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FasterViT：英伟达提出分层注意力，构造高吞吐CNN-ViT混合网络 | ICLR 2024 - 晓飞的算法工程笔记
原文中文，约5400字，阅读约需13分钟。
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内容提要
论文提出了一种新的CNN-ViT混合神经网络FasterViT，旨在提高计算机视觉应用中的图像吞吐能力。FasterViT结合了CNN的局部特征学习和ViT的全局建模，通过分层注意力方法优化计算成本和窗口间交互。该模型在分类、对象检测和分割等任务中表现出色，尤其在高分辨率图像处理上具有优势。
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关键要点
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论文提出了一种新的CNN-ViT混合神经网络FasterViT，旨在提高计算机视觉应用中的图像吞吐能力。
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FasterViT结合了CNN的局部特征学习和ViT的全局建模，通过分层注意力方法优化计算成本和窗口间交互。
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该模型在分类、对象检测和分割等任务中表现出色，尤其在高分辨率图像处理上具有优势。
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FasterViT在ImageNet-1K top-1实现了最先进的性能，并在ImageNet-21K数据集上进行了预训练。
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论文强调了在主流硬件上实现计算机视觉任务的最高吞吐量，并优化了架构以平衡计算量和吞吐量。
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延伸问答
FasterViT模型的主要目标是什么？
FasterViT模型旨在提高计算机视觉应用中的图像吞吐能力。
FasterViT是如何结合CNN和ViT的特性的？
FasterViT结合了CNN的局部特征学习和ViT的全局建模，通过分层注意力方法优化计算成本和窗口间交互。
FasterViT在图像处理任务中表现如何？
FasterViT在分类、对象检测和分割等任务中表现出色，尤其在高分辨率图像处理上具有优势。
FasterViT在ImageNet-1K数据集上的表现如何？
FasterViT在ImageNet-1K top-1实现了最先进的性能，并在ImageNet-21K数据集上进行了预训练。
分层注意力（HAT）在FasterViT中的作用是什么？
分层注意力（HAT）用于提取长短距离空间关系，进行有效的跨窗口交互，优化计算效率。
FasterViT如何优化计算成本和吞吐量？
FasterViT通过设计架构平衡计算量和吞吐量，使用残差卷积块和Transformer块结合分层注意力来实现优化。
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