懂AI

SPViT:通过软令牌剪枝实现更快的视觉Transformer

RayRay
SPViT自注意力机制卷积层视觉Transformer模型剪枝Github开源项目

SPViT

SPViT:通过软令牌剪枝实现更快的视觉Transformer

近年来,视觉Transformer(ViT)在计算机视觉领域取得了突破性进展,但其庞大的计算和内存消耗限制了其在实际应用中的推广。为了解决这一问题,研究人员提出了SPViT(Soft Token Pruning for Vision Transformers)方法,通过将预训练ViT模型中的自注意力层剪枝为卷积层,实现了更快速、更紧凑的混合模型。

SPViT的核心思想

SPViT的核心思想是将自注意力层剪枝为卷积层,同时保持模型的精度。具体来说,SPViT提出了一种自注意力层和卷积层之间的权重共享方案,将搜索问题转化为寻找参数子集的问题。这种方法显著降低了搜索成本,使得在单路径中实现高效剪枝成为可能。

SPViT的主要特点

  1. 软令牌剪枝: SPViT采用软令牌剪枝技术,通过动态注意力机制自适应地选择重要的令牌,而不是简单地丢弃不重要的令牌。

  2. 单路径搜索: 通过权重共享方案,SPViT将搜索问题转化为在单一路径中寻找最优参数子集,大大降低了搜索复杂度。

  3. 保持精度: SPViT在减少计算量的同时,能够保持甚至提高模型的精度,这得益于其巧妙的剪枝策略和知识蒸馏技术。

  4. 适用性广: SPViT可以应用于多种ViT架构,如DeiT和Swin Transformer,展现了良好的通用性。

实验结果

研究人员在多个benchmark上评估了SPViT的性能,结果表明SPViT能够显著降低模型的参数量和计算量,同时保持或提高精度。以下是部分实验结果:

  • SPViT-DeiT-Ti: 在仅有4.9M参数和1.0G FLOPs的情况下,实现了70.7%的Top-1准确率。
  • SPViT-DeiT-S: 使用16.4M参数和3.3G FLOPs,达到了78.3%的Top-1准确率。
  • SPViT-Swin-Ti: 在26.3M参数和3.3G FLOPs下,实现了80.1%的Top-1准确率。

值得注意的是,通过知识蒸馏技术,SPViT的性能可以进一步提升。例如,SPViT-DeiT-Ti*在相同的参数量和计算量下,Top-1准确率提高到了73.2%。

SPViT的应用前景

SPViT为ViT模型在资源受限场景下的应用开辟了新的可能性。它可以应用于以下领域:

  1. 移动设备: SPViT压缩后的模型可以更好地适应移动设备的计算和内存限制。

  2. 实时视觉任务: 在自动驾驶、视频监控等需要实时处理的场景中,SPViT可以提供更快的推理速度。

  3. 边缘计算: SPViT使得在边缘设备上部署高性能ViT模型成为可能,有助于减少数据传输和提高隐私保护。

  4. 大规模视觉处理: 在需要处理海量视觉数据的场景中,SPViT可以显著降低计算成本。

结论与展望

SPViT通过创新的软令牌剪枝技术,成功地将自注意力层转化为卷积层,在保持模型精度的同时大幅降低了计算复杂度。这一方法不仅提高了ViT模型的效率,还为深度学习模型压缩领域提供了新的思路。

未来的研究方向可能包括:

  1. 进一步优化SPViT的剪枝策略,以适应不同的硬件平台和应用场景。
  2. 探索将SPViT与其他模型压缩技术(如量化、知识蒸馏)结合的可能性。
  3. 将SPViT应用于更广泛的视觉任务,如目标检测、语义分割等。
  4. 研究SPViT在跨模态学习中的潜在应用。

随着研究的深入,我们有理由相信SPViT将为计算机视觉领域带来更多突破,推动ViT模型在实际应用中的广泛部署。

编辑推荐精选

AEE

AEE

AI Excel全自动制表工具

AEE 在线 AI 全自动 Excel 编辑器，提供智能录入、自动公式、数据整理、图表生成等功能，高效处理 Excel 任务，提升办公效率。支持自动高亮数据、批量计算、不规则数据录入，适用于企业、教育、金融等多场景。

