基于大脑启发的分步补丁合并技术在视觉变换器中的应用

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-09-11T00:00:00Z

本文介绍了三种易于实现的视觉Transformer变体，包括并行处理残差层、微调注意力层权重以适应更高分辨率和其他分类任务，以及添加基于MLP的补丁预处理层。作者使用ImageNet-1k数据集评估了这些设计选择的影响，并在ImageNet-v2测试集上确认了研究发现。