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ViG: 使用门控线性注意力进行线性复杂度的视觉序列学习
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了多种高效的视觉Transformer模型及其在图像分类和物体检测中的应用。通过引入稀疏注意力机制和混合架构，提升了计算效率和性能，尤其在移动设备上表现优异。此外，提出的动态引导自注意力方法显著加速了运行时间，超越了现有技术。
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关键要点
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引入稀疏注意力机制和混合架构，提升了计算效率和性能，尤其在移动设备上表现优异。
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提出的动态引导自注意力方法显著加速了运行时间，超越了现有技术。
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MobileViG在图像分类、物体检测和实例分割任务上的精度和速度明显优于现有模型。
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GLA Transformers在语言建模中表现竞争力，训练速度与FlashAttention-2相媲美。
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GG-Transformer通过自适应扩张分区的自注意力机制与局部图像上下文补偿，实现长距离依赖性和局部区域信息的高效建模。
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延伸问答
什么是门控线性注意力（GLA）Transformers？
门控线性注意力（GLA）Transformers是一种高效的并行形式，适用于语言建模，具有竞争力的训练速度。
MobileViG在图像处理任务中的表现如何？
MobileViG在图像分类、物体检测和实例分割任务中，精度和速度明显优于现有模型，特别是在移动设备上。
动态引导自注意力方法的优势是什么？
动态引导自注意力方法显著加速了运行时间，超越了现有技术，提高了计算效率。
GG-Transformer的工作原理是什么？
GG-Transformer通过两个并行分支实现自适应扩张分区的自注意力机制与局部图像上下文补偿，进行高效建模。
Vision Transformer的压缩方法有哪些？
通过动态引导的静态自注意力和全局聚合金字塔，提出了一种综合压缩方法，以加速运行时间。
GLIMS网络的特点是什么？
GLIMS是一种高效的数据引导混合体积分割网络，结合了注意力机制和卷积块，表现出色。
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