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门控插槽注意力用于高效线性时间序列建模
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原文中文，约600字，阅读约需2分钟。
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内容提要
在计算机视觉任务中，引入了适用于视觉的门控线性注意力（GLA），通过方向性门控和二维门控局部注入来提高模型性能。ViG在ImageNet和下游任务中表现优于Transformer和基于CNN的模型。ViG-S和ViG-T在性能和资源消耗方面都有显著的改进。
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关键要点
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在计算机视觉任务中，引入了门控线性注意力（GLA）以提高模型性能。
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GLA通过方向性门控和二维门控局部注入来增强模型的上下文捕捉能力。
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ViG模型在ImageNet和下游任务中表现优于Transformer和基于CNN的模型。
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ViG-S使用的参数仅为27%，FLOPs为20%，在224x224图像上运行速度比DeiT-B快2倍。
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在1024x1024分辨率下，ViG-T的FLOPs比DeiT-T少5.2倍，节省90%的GPU内存，运行速度快4.8倍，且top-1准确率高出20.7%。
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ViG被认为是一种高效且可扩展的视觉表示学习解决方案。
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