rlt：视频变换器的加速方案

rlt：视频变换器的加速方案

rlt Official Implementation for our NeurIPS 2024 paper, "Don't Look Twice: Run-Length Tokenization for Faster Video Transformers". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rlt/rlt

项目介绍

在现代计算机视觉领域，视频处理任务中，变换器（Transformers）因其强大的序列建模能力而受到广泛关注。然而，在视频数据中，大量的输入标记（tokens）在时间上重复，导致传统的变换器模型训练效率低下。针对这一问题，"Don't Look Twice: Faster Video Transformers with Run-Length Tokenization"（简称 rlt）项目应运而生。该项目通过一种名为“运行长度编码”（Run-Length Tokenization）的方法，高效地识别并移除视频序列中的重复标记，从而显著提升变换器模型的训练和推理速度。

项目技术分析

rlt 项目的核心是运行长度编码（RLT）技术。该技术通过在模型训练之前识别并移除视频序列中的重复标记，然后用单个标记和位置编码替换这些重复的标记，从而减少输入标记的数量。这种方法不仅内容感知（content-aware），无需针对不同数据集进行调整，而且执行速度快，几乎不会引入额外开销。

RLT 的关键优势包括：

• 速度提升：在视频变换器训练过程中，rlt 能够显著减少标记数量，从而提高训练速度。据论文显示，使用 rlt 可以将视频变换器的训练时间缩短30%，同时保持模型性能不变。
• 无需训练：即使在没有任何训练的情况下，rlt 也能提升模型的吞吐量，增加35%，且精度仅下降0.1%。

项目及技术应用场景

rlt 项目适用于需要处理大量视频数据的场景，如视频分类、动作识别等。特别是在以下场景中，rlt 的优势尤为突出：

• 大规模视频数据集：在处理长时间视频或大规模视频数据集时，rlt 可以显著减少标记数量，降低计算复杂性。
• 实时视频处理：在需要实时处理视频数据的场景中，rlt 的速度优势可以提供更快的响应时间。

项目特点

rlt 项目的特点如下：

• 高效性：通过运行长度编码，减少重复标记，提高模型训练和推理效率。
• 内容感知：无需针对不同数据集进行调整，适应性强。
• 易于集成：rlt 可以轻松集成到现有的视频处理流程中，对现有系统影响小。

以下是一个简单的示例，展示如何在Markdown格式中呈现上述内容：

# rlt：视频变换器的加速方案

## 项目介绍

在现代计算机视觉领域，视频处理任务中，变换器（Transformers）因其强大的序列建模能力而受到广泛关注。然而，在视频数据中，大量的输入标记（tokens）在时间上重复，导致传统的变换器模型训练效率低下。针对这一问题，"Don't Look Twice: Faster Video Transformers with Run-Length Tokenization"（简称 rlt）项目应运而生。

## 项目技术分析

rlt 项目的核心是运行长度编码（RLT）技术。该技术通过在模型训练之前识别并移除视频序列中的重复标记，然后用单个标记和位置编码替换这些重复的标记，从而减少输入标记的数量。

## 项目及技术应用场景

rlt 项目适用于需要处理大量视频数据的场景，如视频分类、动作识别等。

## 项目特点

rlt 项目的特点如下：

- **高效性**：通过运行长度编码，减少重复标记，提高模型训练和推理效率。
- **内容感知**：无需针对不同数据集进行调整，适应性强。
- **易于集成**：rlt 可以轻松集成到现有的视频处理流程中，对现有系统影响小。

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rlt Official Implementation for our NeurIPS 2024 paper, "Don't Look Twice: Run-Length Tokenization for Faster Video Transformers". 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rlt/rlt