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视觉变换器中的线性注意力复兴
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原文中文，约800字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究提出了一种线性注意力方法L$^2$ViT，旨在解决视觉变换器在高分辨率图像应用中的时间和内存复杂性问题。该架构在保持线性计算复杂度的同时，有效捕捉全局和局部特征，实验结果显示其在图像分类任务中达到84.4%的Top-1准确率。
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关键要点
- 本研究提出了一种线性注意力方法L$^2$ViT，旨在解决视觉变换器在高分辨率图像应用中的时间和内存复杂性问题。
- L$^2$ViT在保持线性计算复杂度的同时，有效捕捉全局和局部特征。
- 通过引入局部集中模块，增强了线性注意力的能力。
- 实验结果显示L$^2$ViT在图像分类任务中达到84.4%的Top-1准确率。
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