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qwenvl 中的attention pool如何理解，其实这就是一个概念的问题

看qwenvl的huggingface的代码的时候，发现代码里有一个Resampler 以及attn_pool，这和之前理解的连接池 线程池 表示资源复用的意思不太一样，查了一下：
注意这里的pool 和 线程池 连接池里面的pool 不一样:

• 深度学习中的池化：池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样，提取最重要的特征，减少计算量并提高鲁棒性。它的目的是压缩数据的空间尺寸，减少不必要的信息。

• 传统池化（连接池、内存池等）：资源池化指的是通过复用已有资源来减少重复的创建和销毁操作，提高系统性能。

由于这里面是采用cross attention 进行压缩的，因此就叫attention pool了
查看qwenvl的文章，里面有一个

Position-aware Vision-Language Adapter:
为了缓解长图像特征序列带来的效率问题，Qwen-VL引入了一个压缩图像特征的视觉语言适配器。该适配器包括一个随机初始化的单层交叉注意模块。该模块使用一组可训练向量（Embeddings）作为query向量，并使用视觉编码器的图像特征作为交叉注意操作的关键。该机制将视觉特征序列压缩为256的固定长度。

下面是文章原文：
Position-aware Vision-Language Adapter: To alleviate the efficiency issues arising from long image feature sequences, Qwen-VL introduces a vision-language adapter that compresses the image features. This adapter comprises a single-layer cross-attention module initialized randomly. The module uses a group of trainable vectors (Embeddings) as query vectors and the image features from the visual encoder as keys for crossattention operations. This mechanism compresses the visual feature sequence to a fixed length of 256.

下面是qwenvl的架构图，Vision-Language Adapter 就是里面cross attention的部分。