例如,VRWKV-S比ViT-S的准确度高1个百分点,同时浮点运算量减少了14%。VRWKV-L取得了与ViT-L相当的53.5 mIoU结果,而其 Backbone 网的计算量则少了25G FLOPs。 这些结果表明,VRWKV Backbone 网与ViT Backbone 网相比,能为语义分割提取更好的特征,并且在效率上也有所提高,这得益于线性复杂度注意力机制。 ...
Vision-RWKV 支持稀疏输入和稳定的扩展,通过类似 ViT 的块叠加图像编码器设计,包括用于注意力和特征融合的空间混合和通道混合模块。VRWKV 通过将图像转换为补丁,添加位置嵌入来形成图像标记,然后通过 L 个相同的编码器层处理图像,保持输入分辨率。 视觉版本的 RWKV 修改了原始论文的注意力机制有三个关键变化: 引入...
We report the #Param and #FLOPs of the backbone in this table. Citation If this work is helpful for your research, please consider citing the following BibTeX entry. @article{duan2024vrwkv,title={Vision-RWKV: Efficient and Scalable Visual Perception with RWKV-Like Architectures},author={Duan...
一篇基于RWKV的CLIP实验报告,主要改动在于 text augmentation,随机从raw, synthetic和generated三种方式中采样一个 backbone使用RWKV 一图胜千言 synthetic text可以理解为上一代类似OFA或者BLIP生成的caption,特点是比raw长一些,但也长不了太多。generation的text利用了LLM,总体来说会更长一些。只要幻觉问题不是dominat...