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标签:加速优化×
6月16日
20:46
AITOP6月16日 20:46
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6月12日
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AITOP6月12日 12:57
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6月11日
15:28
AITOP6月11日 15:28
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AITOP6月11日 15:23
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每秒1107个token,Google开源的扩散模型为什么能改变本地推理格局?
5月25日
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11:14arXiv cs.AI@Shuhong Zheng, Michael Oechsle, Erik Sandström, Marie-Julie Rakotosaona, Federico Tombari, Igor Gilitschenski
精选
视觉几何Transformer在多视图3D重建中表现出色,但全局注意力层导致计算成本随输入序列长度二次增长,限制了可扩展性和效率。本文提出一种简单通用的策略:限制每个查询在全局注意力中交互的键/值令牌数量。通过两阶段框架实现有效令牌选择:帧间选择基于多样性策略确保场景覆盖,帧内选择利用注意力熵指导层感知稀疏化。实验表明,该方法在500张图像场景下加速超过85%,同时保持甚至提升基线性能,为视觉几何Transformer的未来应用提供了关键优化思路。
论文视觉几何Transformer令牌选择3D重建注意力机制加速优化

推荐理由:做3D重建或视觉Transformer的开发者,这篇论文用两阶段令牌选择解决了计算瓶颈,85%的加速效果值得直接参考实现。
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