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视网膜视觉变换器 (RetinaViT): 将缩放图块引入视觉变换器
内容提要
本研究提出了多种新型视觉变换器模型，如基于降维的 PiT、ConvMixer、UViT、AdaViT、HVT 和 MPViT。这些模型在图像分类和检测任务中表现优于传统模型，显著提升了计算效率和准确性。
关键要点
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本研究提出了一种基于降维思想的新型 Pooling-based Vision Transformer (PiT) 模型，实验表明其在图像分类、物体检测和模型鲁棒性方面优于原始的 Vision Transformer (ViT) 模型。
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ConvMixer 模型使用标准卷积混合图像块，在参数计数和数据集大小相似的情况下胜过 ViT、MLP-Mixer 和一些变种，同时优于经典的 ResNet 等视觉模型。
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UViT 架构作为目标定位和实例分割任务的强大基线，通过绕过传统设计思路实现更好的计算成本和多尺度全局上下文聚合的平衡。
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AdaViT 是一个自适应的计算框架，旨在提高视觉变换器的推理效率，仅有 0.8% 的准确率下降，并在不同计算预算条件下实现良好的效率/准确性平衡。
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Hierarchical Visual Transformer (HVT) 模型通过逐步分池视觉标记来缩短序列长度，降低计算成本，从而改进图像分类任务的性能。
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Multiscale Vision Transformers 能基于视觉信号的密集性建模多尺度特征金字塔，优于传统视觉转换器。
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FlexiViT 方法能够动态改变 ViT 模型输入的 patch size，提高计算效率和精度，适用于多种基于 ViT 结构的计算任务。
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新型的多路径视觉 Transformer（MPViT）通过使用重叠卷积视觉 patch 嵌入生成多尺度特征表示，在各项指标上优于当前其他前沿网络。
延伸问答
什么是Pooling-based Vision Transformer (PiT)模型？
PiT模型是一种基于降维思想的新型视觉变换器，实验表明其在图像分类、物体检测和模型鲁棒性方面优于原始的Vision Transformer模型。
ConvMixer模型的主要特点是什么？
ConvMixer模型使用标准卷积混合图像块，在参数计数和数据集大小相似的情况下，表现优于ViT、MLP-Mixer和经典的ResNet等视觉模型。
UViT架构在目标定位和实例分割任务中有什么优势？
UViT架构通过绕过传统设计思路，实现了更好的计算成本和多尺度全局上下文聚合的平衡，成为强大的基线。
AdaViT如何提高视觉变换器的推理效率？
AdaViT是一个自适应计算框架，仅有0.8%的准确率下降，并在不同计算预算条件下实现良好的效率与准确性平衡。
Hierarchical Visual Transformer (HVT)模型的作用是什么？
HVT模型通过逐步分池视觉标记来缩短序列长度，降低计算成本，从而改进图像分类任务的性能。
FlexiViT方法的优势是什么？
FlexiViT能够动态改变ViT模型输入的patch size，提高计算效率和精度，适用于多种基于ViT结构的计算任务。
