研究人员开发了Fusion，一个旨在通过统一的顺序令牌适配技术来提高视觉Transformer（ViTs）效率的新型框架。该框架以分阶段的方式协调令牌合并、提前退出和令牌修剪，使这些机制能够协同工作而非竞争。Fusion还集成了轻量级路由模块，无需重新训练即可动态调整准确率-延迟权衡。在DeiT-S的ImageNet-1k上的实验表明，Fusion在计算预算方面匹配或超过了最先进的自适应ViT方法，同时显著降低了校准误差和推理能耗。 AI
影响 提高了视觉Transformer的效率，可能降低图像分析任务的计算成本。
排序理由 详细介绍了一种用于提高视觉Transformer效率的新框架的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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