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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1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种视觉Transformer架构的创新，如Atrous Attention、SparseViT和Lite Vision Transformer。这些机制通过稀疏注意力和局部连接等方法，提高了计算效率和模型性能，特别适用于图像分类和目标检测任务，尤其在小数据集上表现优异。
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关键要点
- Atrous Attention结合区域和稀疏注意力，自适应整合局部和全局信息，适用于小数据集的视觉任务。
- 新提出的视觉Transformer架构在图像分类和目标检测任务上优于现有的ViT变体。
- 稀疏扫描自注意机制（S^3A）和稀疏扫描视觉Transformer（SSViT）有效降低计算负荷，提升计算机视觉任务性能。
- 基于学习的实例相关注意力机制显著减少计算量，同时保持准确率，优化精度与计算复杂度的平衡。
- SparseViT通过窗口激活剪枝技术实现活化稀疏化处理，在多个视觉任务中提升速度而不降低准确性。
- Local Vision Transformer探讨了局部连接的有效性，并提供了开源实现代码。
- Context Broadcasting (CB)方法提高了模型的容量和泛化能力，强调密集交互的重要性。
- MaxViT作为高效可扩展的注意力模型，在图像分类和物体检测任务上表现优异，且在图像生成方面具有潜力。
- Lite Vision Transformer（LVT）是一种轻量级网络，增强自注意力机制提升移动部署性能。
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延伸问答
Atrous Attention 是什么，它的主要优势是什么？
Atrous Attention 是一种结合区域和稀疏注意力的机制，能够自适应整合局部和全局信息，特别适用于小数据集的视觉任务。
SparseViT 如何提高视觉任务的速度？
SparseViT 通过窗口激活剪枝技术实现活化稀疏化处理，在不降低准确性的前提下，提升了多个视觉任务的速度。
Lite Vision Transformer 的特点是什么？
Lite Vision Transformer 是一种轻量级网络，包含增强自注意力机制，以提高模型在移动部署中的性能表现。
Context Broadcasting 方法的作用是什么？
Context Broadcasting 方法提高了模型的容量和泛化能力，强调了密集交互在模型中的重要性。
MaxViT 在视觉任务中表现如何？
MaxViT 作为高效可扩展的注意力模型，在图像分类和物体检测任务上表现优异，并在图像生成方面具有潜力。
稀疏扫描自注意机制（S^3A）有什么优势？
稀疏扫描自注意机制（S^3A）有效降低计算负荷，提升计算机视觉任务的性能表现。
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