ImageNet上与广泛使用的基于cnn的模型相比,EfficientFormer在准确率和延迟之间实现了更好的权衡。 传统的vit在延迟方面仍然表现不佳。EfficientFormer-L3的top-1准确率比PoolFormer-S36高1%,在Nvidia A100GPU上快3倍,在iPhone NPU上快2.2倍,在iPhone CPU上快6.8倍。 EfficientFormer-L1的Top1精度比MobileViT-XS高4.4...
ImageNet上与广泛使用的基于cnn的模型相比,EfficientFormer在准确率和延迟之间实现了更好的权衡。 传统的vit在延迟方面仍然表现不佳。EfficientFormer-L3的top-1准确率比PoolFormer-S36高1%,在Nvidia A100 GPU上快3倍,在iPhone NPU上快2.2倍,在iPhone CPU上快6.8倍。 EfficientFormer-L1的Top1精度比MobileViT-XS高4...
ImageNet上与广泛使用的基于cnn的模型相比,EfficientFormer在准确率和延迟之间实现了更好的权衡。 传统的vit在延迟方面仍然表现不佳。EfficientFormer-L3的top-1准确率比PoolFormer-S36高1%,在Nvidia A100 GPU上快3倍,在iPhone NPU上快2.2倍,在iPhone CPU上快6.8倍。 EfficientFormer-L1的Top1精度比MobileViT-XS高4...
ImageNet上与广泛使用的基于cnn的模型相比,EfficientFormer在准确率和延迟之间实现了更好的权衡。 传统的vit在延迟方面仍然表现不佳。EfficientFormer-L3的top-1准确率比PoolFormer-S36高1%,在Nvidia A100 GPU上快3倍,在iPhone NPU上快2.2倍,在iPhone CPU上快6.8倍。 EfficientFormer-L1的Top1精度比MobileViT-XS高4...
22年10月论文“EfficientFormer: Vision Transformers at MobileNet Speed“,来自Snap和东北大学。 视觉Transformer(ViT)在计算机视觉任务方面取得了快速进展,在各种基准测试上取得了可喜的成果。然而,由于大量的参数和模型设计,例如注意机制,基于ViT的模型通常比轻量级卷积网络慢几倍。因此,实时应用程序的ViT部署尤其具有挑战...
在具有类似的延迟和参数情况下,所提出的模型EfficientFormer V2在ImageNet-1K上的精度比MobileNet V2的top-1高3.5%。这项工作表明,即使在MobileNet级别的大小和速度下,经过适当设计和优化的视觉Transformer也可以实现高性能。 如图显示的是EfficientFormer V2达到了模型小规模和快速推理情况下的高性能。
Efficientformer是一种旨在提高Transformer模型计算效率的模型架构。它借鉴了传统Transformer模型的自注意力机制,并在此基础上进行了优化和改进。Efficientformer的关键在于引入了轻量化的注意力机制,采用了一系列有效的参数共享和剪枝策略,从而在保证模型性能的前提下,大幅减少了模型参数量和计算复杂度,提高了模型的计算效率...
我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高,这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高,所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。 Transformers能否在获得高性能的同时,跑得和MobileNet一样快?为了回答这个问题,作者首先回顾了基于vit的模型中使用的网络架构和运算,并说明...
EfficientFormer-L1 在 ImageNet-1K 分类任务上实现了 79.2% 的 top-1 准确率,推理时间仅为 1.6 ms,与 MobileNetV2 相比,延迟降低了 6%,top-1 准确率提高了 7.4%。有希望的结果表明,延迟不再是广泛采用Vision Transformers的障碍。 EfficientFormer-L7 实现了 83.3% 的准确率,延迟仅为 7.0 ms,大大优于 ViT...
EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers 我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高,这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高,所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。 Transformers能否在获得高性能的同时,跑得和MobileNet一样快?为了回答这个问题,作者首先...