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即插即用篇 | YOLOv8 引入单头视觉Transformer模块 | CVPR 2024

本改进已同步到YOLO-Magic框架!

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最近,高效的视觉Transformer在资源受限的设备上以低延迟表现出了出色的性能。传统上,它们在宏观层面上采用4×4的Patch嵌入和四阶段结构,而在微观层面上使用多头配置的复杂注意力机制。本文旨在通过内存高效的方式解决各个设计层面的计算冗余问题。我们发现,使用更大步幅的Patchify起始层不仅可以降低内存访问成本,还能够通过在早期阶段利用减少空间冗余的Token表示来实现具有竞争力的性能。此外,我们的初步分析表明,早期阶段的注意力层可以用卷积替代,而后期阶段的多个注意力头在计算上是冗余的。为了解决这一问题,我们引入了一个单头注意力模块,它从根本上防止了注意力头的冗余,同时通过并行结合全局和局部信息提升了准确性。

基于我们的解决方案,我们提出了SHViT,即单头视觉Transformer,它在速度与准确性的平衡上达到了当前的最佳水平。例如,在ImageNet-1k

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