Token Merging：让你的ViT更快

Token Merging：让你的ViT更快

ToMe A method to increase the speed and lower the memory footprint of existing vision transformers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/ToMe

项目介绍

Token Merging (ToMe) 是一个由Meta Research团队开发的PyTorch实现的开源项目，旨在加速Vision Transformer (ViT) 的推理速度。ToMe通过合并相似的token，在不显著降低模型准确性的前提下，实现了2-3倍的推理速度提升。该项目不仅适用于现有的ViT架构，还可以在不进行额外训练的情况下直接使用，极大地简化了模型的部署和优化流程。

项目技术分析

ToMe的核心技术在于其独特的token合并机制。与传统的token pruning方法不同，ToMe不仅移除背景token，还合并冗余的前景token。这种基于相似性的合并策略使得ToMe能够在减少更多token的同时，保持模型的准确性。此外，ToMe的设计使其能够无缝集成到现有的ViT模型中，无需对模型结构进行大幅修改。

项目及技术应用场景

ToMe的应用场景非常广泛，特别适用于需要快速推理的实时应用，如：

• 图像分类：在图像分类任务中，ToMe可以显著减少推理时间，提高模型的响应速度。
• 视频分析：在视频分析和处理中，ToMe可以加速每一帧的处理速度，提升整体视频分析的效率。
• 实时监控：在实时监控系统中，ToMe可以帮助系统更快地处理和分析监控画面，提高系统的实时性和响应能力。

项目特点

• 高效加速：ToMe能够在不显著降低模型准确性的前提下，实现2-3倍的推理速度提升。
• 无缝集成：ToMe设计简洁，可以无缝集成到现有的ViT模型中，无需额外训练。
• 广泛兼容：ToMe支持多种ViT实现，包括timm、SWAG和MAE等，具有很高的兼容性。
• 可视化支持：ToMe提供了token合并的可视化工具，帮助用户更好地理解模型的内部工作机制。

结语

ToMe是一个极具创新性和实用性的开源项目，它通过独特的token合并技术，为Vision Transformer的加速提供了一种全新的解决方案。无论你是研究人员还是开发者，ToMe都值得你一试。快来体验ToMe带来的速度提升吧！

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项目地址: Token Merging: Your ViT but Faster

论文链接: Token Merging: Your ViT but Faster

Meta Research Blog: Token Merging: Your ViT but Faster

ToMe A method to increase the speed and lower the memory footprint of existing vision transformers. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/ToMe