BriefGPT - AI 论文速递
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视觉 Transformer 中的区域与稀疏注意力融合
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于学习的、实例相关的注意力机制来加速Vision Transformers网络，通过限制自注意力操作在空间上邻近的一组Token上，并评估Token之间的连接得分来解决语义信息丧失问题。该方法可以显著减少计算量，降低Vision Transformers网络的FLOPs超过60%。
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关键要点
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提出了一种基于学习的、实例相关的注意力机制来加速 Vision Transformers 网络。
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自注意力操作限制在空间上邻近的一组 Token 上。
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通过轻量级的连接性预测器模块评估 Token 之间的连接得分。
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解决了由结构化注意力模式引起的语义信息丧失问题。
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在保证准确率的情况下显著减少计算量。
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达到更优的精度－计算复杂度平衡点。
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结合 Token 稀疏机制，降低 Vision Transformers 网络的 FLOPs 超过 60%。
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