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机构名称：
¥ 1.0
视觉变压器（VIT）在Handing高分辨率图像时的准确性卓越，但它面临着重要的空间冗余的挑战，从而增加了综合和记忆要求。为了解决这个问题，我们提出了本地化和焦点视觉变压器（LF- VIT）。该模型通过战略性地减少综合需求而不影响性能来运行。在本地化阶段，制定了降低的分辨率图像；如果确定的预测仍然难以捉摸，则触发我们的培养邻里全球阶级注意（NGCA）机制，根据初始发现有效识别和点亮阶级歧视区域。随后，在焦点阶段中，该指定的重新从原始图像使用以增强认可。唯一地，LF-VIT在两个阶段都采用一致的参数，以确保无缝的端到端优化。我们的经验测试肯定了LF-Vit的能力：它可以重新降低DEIT-S的拖鞋63％，并同意会增强吞吐量双重。该项目的代码位于https://github.com/edgeai1/lf-vit.git。
arxiv：2402.00033v1 [cs.cv] 2024年1月8日
主要关键词
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