标签：Hire AMiner 推荐 论文 MLP 重排 架构

AMiner论文推荐
论文标题：Hire-MLP: Vision MLP via Hierarchical Rearrangement
论文链接：https://www.aminer.cn/pub/612d9dd25244ab9dcbdfb442?f=cs
本文提出一种简单且有效的分层重排(Hierarchical Rearrangement)MLP架构Hire-MLP。已有MLP架构(如MLP-Mixer)对于不同图像尺寸的输入不够灵活，对于捕获空间信息不够高效。
Hire-MLP通过引入分层重排聚合全局与局部空域信息对已有MLP架构进行了改革，值得一提的是：Hire-MLP对于下游任务非常友好。具体来说，内区域(inner-region)重排捕获局部信息；为促进跨区域信息通信并捕获全局上下文信息，我们还提出了跨区域(cross-region)重排，它沿空间方向对所有tokens进行训练移位。所提Hire-MLP基于通道混叠MLP与重排操作而构建，因此具有高灵活性与高推理速度。
实验结果表明：Hire-MLP在ImageNet-1K基准数据集上取得了SOTA性能。比如，Hire-MLP取得了83.4%的top1精度 ，超过了其他Transformer与MLP模型，具有更好地精度-吞吐量均衡。
AMiner,让AI帮你理解科学！

标签：Hire,AMiner,推荐,论文,MLP,重排,架构
来源： https://blog.csdn.net/AI_Conf/article/details/120227706

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。