主要观点总结
该文章介绍了Less-Attention Vision Transformer(LA-ViT)架构的细节和主要贡献。LA-ViT通过引入少注意力机制来修改标准ViT的基本架构,旨在解决注意力饱和问题并降低计算复杂度。文章详细描述了LA-ViT的架构设计和关键组件,包括少注意力层、损失函数设计以及复杂度分析。实验结果表明,LA-ViT在多个视觉任务中表现出优异的性能,并降低了计算复杂度和内存消耗。
关键观点总结
关键观点1: LA-ViT架构的引入及主要目标
LA-ViT是一种修改后的Vision Transformer架构,旨在解决注意力饱和问题并降低计算复杂度。它通过引入少注意力机制来修改标准ViT的架构,以捕捉长范围的关系。
关键观点2: LA-ViT的关键组件
LA-ViT的架构由原始注意力(VA)层和少注意力(LA)层组成。在每个阶段,专门计算传统的自注意力,并将注意力分数存储在几个初始的VA层中。在后续的层中,通过利用先前计算的注意力矩阵高效地生成注意力分数。此外,还集成了残差连接和一种新的损失函数来保持注意力矩阵的对角性。
关键观点3: LA-ViT的性能和优势
LA-ViT在各种基准数据集上进行了实验,并与现有最先进的ViT变种进行了比较。实验结果表明,LA-ViT在解决注意力饱和并在视觉识别任务中取得优越性能方面非常有效。此外,LA-ViT在计算复杂度和内存消耗方面也具有类似或更低的特点。
关键观点4: LA-ViT的复杂度分析
LA-ViT的复杂度分析表明,与传统的ViT相比,该架构在计算复杂度和K-Q-V转换方面具有更低的复杂度。这是由于它利用了线性变换来避免计算内积的需要,并只在Less-Attention中计算查询嵌入。
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↑ 点击 蓝字 关注极市平台 作者丨VincentLee 来源丨晓飞的算法工程笔记 编辑丨极市平台 极市导读 Less-Attention Vision Transformer利用了在多头自注意力(MHSA)块中计算的依赖关系,通过重复使用先前MSA块的注意力来绕过注意力计算,还额外增加了一个简单的保持对角性的损失函数,旨在促进注意力矩阵在表示标记之间关系方面的预期行为。该架构你能有效地捕捉了跨标记的关联,超越了基线的性能,同时在参数数量和每秒浮点运算操作(FLOPs)方面保持了计算效率。 >> 加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿 论文地址 : https://arxiv.org/abs/2406.00427 Introduction 近年来,计算机视觉经历了快速的增长和发展,主要得益于深度学习的进步以及大规模数据集的可获得性。在杰出的深度学习技术中,卷积神经网络( Convolutional Neural Networks , CNNs )被
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