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Human visual system model
Human visual system model
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注视动态Transformer模仿人眼视觉，实现高效与鲁棒性
研究人员开发了一种受人眼视觉系统注视采样和眼动启发的注视动态Transformer（FDT）。该架构动态选择要处理的Token，在无需针对这些挑战进行专门训练的情况下，即可提高效率和对噪声及对抗性攻击的鲁棒性。在50%的注视预算下，FDT展现出比DeiT-S更高的准确率，同时显著减少了计算量，展示了准确率与效率之间有希望的权衡。
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新研究表明局部注意力是视觉模型泛化的关键
一篇新的研究论文探讨了人类视觉处理与当前计算机视觉模型之间的差异，特别是在局部性和长度泛化方面。研究发现，人类视觉使用局部观察，而许多计算机视觉模型则全局处理图像。研究表明，视觉模型可以学会利用全局捷径，导致在泛化到长度或复杂度增加的任务时出现失败。然而，依赖严格局部感知的循环视觉策略有助于缓解这些泛化失败，表明局部注意力可能对视觉模型中稳健的组合泛化至关重要。