网站注册要多少钱,网站建设的基本步骤有哪些,wordpress如何增加产品类目,郑州企业网站设计公司哪家好文章目录 摘要1、简介2、相关工作3、方法4、实验5、消融研究6、与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论摘要
https://arxiv.org/pdf/2309.01439.pdf 大型可分离核注意力（LSKA）模块的视觉注意力网络（VAN）已被证明在各种基于视觉的任务上提供了卓越的性… 文章目录 摘要1、简介2、相关工作3、方法4、实验5、消融研究6、与最先进方法的比较7、ViTs和CNNs的鲁棒性评估基准比较8、结论 摘要
https://arxiv.org/pdf/2309.01439.pdf 大型可分离核注意力（LSKA）模块的视觉注意力网络（VAN）已被证明在各种基于视觉的任务上提供了卓越的性能，超过了视觉转换器（ViTs）。然而，这些LSKA模块中的逐深度卷积层随着卷积核尺寸的增加，计算和内存占用呈二次增长。为了缓解这些问题，并使VAN的注意力模块能够使用极大的卷积核，我们提出了一种大型可分离核注意力模块，称为LSKA。LSKA将深度卷积层的2D卷积核分解为级联的水平1D和垂直1D内核。与标准LKA设计不同，提出的分解使得可以直接使用注意力模块中的深度卷积层的大内核，而不需要任何额外的块。我们证明，与标准LKA模块相比，VAN中的提议LSKA模块可以获得相当的性能，并降低计算复杂性和内存占用。我们还发现，随着内核尺寸的增加，提议的LSKA设计使VAN更加偏向于对象的形状而不是纹理。此外，我们对LKA和LSKA在VAN、ViTs和最近的
