vision transformer with
时间: 2023-09-22 13:12:54 浏览: 53
卷积是如何结合的?<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Vision Transformer with Deformable Attention](https://blog.csdn.net/like_jmo/article/details/128114780)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
efficientvit: memory efficient vision transformer with cascaded group attent
EfficientViT 是一种内存高效的视觉 Transformer 模型,它引入了级联分组注意力机制,以减少模型的内存需求。视觉 Transformer 模型是一种基于自注意力机制的图像分类架构,它使用多层的自注意力机制来捕捉图像中的关键信息。
传统的视觉 Transformer 模型在处理大规模图像数据时,由于注意力机制需要考虑图像中的每个位置,容易产生巨大的内存需求。为了解决这个问题,EfficientViT 提出了级联分组注意力机制。它将图像划分为多个组,并将每个组内的注意力计算分解为多个级联分组注意力模块。这样,模型只需在每个组内计算注意力,大大降低了内存需求。
级联分组注意力模块由两个关键组件组成:分组注意力模块和级联注意力模块。分组注意力模块负责将输入特征分组,并计算每个组内的注意力权重。级联注意力模块则将各组的注意力融合在一起,以生成最终的输出特征。
EfficientViT 通过级联分组注意力机制,在保持较低的内存开销的同时,仍能有效地捕获图像中的关键特征。与传统的视觉 Transformer 模型相比,它在大规模图像分类任务中表现出更高的内存效率和更好的性能。
综上所述,EfficientViT 是一种内存高效的视觉 Transformer 模型,通过引入级联分组注意力机制,有效地减少模型的内存需求,并在图像分类任务中取得了优秀的性能。它为处理大规模图像数据提供了一种可行的解决方案。
BiFormer:Vision Transformer with Bi-Level Routing Attention
C知道:BiFormer是一种结合了双层路由注意力机制的视觉Transformer模型。Transformer是一种广泛应用于自然语言处理任务的模型,而BiFormer将其引入到了计算机视觉领域。
在传统的Transformer模型中,注意力机制用于捕捉输入序列中的相关信息。而在BiFormer中,双层路由注意力机制被用于处理计算机视觉任务。双层路由注意力机制通过两层注意力机制的组合来实现更好的特征表示和信息交互。
具体而言,BiFormer模型首先使用一个全局注意力机制来捕捉全局上下文信息。然后,它使用一个局部注意力机制来捕捉输入序列中的局部相关性。这种双层路由注意力机制能够更好地处理视觉任务中的全局和局部信息,提高模型的性能。
BiFormer模型在计算机视觉领域的应用非常广泛,例如图像分类、目标检测和图像生成等任务。它通过引入Transformer的注意力机制,为视觉任务提供了一种新的建模方式,取得了很好的效果。