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SPARO：用于视觉的稳健和组合式 Transformer 编码的选择性注意力
原文中文，约1200字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文研究了transformers中的注意机制在视觉和语言任务中的应用，提出了自相关自注意力（CSA）和稀疏注意力机制等改进方法，以提高模型的可解释性和计算效率。这些方法在语义分割、文本推理和视觉跟踪等任务中显著提升了性能。SPARC方法通过细粒度多模态表示改善了图像和文本的匹配效果。
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关键要点
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研究 transformers 中的注意机制对视觉和语言任务的扩展，发展适应性方法以提高模型的可解释性和计算效率。
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引入自相关自注意力（CSA）机制，增强 CLIP 在语义分割方面的潜力，显著优于现有的 SoTA 结果。
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提出基于 TextVQA 任务的新型空间感知自注意力模型，有效推理图像中的文本内容，改进了 TextVQA 和 ST-VQA 的关键指标。
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SPARC 方法结合精细化的序列损失和全局图像与文本嵌入的对比损失，改善了图像和文本的匹配效果。
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引入稀疏注意力机制和双头预测器，解决视觉跟踪任务中自注意力机制关注背景信息的问题，显著提升跟踪性能。
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延伸问答
自相关自注意力（CSA）机制有什么优势？
自相关自注意力（CSA）机制增强了CLIP在语义分割方面的潜力，显著优于现有的SoTA结果。
SPARC方法如何改善图像和文本的匹配效果？
SPARC方法结合精细化的序列损失和全局图像与文本嵌入的对比损失，改善了图像和文本的匹配效果。
稀疏注意力机制在视觉跟踪任务中解决了什么问题？
稀疏注意力机制解决了自注意力机制关注背景信息的问题，显著提升了视觉跟踪性能。
新型空间感知自注意力模型的主要贡献是什么？
新型空间感知自注意力模型有效推理图像中的文本内容，改进了TextVQA和ST-VQA的关键指标。
如何提高模型的可解释性和计算效率？
通过发展适应性方法，如研究注意范围和稀疏结构化dropout等，可以提高模型的可解释性和计算效率。
SPARC方法在不同任务中的表现如何？
SPARC方法在依赖粗粒度信息的图像级任务和依赖细粒度信息的区域级任务上均改善了性能。
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