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Quick ViTs 提升 Vision Transformer 效率，通过等变性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了“Quick ViTs”，一种通过引入对反射和旋转的等变性来提高 Vision Transformers (ViTs) 效率的新方法。这些 Quick ViTs 利用在二面体对称群 D8 的傅里叶域中运行的线性层，与标准 ViTs 相比，显著减少了 FLOPs 和内存使用量。在 ImageNet-1K 上使用监督（DeiT-III）和自监督（DINOv2）训练方法进行的实证评估表明，Quick ViTs 在提供显著计算优势的同时，可以达到或超过基线准确率。 AI

影响 为 Vision Transformers 提供了显著的计算效率提升，有可能加速其在资源受限环境中的应用。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · David Nordstr\"om, Johan Edstedt, Fredrik Kahl, Georg B\"okman ·

    Quick ViTs：通过等变性加速 Vision Transformers

    arXiv:2505.15441v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Natural images exhibit strong geometric regularities: local structures, such as edges, corners, and textures, appear in many orientations and mirror configurations. Since Vision Transformers (ViTs) operate on square image …

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