Shunted Self Attention via Multi Scale Token Aggregatio | CVPR 2022

最新推荐文章于 2025-12-04 23:20:43 发布
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#transformer #计算机视觉 #深度学习

该博客详细介绍了OliverRensu在Shunted Transformer上的研究，这是一种针对大型预训练模型的压缩技术。作者讨论了如何通过结构化剪枝和量化等方法有效减小模型大小，同时保持高性能。博客还涵盖了在实际应用中实施这些优化策略的步骤和经验。

https://github.com/OliverRensu/Shunted-Transformer.

 

 

 

 

【DEIM创新改进】全网独家创新、注意力改进篇 | CVPR 2023 | DEIM 引入BLRAttention注意力模块，实现动态、查询感知稀疏注意力的新机制，所有CV任务通用
Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文
11-01 56
本文提出了一种新型双层路由注意力机制BLRAttention，用于改进VisionTransformer的计算效率。针对全局注意力带来的高计算量和内存占用问题，该方法通过双层路由实现动态、查询感知的稀疏注意力：首先在区域级别筛选相关键值对，然后在选定区域内进行细粒度注意力计算。实验表明，该方法在图像分类、目标检测和语义分割等任务中均表现出卓越性能与计算效率。文中详细介绍了BLRA模块的核心原理、结构图和实现代码，并提供了在HGNetV2模型中添加该模块的详细操作步骤。
改进YOLOv5 | Stand-Alone Self-Attention | 针对视觉任务的独立自注意力层 | 搭建纯注意力FPN+PAN结构
YOLOv8项目贡献者
10-22 9879
常规的注意力机制是和卷积结合起来作为卷积的扩展来使用的，而独立自注意力不依赖卷积层，单独作为一层使用。
《Shunted Transformer: Shunted Self-Attention》CVPR 2022 oral
weixin_43994864的博客
04-13 947
最后，考虑到传统的feed-forward network中，全连接层是逐点的，不能学习cross token信息。在这里，未来通过指定前馈层中的细节来补充局部信息，作者提出detail specific feed-forward，如下图所示。具体地，通过在前馈层的两个全连接层之间添加特定于数据的层来补充前馈层中的局部细节。的长度更短，因此计算成本较低，但仍保留了捕获大对象的能力。变小时，虽然保留了更多的细节，但也带来了更多的计算成本。的值，因此，可以很好地定义模型和。中合并的token更多，
二十九章：Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation ——通过多尺度令牌聚合的抑制型自注意力
ADICDFHL的博客
07-21 653
最近的视觉Transformer（ViT）模型在各种计算机视觉任务中取得了令人鼓舞的结果，这要归功于其通过自注意力机制对图像补丁或标记建模长程依赖性的能力。然而，这些模型通常在每个层内为每个标记特征指定相似的感受野。这种约束不可避免地限制了每个自注意力层在捕捉多尺度特征方面的能力，从而导致在处理具有多个不同尺度对象的图像时性能下降。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的通用策略，称为抑制型自注意力（SSA），它允许ViTs在每个注意力层上对混合尺度的注意力进行建模。SSA的关键思想是在计算自注意力矩阵之前，
Vision Transformer | CVPR 2022 Oral - Shunted Transformer: Shunted Self-Attention
画心
05-17 821
CVPR 2022 Oral | Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation 本身可以看做是对 PVT 中对 K 和 V 下采样的操作进行多尺度化改进。对 K 和 V 分成两组，使用不同的下采样尺度，构建多尺度的头的 token 来和原始的 Q 对应的头来计算，最终结果拼接后送入输出线性层。
CVPR 2022 Oral | 全新视觉Transformer主干！NUS&字节跳动提出Shunted Transformer
阿木寺的博客
04-06 5721
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation论文链接: https://arxiv.org/abs/2111.15193代码链接（已开源）:https://github.com/OliverRensu/Shunted-Transforme...
【CVPR2022】论文列表与下载——PartFour
TomRen
06-12 3435
【CVPR2022】完整论文列表
CVPR2022论文列表（中英对照）
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wwtx的博客
04-10 3801
CVPR 2022 论文 提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录CVPR 2022 论文BackboneCLIPGANNASOCRNeRFVisual TransformerBackbone应用(Application)视觉和语言(Vision-Language)自监督学习(Self-supervised Learning)数据增强(Data Augmentation)目标检测(Object Detection)目标跟踪(Visual Tracking)多目标跟踪(M
