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HydraViT：堆叠头部以实现可扩展的ViT
原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了多种视觉变换器（ViTs）的优化方法，如PSViT、AdaViT、EdgeViTs和RepViT，旨在提升推理效率和准确性。研究表明，这些轻量级模型在移动设备上表现优异，RepViT在iPhone 12上实现了超过80%的准确率，延迟接近1毫秒，展示了其在计算机视觉任务中的潜力。
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关键要点
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PSViT视觉变换器通过共享注意力映射和减少特征数量来提高速度和准确性。
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AdaViT是一个自适应计算框架，能在仅0.8%的准确率下降下提升推理效率。
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EdgeViTs结合自注意力和卷积，能够在准确性和设备效率之间取得良好平衡，优于其他ViTs。
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FasterViT是一种混合模型，利用HAT方法降低计算复杂度，提高图像处理效率。
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RepViT在iPhone 12上实现了超过80%的准确率，延迟接近1毫秒，展示了其在视觉任务中的潜力。
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SHViT通过单头注意力模块和减少空间冗余的令牌表示，优化了速度和准确度的权衡。
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延伸问答
PSViT视觉变换器是如何提高速度和准确性的？
PSViT通过共享注意力映射和减少特征数量来降低冗余，从而实现更好的速度和准确性。
AdaViT的主要特点是什么？
AdaViT是一个自适应计算框架，能够在仅0.8%的准确率下降下提升推理效率。
EdgeViTs与其他ViTs相比有什么优势？
EdgeViTs结合自注意力和卷积，能够在准确性和设备效率之间取得良好平衡，优于其他ViTs。
RepViT在移动设备上的表现如何？
RepViT在iPhone 12上实现了超过80%的准确率，延迟接近1毫秒，展示了其在视觉任务中的潜力。
FasterViT是如何提高图像处理效率的？
FasterViT利用HAT方法降低计算复杂度，提高图像处理的吞吐量和效率。
SHViT的设计目标是什么？
SHViT通过单头注意力模块和减少空间冗余的令牌表示，优化速度和准确度的权衡。
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