主要观点总结
CrossFormer++是一种基于跨尺度注意力的多功能视觉Transformer，由Wenxiao Wang等人提出。它引入了跨尺度嵌入层和长短距离注意力，利用不同尺度的特征。此外，CrossFormer++还解决了视觉Transformer中自注意力图的扩展和幅度爆炸问题，通过渐进组大小范式和幅度冷却层进行缓解。大量实验表明，CrossFormer++在图像分类、目标检测、实例分割和语义分割任务上优于其他视觉Transformer。
关键观点总结
关键观点1: CrossFormer++的基本架构和核心思想
CrossFormer++是一种基于跨尺度注意力的视觉Transformer，通过跨尺度嵌入层和长短距离注意力机制利用不同尺度的特征。
关键观点2: 渐进组大小范式和幅度冷却层
CrossFormer++通过渐进组大小范式和幅度冷却层解决了自注意力图的扩展和幅度爆炸问题，进一步提升了模型性能。
关键观点3: 实验结果和比较
在多个视觉任务上，包括图像分类、目标检测、实例分割和语义分割，CrossFormer++均表现出优于其他视觉Transformer的性能。
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点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 题目：CrossFormer++: A Versatile Vision Transformer Hinging on Cross-Scale Attention CrossFormer++: 基于跨尺度注意力的多功能视觉Transformer 作者：Wenxiao Wang; Wei Chen; Qibo Qiu; Long Chen; Boxi Wu; Binbin Lin; Xiaofei He; Wei Liu 摘要 虽然不同尺度的特征在视觉输入中具有感知重要性，但现有的视觉Transformer尚未显式利用这些特征。为此，我们首先提出了一种跨尺度视觉Transformer，即CrossFormer。它引入了跨尺度嵌入层（CEL）和长短距离注意力（LSDA）。一方面，CEL将每个标记与不同尺度的多个补丁混合，为自注意力模块本身提供跨尺度特征。另一方面，LSDA将自注意力模块分为短距离和长距离部分，这不仅减少了计算负担，还保留了标记中的小尺度和大尺度特征。此外，通过对CrossFormer的实验，我们观察到影
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