Backbone创新 | 中科大联合百度提出全新Transformer Backbone

Backbone创新 | 中科大联合百度提出全新Transformer Backbone

当前,Vision Transformer(ViT)在许多视觉任务中占据主导地位。通过Token稀疏化或降维(在空间或通道上)来解决其Token多Head自注意力(MHSA)的二次复杂度缺点已经得到广泛应用。 然而,MHSA中存在的冗余通常被忽视,同样忽视了前馈网络(FFN)的冗余。为此,作者提出了...

NeurIPS 2022 | 百度提出超快Transformer分割模型RTFormer,180FPS+81mIOU(二)

NeurIPS 2022 | 百度提出超快Transformer分割模型RTFormer,180FPS+81mIOU(二)

3、实验3.1、消融实验1、不同形式注意力的对比为了验证提出的注意力的有效性,将RTFormer块中使用的注意力替换为不同类型和组合。如表5a所示,给出了多头自注意力、多头external attention、GPU-Friendly attention 和交叉分辨注意力的不同组合的结果。...

NeurIPS 2022 | 百度提出超快Transformer分割模型RTFormer,180FPS+81mIOU(一)

NeurIPS 2022 | 百度提出超快Transformer分割模型RTFormer,180FPS+81mIOU(一)

最近,基于Transformer的网络在语义分割方面取得了令人印象深刻的成果。然而,对于实时语义分割,由于Transformer的计算机制非常耗时,纯CNN方法仍然是该领域的主流。本文提出了RTFormer,一种用于实时语义分割的高效双分辨率Transformer,与基于CNN的模型相比,它在性能和...

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