微软亚洲研究院推轻量级视觉网络新主干 AFF Token Mixer

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微软亚洲研究院的研究人员在 ICCV2023 上发表了一篇论文,提出了一种名为 Adaptive Fourier Filter(AFF)的轻量高效 Token Mixer。通过傅立叶变换等效地实现 Token 的融合,从而降低视觉神经网络的计算复杂度。研究人员设计的 AFF Token Mixer 将 Token 融合的计算复杂度从 O (N^2) 降低到 O (NlogN),并实现了全局自适应的 Token 融合。基于 AFF Token Mixer 构建的轻量级神经网络 AFFNet 在 ImageNet 上取得了 79.8% 的准确率,并在多个下游任务上展现出色的性能。这一研究为轻量级视觉网络的设计提供了新思路和范例。

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