本研究探讨了线性注意力与Softmax注意力之间的性能差距,提出理论分析,指出提升线性注意力的注入性和局部建模能力可以降低计算复杂度,从而超越Softmax注意力。
CvT是一种结合Transformer与CNN的图像识别架构,通过卷积操作和多阶段设计提升局部建模能力和计算效率。它移除了位置嵌入,适应可变输入分辨率的视觉任务,在ImageNet-1k上表现优于其他模型,同时参数和计算量更少。
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