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「DVT：华为提出动态级联 Vision Transformer，性能杠杠的」——NeurIPS 2021 年会上的技术文章
在 NeurIPS 2021 年会上，华为研发团队发表了一篇技术文章，提出了一种新的视觉变形器（Vision Transformer，VT）架构——动态级联 Vision Transformer（Dynamic Coupled Vision Transformer，DVT）。DVT 通过动态地将多个 VT 模块联合起来，提高了模型的性能和效率。
VT 是一种新兴的深度学习模型，它通过直接处理图像的像素序列来替代传统的卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。VT 的性能和效率已经取得了令人印象深刻的进展，但它们仍然存在一些局限性，例如计算复杂性和内存要求。
DVT 通过将多个 VT 模块联合起来，来解决这些问题。每个 VT 模块处理一小部分的图像，并将其输出传递给下一个模块。DVT 通过动态地选择哪些模块需要与其他模块进行联合处理，来提高模型的性能和效率。
DVT 的主要特性包括：
动态级联：DVT 通过动态地选择哪些 VT 模块需要与其他模块进行联合处理，来提高模型的性能和效率。
多尺度处理：DVT 可以处理图像的多个尺度，并将其输出传递给下一个模块。
自适应计算：DVT 可以自适应地计算每个 VT 模块的输出，并将其传递给下一个模块。
内存优化：DVT 可以通过将多个 VT 模块联合起来，来优化内存使用。
DVT 的性能和效率已经取得了令人印象深刻的进展。在 CIFAR-10 和 ImageNet 数据集上，DVT 的性能和效率已经超过了其他 VT 和 CNN 模型。
DVT 的应用场景包括：
图像分类：DVT 可以用于图像分类任务，并提供高性能和高效率。
目标检测：DVT 可以用于目标检测任务，并提供高精度和高速度。
语义分割：DVT 可以用于语义分割任务，并提供高分辨率和高速度。
DVT 的技术突破和进展在 NeurIPS 2021 年会上得到了广泛的关注和讨论。它是一种新的视觉变形器架构，具有高性能和高效率，并可以应用于多种图像处理任务。
