bottleneck transformers

瓶颈变换器是一种在深度学习中常用的网络结构，它可以有效地减少模型中的参数数量和计算量，同时提高模型的性能。瓶颈变换器通常由一个1x1的卷积层、一个3x3的卷积层和另一个1x1的卷积层组成，其中1x1的卷积层用于降低通道数，3x3的卷积层用于提取特征，另一个1x1的卷积层用于恢复通道数。这种结构可以在保持模型精度的同时，大大减少计算量和内存占用，因此被广泛应用于深度学习中。

相关问题

Bottleneck Transformers

Bottleneck Transformers是一种用于图像分类的深度学习模型，它是在Transformer模型的基础上进行改进的。Bottleneck Transformers通过引入bottleneck结构来减少计算量，同时保持模型的准确性。这种结构可以在保持输入和输出维度不变的情况下，将中间层的维度降低，从而减少计算量。

详细介绍Bottleneck Transformers for Visual Recognition的背景

Bottleneck Transformers for Visual Recognition是一篇由Facebook AI团队于2021年发表在IEEE CVPR上的论文。该论文提出了一种新的视觉识别模型，该模型使用了Bottleneck Transformer模块来提高模型的准确性和可扩展性。该模型在多个视觉识别任务上都取得了最先进的结果。