Official PyTorch implementation of FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention - Romatic-zbj/FasterViT
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论文地址:https://arxiv.org/abs//2306.06189 论文代码:https://github.com/NVlabs/FasterViT Introduction ViT最近在计算机视觉领域变得流行,并在图像分类、目标检测和语义分割等各种应用中取得了卓越的性能。尽管如此,纯ViT模型由于缺乏归纳偏置,导致需要更多的训练数据并可能影响性能。而由CNN和ViT组成的混合架构则可...
论文地址:https://arxiv.org/abs//2306.06189 论文代码:https://github.com/NVlabs/FasterViT Introduction ViT最近在计算机视觉领域变得流行,并在图像分类、目标检测和语义分割等各种应用中取得了卓越的性能。尽管如此,纯ViT模型由于缺乏归纳偏置,导致需要更多的训练数据并可能影响性能。而由CNN和ViT组成的混合架构...
Code: github.com/NVlabs/Faste 导读 今天为大家带来 NVIDIA 研究团队最新开源的一个高效神经网络架构 "FasterViT",旨在提高计算机视觉领域的图像处理速度。 与常规的神经网络架构一样,FasterViT 结合了CNN在局部特征学习方面的优势和Transformer在全局建模能力方面的优势。此外,论文的亮点是引入了一种称为Hierarchical ...
论文设计了新的CNN-ViT混合神经网络FasterViT,重点关注计算机视觉应用的图像吞吐能力。FasterViT结合CNN的局部特征学习的特性和ViTHAT 论文: FasterViT: Fast Vision Transformers with Hierarchical Attention 论文地址:https://arxiv.org/abs//2306.06189 论文代码:https://github.com/NVlabs/FasterViT ...
官方源码:https://github.com/NVlabs/FasterViT 这是一篇来自英伟达的论文。FasterViT结合了CNN的快速局部表示学习和ViT的全局建模特性的优点。新提出的分层注意力(HAT)方法将具有二次复杂度的全局自注意力分解为具有减少计算成本的多级注意力。受益于基于窗口的高效自注意力。每个窗口都可以访问参与局部和全局表示学习的...
代码:github.com/NVlabs/Fast… 前言 随着数据集的规模和模型的复杂性不断增加,ViT在处理大规模图像数据时面临着一些挑战。为了解决这些问题,研究人员提出了Faster Vision Transformer(FasterVIT),这是一种经过改进的ViT网络架构。注于计算机视觉(CV)应用的高图像吞吐量。FasterViT融合 了CNN中快速局部表示学习...
https://github.com/NVlabs/FasterViT 出发点 本文旨在面向主流硬件设备(如GPU)研发具有高吞吐量的骨干架构。当前主流硬件设备包含多个CUDA与Tensor核计算单元,它需要进行频繁的数据迁移进行计算,可能会受到数据移动带宽影响。因此,以下两种类型算子需要进行精心平衡以最大化吞吐量: 受计算量约束的算子称之为math-limited...
A large number of detailed experiments show the accuracy and reliability of our model. Our code will be released in https://github.com/54zanly/FE-VIT .doi:10.1117/12.2657205Li ZhangJianming DuRujing WangProceedings of SPIE