2022年的有关语义分割的论文，含CVPR、ECCV、ICLR、AAAI
m0_61899108的博客
11-12 5844
2022年的有关语义分割的论文，含CVPR、ECCV、ICLR、AAAI。花时间看看看。
字节跳动智能创作团队多篇论文入选 CVPR 2022
字节跳动技术团队官方博客
04-13 8827
动手点关注干货不迷路????日前，CVPR 2022 官方公布了接收论文列表，来自字节跳动智能创作团队的 12 篇论文被 CVPR 收录，包含 1 篇 Oral（口头演讲论文）。CVPR 全称 IEEE 国际计算机视觉与模式识别会议（IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition），该会议始于 1983 ...
Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation
qgh1223的博客
05-03 637
近期提出的ViT模型在各种计算机视觉任务上展现了令人鼓舞的结果，这要归功于能够通过自注意力对补丁或令牌的长期依赖性进行建模。然而这些方法通常指定每个令牌相似感受野。这种约束不可避免地限制了每个自注意力层在捕捉多尺度特征的能力。本文提出一种新的注意力，称为分流自注意力（Shunted Self-attention，SAA），允许ViT在每个注意力层的混合尺度上对注意力进行建模。
Transformer系列：Shunted self-attention (CVPR2022 oral)
weixin_34992700的博客
06-22 397
The key idea of SSA is to inject heterogeneous receptive field sizes into tokens: before computing the self-attention matrix, it selectively merges tokens to represent larger object features while keeping certain tokens to preserve fine-grained features.
YOLO v11的学习记录（八） 使用自定义数据从头训练一个目标检测的模型
xulibo5828的博客
12-04 712
imags目录下保存图片，按照用途的不同又分为train（训练集）、var（验证集）和test（测试集），labels目录下保存与images目录下图片文件的同名txt文件，dataset.yaml是训练配置文件。model=yolo11n.yaml：使用的基础模型是 YOLOv11版本（yolo11n），但是不用它的预训练权重（从头训练），如果使用预训练权重，将该段指令改为：model=yolo11n.pt。当小批次运行成功后，修改和优化训练参数，进行正式训练。batch=16：每批处理 16 张图像。
基于检测变换器的无源目标检测
AI浩
12-01 829
在本节中，我们概述了我们的问题设置、基于Mean Teacher的SFOD架构及其更新机制，以及FRANCK的关键组件。CMMB利用伪标签诱导的二分匹配构建类间记忆库进行对比学习，增强特征区分度。OSSR通过基于查询融合的目标性得分分配动态的实例级损失权重来缓解类别不平衡。UQFD通过不确定性加权的、目标性引导的特征蒸馏改进知识迁移。最后，我们介绍了总体训练损失和DTUI，它通过动态调整EMA更新间隔来增强Mean Teacher的鲁棒性。
计算机中的图像是什么？
木梓油
12-01 652
图像处理和“理解”是计算机视觉（Computer Vision）的核心领域。理解图像如何被表示，是第一步也是最关键的一步。所有图像都是“数据”，以某种数据结构被存储和处理的一组组数字。根据表示方式的不同，图像可以分为位图和矢量图两大类。可以把位图想象成一幅巨大的“十字绣”或“乐高拼图”，每一格都有自己的颜色。图像的分辨率描述的就是像素的排列方式，即图像的宽度和高度分别有多少个像素点。 分辨率 = 图像宽度（像素） × 图像高度（像素） 比如 1920 × 1080， 表示图像宽 1920 像素、高 1080
计算机视觉·MaskFormer
2301_80132162的博客
11-30 330
借助了的核心思想，不过将原本的目标检测任务迁移到了语义分割和全景分割领域。
AI训练（目标检测：yolov8）
最新发布
weixin_48036026的博客
12-04 227
本文介绍 YOLOv8 目标检测项目实操全流程：含虚拟环境创建、PyCharm 配置及依赖安装，明确项目目录结构，给出模型预测、训练、验证、测试的终端命令。重点解析训练结果，包括最优与末次训练权重文件，results.png 中各类损失、精度、召回率、mAP 等指标含义，以及数据明细和标签分布，同时提及过拟合、样本不均衡等问题的应对思路，为项目实操与结果分析提供指导。
Java 实现图片清晰化（锐化处理）
qq_27246521的博客
12-01 119
使用「拉普拉斯核（5 为中心权重）」，既增强人脸边缘（如轮廓、眼睛、嘴巴），又不会过度失真（避免影响识别精度）。：直接复制原图边界像素，避免锐化后出现黑边（黑边会干扰人脸识别模型）。格式，去除透明通道（大多数人脸识别系统不支持带透明通道的图片）。方法中添加文件夹遍历逻辑，循环调用。如果需要处理批量图片，可在。
shunted transformer代码讲解
01-17
下面展示了一个简化版的Shunted Self-Attention机制的核心部分，该机制允许不同尺度下的特征聚合。 ```python import torch from torch import nn class ShuntedSelfAttention(nn.Module): def __init__(self, ...
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