Adaptive Computation Time

RD-ViT 降低分割数据需求，参数更少，性能优于标准 ViT

研究人员开发了 RD-ViT，一种用于语义分割任务的新型循环深度视觉Transformer。该架构通过使用一个共享的、循环多次的Transformer块，显著降低了数据依赖性，这与需要为每一层使用独特参数的传统视觉Transformer不同。RD-ViT 结合了自适应计算时间和混合专家等技术来提高效率和专业化，在心脏MRI分割基准测试中，以更少的数据和更少的参数展示了改进的性能。