我们提出了BoTNet,这是一种概念上简单但功能强大的骨干架构,结合了自注意力机制,用于图像分类、目标检测和实例分割等多个计算机视觉任务。通过仅在ResNet的最后三个瓶颈块中用全局自注意力替换空间卷积,并且没有其他更改,我们的方法显著提高了实例分割和目标检测的基线性能,同时减少了参数,且在延迟方面的开销极小。通过设计BoTNet,我们还指出带有
计算效率:尽管自注意力机制的计算和内存需求随着空间维度呈二次方增长,但通过在低分辨率特征图上应用自注意力层,BoTNet有效地控制了计算开销。 扩展性:BoTNet不仅适用于图像分类,还在更高分辨率的图像检测和实例分割任务中表现出色。例如,BoTNet在训练72个epoch后,在更大图像尺寸(1280×1280)上的性能优于ResNet,展示了...
计算效率:尽管自注意力机制的计算和内存需求随着空间维度呈二次方增长,但通过在低分辨率特征图上应用自注意力层,BoTNet有效地控制了计算开销。 扩展性:BoTNet不仅适用于图像分类,还在更高分辨率的图像检测和实例分割任务中表现出色。例如,BoTNet在训练72个epoch后,在更大图像尺寸(1280×1280)上的性能优于ResNet,展示了...