SPViT

单路径自注意力剪枝，提升ViT模型效率的新方法

SPViT项目提出了一种单路径自注意力剪枝方法，将预训练ViT模型中的自注意力层剪枝为卷积层，形成混合模型结构。该方法通过权重共享机制降低了模型搜索成本，在减少计算资源消耗的同时保持了模型性能。实验表明，SPViT在多个基准测试中表现良好，为Vision Transformer模型的优化设计提供了新思路。

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

GitHub

论文

<h1 align="center">[TPAMI 2024] 单路径中将自注意力剪枝为卷积层</h1>

这是我们论文的官方代码仓库： 单路径中将自注意力剪枝为卷积层，作者：何昊宇、蔡剑飞、刘静、潘子政、张静、陶大程和庄博涵。

<h3><strong><i>🚀 新闻</i></strong></h3>

简介：

为了减少ViT模型的大量计算资源消耗并添加卷积的归纳偏置，我们的SPViT通过将自注意力剪枝为卷积层，将预训练的ViT模型剪枝成准确且紧凑的混合模型。得益于提出的自注意力和卷积层之间的权重共享方案，将搜索问题转化为寻找使用哪些参数子集的问题，我们的SPViT显著降低了搜索成本。

实验结果：

我们提供SPViT的实验结果和预训练模型：

名称	Top-1准确率	Top-5准确率	参数数	FLOPs	模型
SPViT-DeiT-Ti	70.7	90.3	4.9M	1.0G	模型
SPViT-DeiT-Ti*	73.2	91.4	4.9M	1.0G	模型
SPViT-DeiT-S	78.3	94.3	16.4M	3.3G	模型
SPViT-DeiT-S*	80.3	95.1	16.4M	3.3G	模型
SPViT-DeiT-B	81.5	95.7	46.2M	8.3G	模型
SPViT-DeiT-B*	82.4	96.1	46.2M	8.3G	模型

名称	Top-1准确率	Top-5准确率	参数数	FLOPs	模型
SPViT-Swin-Ti	80.1	94.9	26.3M	3.3G	模型
SPViT-Swin-Ti*	81.0	95.3	26.3M	3.3G	模型
SPViT-Swin-S	82.4	96.0	39.2M	6.1G	模型
SPViT-Swin-S*	83.0	96.4	39.2M	6.1G	模型

* 表示使用知识蒸馏。

入门指南：

在本仓库中，我们提供了剪枝两个代表性ViT模型的代码。

SPViT-DeiT剪枝DeiT。详情请参见SPViT_DeiT/README.md。
SPViT-Swin剪枝Swin。详情请参见SPViT_Swin/README.md。

如果您觉得我们的论文有用，请考虑引用：

@article{he2024Pruning,
  title={Pruning Self-attentions into Convolutional Layers in Single Path},
  author={He, Haoyu and Liu, Jing and Pan, Zizheng and Cai, Jianfei and Zhang, Jing and Tao, Dacheng and Zhuang, Bohan},
  journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence},
  year={2024},
  publisher={IEEE}
}

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