中科院又一创举 SecViT | 多功能视觉 Backbone 网络，图像分类、目标检测、实例分割和语义分割都性能起飞！

文章预览

前言   视觉 Transformer （ViT）因其卓越的关系建模能力而受到关注。然而，其全局注意力机制的二次复杂度带来了相当大的计算负担。常见的解决方法是空间地分组 Token 以进行自注意力，减少计算需求。 然而，这种策略忽略了 Token 中的语义信息，可能将语义相关的 Token 分散到不同的组中，从而损害了用于建模 Token 间依赖的自注意力的有效性。基于这些洞察，作者引入了一种快速且均衡的聚类方法，名为 语义均衡聚类 （SEC） 。 SEC以一种高效、直接的方式根据 Token 的全局语义相关性对 Token 进行聚类。与需要多次迭代的传统聚类方法不同，作者的方法在一次传递中完成 Token 聚类。 此外，SEC调节每个簇中的 Token 数量，确保在当前计算平台上进行有效的并行处理，而无需进一步优化。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各 ………………………………