【研究生课题】 基于特征分解的多模态模型视觉Token压缩算法研究 初稿及完整源码

目录

第一章  源码实现

第一步：增强版 FeatureDecompTokenCompressor 模块

第二步：集成到 LLaVA 的视觉编码器中

第三步：完整示例脚本

如何运行:

预期输出:

第二章：理论基础 (Theoretical Foundations)

2.1 视觉Transformer (Vision Transformer, ViT)

2.1.1 自注意力机制的二次复杂度分析

2.2 特征分解理论 (Feature Decomposition)

2.2.1 奇异值分解 (SVD)

2.2.2 主成分分析 (PCA) 与 SVD 的关系

第三章：基于特征分解的Token压缩算法 (The Proposed Method)

3.1 总体框架 (Overall Framework)

3.2 Token分组策略 (Token Grouping Strategy)

3.3 基于SVD的Token合并 (SVD-based Token Merging)

3.3.1 方案A：主成分投影 (Principal Component Projection)

3.3.2 方案B：低秩重构平均 (Reconstruction Average)

3.3.3 秩 的选择策略

3.4 算法复杂度分析

3.4.1 引入的额外计算开销

3.4.2 节省的计算量

第四章：实验设计与设置 (Experiments)

4.1 实验平台 (Experimental Setup)

4.2 数据集 (Datasets)

4.3 基础模型与对比方法 (Base Models and Baselines)

4.4 实施细节 (Implementation Details)

4.5 评估指标 (Evaluation Metrics)

第五章：实验结果与分析 (Results and Analysis)

5.1 主要结果 (Main Results)

5.2 消融实验 (Ablation Studies)

5.3 可视化与案例分析 (Visualization and Qualitative Analysis)

5.4 讨论 (Discussion)

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第一章  源码实现

第一步：增强版 FeatureDecompTokenCompressor 模块

这个版本的模块将更加健壮和灵活。我们将实现：

• 两种分组策略：

  1. Adjacent Grouping：简单的相邻分组，速度快。

  2. Bipartite Matching Grouping