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小数据集上基于语义的局部注意视觉Transformer方法
1
作者
冯欣
王俊杰
+1 位作者
钟声
方婷婷
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第1期314-320,共7页
在小数据集上从零开始训练时,视觉Transformer无法与同规模的卷积神经网络媲美。基于图像的局部注意力方法,可以显著提高ViT的数据效率,但是会丢失距离较远但相关的补丁之间的信息。为了解决上述问题,提出一种双向并行局部注意力视觉Tra...
在小数据集上从零开始训练时,视觉Transformer无法与同规模的卷积神经网络媲美。基于图像的局部注意力方法,可以显著提高ViT的数据效率,但是会丢失距离较远但相关的补丁之间的信息。为了解决上述问题,提出一种双向并行局部注意力视觉Transformer的方法。该方法首先在特征层面上对补丁进行分组,在组内执行局部注意力,以利用特征空间中补丁之间的关系弥补信息丢失。其次,为了有效融合补丁之间的信息,将基于语义的局部注意力和基于图像的局部注意力并行结合起来,通过双向自适应学习来增强ViT模型在小数据上的性能。实验结果表明,该方法在计算量为15.2 GFLOPs和参数量为57.2 M的情况下,分别在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上实现了97.93%和85.80%的准确性。相比于其他方法,双向并行局部注意力视觉Transformer在增强局部引导能力的同时,保持了局部注意力所需属性的有效性。
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关键词
深度学习
图像分类
TRANSFORMER
局部
注意
力
基于语义的局部注意
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职称材料
题名
小数据集上基于语义的局部注意视觉Transformer方法
1
作者
冯欣
王俊杰
钟声
方婷婷
机构
重庆理工大学计算机科学与工程学院
西南大学人工智能学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第1期314-320,共7页
基金
重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX0493)
重庆市技术创新与应用发展重点项目(cstc2021jscx-dxwtBX0018)
重庆理工大学研究生教育高质量发展项目(gzlcx20233200)。
文摘
在小数据集上从零开始训练时,视觉Transformer无法与同规模的卷积神经网络媲美。基于图像的局部注意力方法,可以显著提高ViT的数据效率,但是会丢失距离较远但相关的补丁之间的信息。为了解决上述问题,提出一种双向并行局部注意力视觉Transformer的方法。该方法首先在特征层面上对补丁进行分组,在组内执行局部注意力,以利用特征空间中补丁之间的关系弥补信息丢失。其次,为了有效融合补丁之间的信息,将基于语义的局部注意力和基于图像的局部注意力并行结合起来,通过双向自适应学习来增强ViT模型在小数据上的性能。实验结果表明,该方法在计算量为15.2 GFLOPs和参数量为57.2 M的情况下,分别在CIFAR-10和CIFAR-100数据集上实现了97.93%和85.80%的准确性。相比于其他方法,双向并行局部注意力视觉Transformer在增强局部引导能力的同时,保持了局部注意力所需属性的有效性。
关键词
深度学习
图像分类
TRANSFORMER
局部
注意
力
基于语义的局部注意
Keywords
deep learning
image classification
Transformer
local attention
semantics-based local attention
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小数据集上基于语义的局部注意视觉Transformer方法
冯欣
王俊杰
钟声
方婷婷
《计算机应用研究》
北大核心
2025
0
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已选择
0
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参考文献
引证文献
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