计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略_transformer加速

计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略

• 一、前言
• 二、Transformer 基础概念回顾​
• • 2.1 Transformer 架构概述​
  • 2.2 自注意力机制原理​
• 三、Transformer 轻量化策略​
• • 3.1 模型结构优化​
  • • 3.1.1 减少层数和头数​
    • 3.1.2 优化 Patch 大小​
  • 3.2 参数共享与剪枝​
  • • 3.2.1 参数共享​
    • 3.2.2 剪枝​
  • 3.3 知识蒸馏​
• 四、Transformer 加速策略​
• • 4.1 模型量化​
  • • 4.2.2 TPU 加速
  • 4.3 算法优化
  • • 4.3.1 稀疏注意力机制
    • 4.3.2 快速注意力算法
  • 5.1 评估指标
  • 5.2 实验结果
• 六、总结与展望
• 致读者一封信

计算机视觉：Transformer的轻量化与加速策略 ，人工智能，计算机视觉，大模型，AI，在计算机视觉领域，Transformer 自被引入后，凭借其强大的特征建模能力，在图像分类、目标检测、语义分割等众多任务中取得了优异的成绩。然而，原始的 Transformer 模型结构复杂，参数量巨大，计算资源消耗高，导致模型训练和推理速度慢，难以部署在资源受限的设备（如移动设备、嵌入式设备）上。因此，研究 Transformer 的轻量化与加速策略成为推动其广泛应用的关键。本文将深入探讨各种轻量化与加速技术，并结合代码示例进行详细说明。

一、前言

计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行