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MHVTs:多尺度混合视觉自注意力模型
1
作者
高丽丽
应文豪
+2 位作者
钟珊
胡文军
吴晓宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1395-1402,共8页
为提高ViT模型在小型数据集上从零开始训练的性能,提出一种多尺度混合ViT模型(MHVT),由多尺度扩张局部聚集模块(MDLA)和多尺度先下采样再上采样模块(MPUA)组成。MDLA利用不同膨胀率的深度可分卷积在不同通道上提取不同尺度的局部特征。M...
为提高ViT模型在小型数据集上从零开始训练的性能,提出一种多尺度混合ViT模型(MHVT),由多尺度扩张局部聚集模块(MDLA)和多尺度先下采样再上采样模块(MPUA)组成。MDLA利用不同膨胀率的深度可分卷积在不同通道上提取不同尺度的局部特征。MPUA在自注意力计算前,在不同的通道上对查询、键和值进行不同粒度的池化处理,保持计算效率的同时捕获多尺度的全局特征。在各种小尺寸数据集上的大量实验验证了MHVT在精度和速度方面均获得了更好的权衡。
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关键词
视觉自注意力模型
局部相关性
多尺度特征交互
卷积神经网络
小型数据集
自注意力模型
卷积神经网络
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职称材料
题名
MHVTs:多尺度混合视觉自注意力模型
1
作者
高丽丽
应文豪
钟珊
胡文军
吴晓宇
机构
湖州师范学院信息工程学院
常熟理工学院计算机科学与工程学院
常熟理工学院苏州市工业智能与大数据创新实验室
常熟理工学院商学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第5期1395-1402,共8页
基金
国家自然科学基金项目(62376041)。
文摘
为提高ViT模型在小型数据集上从零开始训练的性能,提出一种多尺度混合ViT模型(MHVT),由多尺度扩张局部聚集模块(MDLA)和多尺度先下采样再上采样模块(MPUA)组成。MDLA利用不同膨胀率的深度可分卷积在不同通道上提取不同尺度的局部特征。MPUA在自注意力计算前,在不同的通道上对查询、键和值进行不同粒度的池化处理,保持计算效率的同时捕获多尺度的全局特征。在各种小尺寸数据集上的大量实验验证了MHVT在精度和速度方面均获得了更好的权衡。
关键词
视觉自注意力模型
局部相关性
多尺度特征交互
卷积神经网络
小型数据集
自注意力模型
卷积神经网络
Keywords
Vision Transformers
local relevance
multi-scale feature interaction
convolutional neural networks
small datasets
Transformer
convolutional neural network
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
MHVTs:多尺度混合视觉自注意力模型
高丽丽
应文豪
钟珊
胡文军
吴晓宇
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
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参考文献
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