In order to make the model pay more attention to differentiated local regions, we propose an attention-based local region merging method Group Attention Transformer (GA-Trans), which evaluates the importance of each patch by using the self-attention weight inside the Transformer, and then aggregate...
多查询注意力(Multi Query Attention，MQA)和分组查询注意力(Group Query Attention，GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》中提出，旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注...
多查询注意力(MultiQuery Attention,MQA)和分组查询注意力(GroupQueryAttention,GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《FastTransformer Decoding: One Write-Head is All YouNeed》中提出,旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注,但随着近...
多查询注意力(Multi Query Attention,MQA)和分组查询注意力(Group Query Attention,GQA)是在近年来对Transformer模型的改进中引起关注的新技术。MQA最早于2019年的论文《Fast Transformer Decoding: One Write-Head is All You Need》中提出,旨在解决Transformer增量推理阶段效率低下的问题。虽然当时并没有引起广泛关注,...
we propose an attention-based local region merging method Group Attention Transformer (GA-Trans), which evaluates the importance of each patch by using the self-attention weight inside the Transformer, and then aggregates adjacent high weight attention blocks into groups, then randomly select groups ...
Transformer(ViT) 已被证明可以通过使用多头自注意力 (MHSA) 建模远程依赖性来增强视觉识别,这通常被表述为查询-键-值计算。 然而,从查询和密钥生成的注意力图仅捕获单一粒度的token到token的相关性。 在本文中,我们认为自注意力应该有一个更全面的机制来捕获标记和组(即多个相邻标记)之间的相关性,以获得更高的表...
YOLO目标检测专栏探讨了Transformer在视觉任务中的效能与计算成本问题,提出EfficientViT,一种兼顾速度和准确性的模型。EfficientViT通过创新的Cascaded Group Attention(CGA)模块减少冗余,提高多样性,节省计算资源。在保持高精度的同时,与MobileNetV3-Large相比,Eff
GQA(Grouped-Query Attention,GQA: Training Generalized Multi-Query Transformer Models from Multi-Head Checkpoints)是分组查询注意力,GQA将查询头分成G组,每个组共享一个Key 和 Value 矩阵。GQA-G是指具有G组的grouped-query attention。GQA-1具有单个组,因此具有单个Key 和 Value,等效于MQA。而GQA-H具有与头数...
为了解决群体活动识别的问题,研究人员也一直致力于寻找高效的方法来捕捉视频中的关系上下文,目前也有一些基于RNN、attention、图卷积、Transformer的方法来捕获时空关系。然而,目前的方法仍然面临两个挑战: (1)建立了一个综合建模时空上下文信息的桥梁(以前的方法大多是将时间和空间维度分开建模); ...
目前vision transformer 在不同视觉任务上如分类、检测等都展示出了强大的性能,但是其巨大的参数量和计算量阻碍了该模型进一步在实际场景中的应用。基于这个考虑,本文重点研究了如何在不增加额外参数量的前提下把模型的表达能力挖掘到极致,同时还要保证模型计算量在合理范围内,从而可以在一些存储容量小,计算能力弱的嵌入...