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DeiT-LT 蒸馏对长尾数据集的视觉 Transformer 训练再次起效
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于自注意力块的局部信息增强模块LIFE，通过提取局部信息并合并到ViTs的嵌入中，改进了ViTs在小尺寸图像分类数据集上的性能，并推广到目标检测和语义分割等任务。同时，引入了一种新的可视化方法密集注意力Roll-Out，适用于密集预测任务。
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关键要点
- 提出了一种基于自注意力块的局部信息增强模块LIFE。
- LIFE通过提取补丁级别的局部信息并合并到ViTs的嵌入中，改进了ViTs在小尺寸图像分类数据集上的性能。
- 该模块还被推广到目标检测和语义分割等下游任务。
- 引入了一种新的可视化方法——密集注意力Roll-Out，适用于密集预测任务。
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