Deformable Attention（可变形注意力）首先在2020年10月初商汤研究院的《Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection》论文中提出，在2022CVPR中《Vision Transformer with Deformable Attention》提出应用了Deformable Attention（可变形自注意力）机制的通用视觉Transformer骨干网络DAT（Deformable Attention Transformer），并且在多个数据集上效果优于swin transformer。
在BEV感知算法中，比如DETR3d，BEVFormer等，均采用的是前者中提出的Deformable Attention。具体的维度及细节分析参考博客《Deformable DETR 原理分析》及微信公众号文《搞懂 Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了（二）》。
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