Swim Transformer的轻量化
时间: 2024-02-16 19:58:24 浏览: 153
swin transformer权重
Swim Transformer的轻量化是通过两个关键技术实现的:滑动窗口和分层表示。
滑动窗口是指在局部不重叠的窗口中计算自注意力,并允许跨窗口连接。这种窗口机制可以减少计算量,使得模型在处理大尺寸图像时仍能保持较高的效率。通过滑动窗口,Swim Transformer可以在不同位置上进行自注意力计算,从而捕捉到更多的局部信息。
分层表示是指Swim Transformer的模型结构允许适配不同尺度的图片,并且计算复杂度与图像大小呈线性关系。这种分层结构使得Swim Transformer能够处理不同尺度的输入图像,并且在计算复杂度上具有较好的可扩展性。通过分层表示,Swim Transformer可以在不同层级上对图像进行特征提取,从而获得更全局和更细节的信息。
综上所述,Swim Transformer的轻量化是通过滑动窗口和分层表示这两个关键技术实现的,这使得Swim Transformer能够在处理大尺寸图像时保持较高的效率,并且具有较好的可扩展性。
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