Jan, 2022

BOAT: 双向局部注意力视觉 Transformer

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TL;DR本文提出了一种新的局部自注意机制 BOAT，该机制在特征空间中对局部窗口中的补丁进行聚类，并在每个聚类中进行自我注意。将 BOAT 集成进 CSWin 模型，实验结果表明，BOAT-CSWin 模型在多个基准数据集上表现良好，明显优于现有的卷积神经网络模型和视觉 Transformer。
vision transformerslocal self-attentionfeature-space local attentionboatcswin model
发现论文，激发创造
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    Mar, 2022

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    Jun, 2024

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    Dec, 2021

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    Jul, 2022

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    该研究通过引入多轴关注模型和卷积等新元素，提出了一种高效且可扩展的注意力模型，即 MaxViT。利用 MaxViT 作为骨干网络，在图像分类和物体检测等任务上都取得了领先的性能。同时，该模型还证明了其在图像生成方面的潜在优势。

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  • 具有增强自注意力的轻量级视觉 Transformer

    本研究提出了 Lite Vision Transformer（LVT），一种新型的轻量级 transformer 网络，其中包含两种增强自注意力机制，以提高模型在移动部署中的性能表现，并在 ImageNet 识别、ADE20K 语义分割和 COCO 全景分割中具有优越性能。

    Dec, 2021

  • 快速视觉 Transformer 模型：具有分层注意力机制

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    Jun, 2023