2025-7-1

Q：在detrtgt2 = self.self_attn(q, k, value=tgt2, attn_mask=tgt_mask,key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)中这里根本就没传入mask相关的参数，那是不是没有做mask mla？？？

def forward_pre(self, tgt, memory, tgt_mask=None, memory_mask=None,tgt_key_padding_mask=None, memory_key_padding_mask=None,pos=None, query_pos=None):
        tgt2 = self.norm1(tgt)
        q = k = self.with_pos_embed(tgt2, query_pos)
        tgt2 = self.self_attn(q, k, value=tgt2, attn_mask=tgt_mask,key_padding_mask=tgt_key_padding_mask)[0]
        ...

在 DETR 的 Transformer 实际调用过程中：

1 2	hs = self.decoder(tgt, memory, memory_key_padding_mask=mask, pos=pos_embed, query_pos=query_embed)

只传入了 memory_key_padding_mask，其他如 tgt_mask, tgt_key_padding_mask, memory_mask 都是默认 None，也就是说没有做 decoder 自注意力和 cross-attention 的 masking。

那这是不是代表没有做 Masked Multi-Head Attention？

✅ 是的，在 DETR 默认实现中：

没有使用 tgt_mask，所以 decoder 自注意力是全连接的，即每个 query 可以看到其他所有位置（不像语言建模那样屏蔽未来）。
没有使用 memory_mask，说明 encoder 的输出 memory 也没有屏蔽某些位置。
只用了 memory_key_padding_mask，确保 padding 部分的 memory 不参与计算。

那为什么这样做也没问题？

因为 DETR 是用于图像目标检测：

输入是图像特征，不像 NLP 那样存在序列顺序依赖和 future token 的问题，不需要 causal mask；
所以 decoder 每个 query 可以看到所有的位置信息，不需要强行限制注意力范围；
唯一要 mask 的是 padding 部分（如 backbone 特征 map 中 padding 的 token），所以只用了 memory_key_padding_mask。

小结

参数	DETR 是否使用	说明
`tgt_mask`	❌ 未使用	不需要 decoder mask future，非语言建模任务
`memory_mask`	❌ 未使用	图像特征空间均匀，不做位置 mask
`tgt_key_padding_mask`	❌ 未使用	query 是 learnable 的，通常不需要 mask
`memory_key_padding_mask`	✅ 使用	避免 decoder 注意到 padding 的 image token