Fibottention: 多头多视线接纳的初级视觉表征学习
内容提要
视觉变换器（ViTs）在计算机视觉领域取得了显著进展，但其计算复杂性和注意力饱和问题限制了应用。新提出的LaViT通过减少注意力操作和利用先前计算的注意力分数，提高了效率和性能。ACC-ViT结合区域和稀疏关注，动态整合局部与全局信息，表现优异。S^3A机制和FasterViT模型有效降低计算负荷，提升图像处理效率。SOFT方法通过高斯核函数替代点积相似度，显著提高计算效率。
延伸解读
ViT效率优化的多种技术路径
文章汇总了多种提升视觉Transformer效率的方法，包括LaViT减少注意力操作并复用注意力分数、ACC-ViT结合区域与稀疏关注动态整合局部与全局信息、S^3A和SSViT引入稀疏扫描自注意力、FasterViT利用HAT分层降低全局自注意力复杂度、SOFT用高斯核替代点积相似度实现线性复杂度。这些方法从不同角度缓解计算复杂性和注意力饱和问题，为读者提供了技术选型的参考。
稀疏与动态注意力成为主流方向
从文章列举的工作看，稀疏化和动态化是提升ViT效率的重要思路。例如，基于学习的实例相关注意力机制将自注意力限制在空间邻近的Token上，并通过轻量级连接性预测器评估Token间连接得分，在保证准确率的同时显著减少计算量，结合Token稀疏机制可降低超过60%的FLOPs。ACC-ViT则动态整合局部与全局信息，兼顾效率与性能。
线性复杂度与长序列处理
SOFT方法通过高斯核函数替代点积相似度，利用低秩矩阵分解逼近完整自注意力矩阵，使模型具有线性复杂度，并能容纳更长的令牌序列，优化了准确率与复杂度的权衡。这一方向对于处理高分辨率图像或长序列输入尤为重要，为ViT在更广泛场景下的应用提供了可能。
Q&A
什么是视觉变换器（ViTs）？
视觉变换器（ViTs）是一种用于计算机视觉的模型，能够处理图像数据并取得显著进展。
LaViT是如何提高视觉变换器的效率的？
LaViT通过减少注意力操作和利用先前计算的注意力分数来提高效率和性能。
ACC-ViT与传统视觉变换器有什么不同？
ACC-ViT结合区域和稀疏关注，动态整合局部与全局信息，表现优异。
SOFT方法是如何提高计算效率的？
SOFT方法通过高斯核函数替代点积相似度，显著提高计算效率并具有线性复杂度。
S^3A机制的作用是什么？
S^3A机制通过引入稀疏扫描自注意机制，有效降低计算负荷并提升性能。
FasterViT模型的主要优势是什么？
FasterViT模型通过分层降低全局自注意力的计算复杂度，提高图像处理的吞吐量和效率。
