoid_output # 是否对最后一层加 sigmoid self.act = activation() # 实例化激活函数 def forward(self, x): # x: torch.Size([1, 9, 256]) # 逐层前向：除最后一层外均接激活 for i, layer in enumerate(self.layers): x = self.act(layer(x)) if i < self.num_layers - 1 else layer(x) # i=0 x: torch.Size([1, 9, 2048]) # 第一层升维 # i=1 x: torch.Size([1, 9, 256]) # 第二层降回原维（残差分支用） # self.sigmoid_output: False if self.sigmoid_output: x = F.sigmoid(x) # 若需要 0~1 范围则再套 sigmoid # x: torch.Size([1, 9, 256]) return x

一个可复用的 MLP 积木，通常作为 Transformer 块里的 FFN（Feed-Forward Network）。
默认2 层：先升维到 2048，再降回 256，配合残差连接，给模型增加非线性且保持通道维度一致。
sigmoid_output开关方便在需要概率输出（如 mask logits 后处理）时直接得到 0~1 值。