摘要： 前言 Transformers已成为计算机视觉最新进展的核心。然而，从头开始训练ViT模型可能会耗费大量资源和时间。在本文中旨在探索降低ViT模型训练成本的方法。引入了一些算法改进，以便能够在有限的硬件（1 GPU）和时间（24小时）资源下从头开始训练ViT模型。首先，提出了一种向ViT架构添加局部 阅读全文

摘要： 前言 本文介绍了 FastViT，这是一种混合ViT架构，可获得最先进的延迟-准确性权衡。它引入了一种新颖的token混合运算符 RepMixer，是 FastViT 的构建块，使用结构重新参数化通过删除网络中的跳过连接来降低内存访问成本。进一步应用训练时间过度参数化和大核卷积来提高准确性，并根据经 阅读全文