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TiC: 探索卷积中的视觉变换器
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种名为MSA-Conv的模型，它结合了Self-Attention和广义卷积，扩展了Transformer模型，使其能够处理不同尺寸的图像，降低了计算成本，并且通过增强策略实现了长距离连接和扩大的感受野。该模型在图像分类任务中表现出色，与目前最先进的方法具有可比性。
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关键要点
- MSA-Conv模型结合了Self-Attention和广义卷积。
- 该模型扩展了Transformer，使其能够处理不同尺寸的图像。
- MSA-Conv降低了计算成本。
- 引入了两种增强策略，实现了长距离连接和扩大的感受野。
- 在图像分类任务中，MSA-Conv表现出色，与最先进的方法可比。
- Vision Transformer in Convolution (TiC)利用了MSA-Conv，在ImageNet-1K数据集上表现优异。
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