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CAIT：面向 ViTs 的高精度、快速推理和良好可迁移性的三赢压缩
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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
该文介绍了DualToken-ViT视觉变换模型，它融合局部和全局信息，使用位置感知的全局标记来丰富全局信息，改进了图像的位置信息。在图像分类、物体检测和语义分割任务上进行广泛实验，展示了DualToken-ViT的有效性。
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关键要点
- 提出了一种轻量级和高效的视觉变换模型 DualToken-ViT。
- DualToken-ViT 通过卷积和自注意结构有效融合局部和全局信息。
- 使用位置感知的全局标记来丰富全局信息，改进图像的位置信息。
- 在图像分类、物体检测和语义分割任务上进行了广泛实验，展示了模型的有效性。
- 在 ImageNet-1K 数据集上，DualToken-ViT 取得了 75.4% 和 79.4% 的准确率。
- 在 0.5G 和 1.0G 的 FLOPs 下，1.0G FLOPs 的模型性能超过了 LightViT-T 模型 0.7%。
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