UI-TARS-desktop

UI-TARS-desktop

基于 UI-TARS 视觉语言模型的桌面应用，可通过自然语言控制计算机进行多模态操作。

UI-TARS-desktop 是一款功能强大的桌面应用，基于 UI-TARS（视觉语言模型）构建。它具备自然语言控制、截图与视觉识别、精确的鼠标键盘控制等功能，支持跨平台使用（Windows/MacOS），能提供实时反馈和状态显示，且数据完全本地处理，保障隐私安全。该应用集成了多种大语言模型和搜索方式，还可进行文件系统操作。适用于需要智能交互和自动化任务的场景，如信息检索、文件管理等。其提供了详细的文档，包括快速启动、部署、贡献指南和 SDK 使用说明等，方便开发者使用和扩展。

Wan2.1

Wan2.1

开源且先进的大规模视频生成模型项目

Wan2.1 是一个开源且先进的大规模视频生成模型项目，支持文本到图像、文本到视频、图像到视频等多种生成任务。它具备丰富的配置选项，可调整分辨率、扩散步数等参数，还能对提示词进行增强。使用了多种先进技术和工具，在视频和图像生成领域具有广泛应用前景，适合研究人员和开发者使用。

爱图表

爱图表

全流程 AI 驱动的数据可视化工具，助力用户轻松创作高颜值图表

爱图表（aitubiao.com）就是AI图表，是由镝数科技推出的一款创新型智能数据可视化平台，专注于为用户提供便捷的图表生成、数据分析和报告撰写服务。爱图表是中国首个在图表场景接入DeepSeek的产品。通过接入前沿的DeepSeek系列AI模型，爱图表结合强大的数据处理能力与智能化功能，致力于帮助职场人士高效处理和表达数据，提升工作效率和报告质量。

Qwen2.5-VL

Qwen2.5-VL

一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入

Qwen2.5-VL 是一款强大的视觉语言模型，支持图像和视频输入，可用于多种场景，如商品特点总结、图像文字识别等。项目提供了 OpenAI API 服务、Web UI 示例等部署方式，还包含了视觉处理工具，有助于开发者快速集成和使用，提升工作效率。

HunyuanVideo

HunyuanVideo

HunyuanVideo 是一个可基于文本生成高质量图像和视频的项目。

HunyuanVideo 是一个专注于文本到图像及视频生成的项目。它具备强大的视频生成能力，支持多种分辨率和视频长度选择，能根据用户输入的文本生成逼真的图像和视频。使用先进的技术架构和算法，可灵活调整生成参数，满足不同场景的需求，是文本生成图像视频领域的优质工具。

WebUI for Browser Use

WebUI for Browser Use

一个基于 Gradio 构建的 WebUI，支持与浏览器智能体进行便捷交互。

WebUI for Browser Use 是一个强大的项目，它集成了多种大型语言模型，支持自定义浏览器使用，具备持久化浏览器会话等功能。用户可以通过简洁友好的界面轻松控制浏览器智能体完成各类任务，无论是数据提取、网页导航还是表单填写等操作都能高效实现，有利于提高工作效率和获取信息的便捷性。该项目适合开发者、研究人员以及需要自动化浏览器操作的人群使用，在 SEO 优化方面，其关键词涵盖浏览器使用、WebUI、大型语言模型集成等，有助于提高网页在搜索引擎中的曝光度。

xiaozhi-esp32

xiaozhi-esp32

基于 ESP32 的小智 AI 开发项目，支持多种网络连接与协议，实现语音交互等功能。

xiaozhi-esp32 是一个极具创新性的基于 ESP32 的开发项目，专注于人工智能语音交互领域。项目涵盖了丰富的功能，如网络连接、OTA 升级、设备激活等，同时支持多种语言。无论是开发爱好者还是专业开发者，都能借助该项目快速搭建起高效的 AI 语音交互系统，为智能设备开发提供强大助力。

olmocr

olmocr

一个用于 OCR 的项目，支持多种模型和服务器进行 PDF 到 Markdown 的转换，并提供测试和报告功能。

olmocr 是一个专注于光学字符识别（OCR）的 Python 项目，由 Allen Institute for Artificial Intelligence 开发。它支持多种模型和服务器，如 vllm、sglang、OpenAI 等，可将 PDF 文件的页面转换为 Markdown 格式。项目还提供了测试框架和 HTML 报告生成功能，方便用户对 OCR 结果进行评估和分析。适用于科研、文档处理等领域，有助于提高工作效率和准确性。

飞书多维表格

飞书多维表格

飞书多维表格 ×DeepSeek R1 满血版

飞书多维表格联合 DeepSeek R1 模型，提供 AI 自动化解决方案，支持批量写作、数据分析、跨模态处理等功能，适用于电商、短视频、影视创作等场景，提升企业生产力与创作效率。关键词：飞书多维表格、DeepSeek R1、AI 自动化、批量处理、企业协同工具。

下拉加载更多