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SPViT

单路径自注意力剪枝，提升ViT模型效率的新方法

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

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。

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介绍相关项目
Chinese-CLIP - 中文多模态嵌入和检索性能优化的领先方案
Chinese-CLIPGithub图文特征提取开源项目模型下载跨模态检索零样本图像分类
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deepsparse - 优化CPU上深度学习推理的高效稀疏性使用
CPU推理DeepSparseGithubLLM支持开源项目模型量化稀疏性
DeepSparse是一个专为CPU优化的深度学习推理运行时，通过使用稀疏性显著加快模型推理速度。结合SparseML优化库，DeepSparse支持模型剪枝和量化，在CPU上实现卓越性能。支持各种计算机视觉和自然语言处理模型，包括BERT、ViT、ResNet、YOLOv5/8等。此外，DeepSparse现已支持高效的LLM推理，对稀疏量化模型实现多倍加速。可通过PyPI安装，并提供多种API便于部署。
Awesome-Transformer-Attention - 视觉变换器与注意力机制的最新研究进展
GithubTransformerVision Transformer多模态学习开源项目注意力机制深度学习
探索视觉变换器和注意力机制的最新发展，包括由Min-Hung Chen持续更新的论文、代码与链接资源。适合学术与实际应用，发现创新思路。
SiT - 可扩展插值变换器 融合流模型和扩散模型的图像生成新方法
GithubSiT图像生成开源项目机器学习深度学习生成模型
SiT项目开发了可扩展插值变换器，这是一种基于扩散变换器的生成模型。通过灵活连接分布，SiT实现了对动态传输生成模型的模块化研究。在条件ImageNet 256x256基准测试中，SiT以相同的骨架和参数超越了DiT，并通过优化扩散系数获得了2.06的FID-50K分数。项目提供PyTorch实现、预训练模型和训练脚本，推动了图像生成技术的进步。
VisorGPT - 通过生成式预训练掌握视觉先验 NeurIPS
GithubNeurIPS 2023VisorGPT开源项目深度学习生成预训练视觉先验
VisorGPT项目通过生成式预训练技术学习视觉先验，展示了最新的代码、预训练模型权重和快速入门指南。该项目由新加坡国立大学、深圳大学和腾讯YouTu实验室合作完成。点击查看详细教程和演示视频，了解如何应用这项前沿技术。
VITA - 开源全模态交互语言模型
GithubVITA人工智能多模态大语言模型开源项目自然语言处理语音识别
VITA是一款开源全模态语言模型，实现了视频、图像、文本和音频的综合处理。其特点包括全模态理解、无唤醒交互和音频中断交互，显著提高了用户体验。通过创新的状态令牌和双工方案，VITA提升了多模态交互体验。在多项基准测试中，VITA展现出优秀性能，为多模态AI研究和应用开辟了新途径，有望推动相关技术的发展。
hardware-aware-transformers - 瞄准多硬件平台优化的自然语言处理Transformer模型
GithubHATNLPPyTorchTransformer开源项目硬件感知
HAT项目提供基于PyTorch的硬件感知Transformer，模型大小减小至原来的3.7倍，且性能无损。通过SuperTransformer搜索优化的SubTransformer，大幅降低搜索成本，并在不同硬件平台例如Raspberry Pi和Intel Xeon上实现显著加速。支持多种机器翻译任务，并提供预处理数据和预训练模型的直接下载。
Efficient-AI-Backbones - 领先的人工智能模型与技术 - Huawei Noah's Ark Lab 研发
AI模型GithubNeurIPSTransformer华为开源项目机器学习热门
Efficient-AI-Backbones 项目涵盖了由华为诺亚方舟实验室研发的一系列先进的人工智能模型，包括 GhostNet, TNT, AugViT, WaveMLP, 和 ViG 等。这些模型通过创新的结构设计和优化，有效提升了计算效率和性能，广泛应用于各种智能处理任务。最新发布的 ParameterNet 在 CVPR 2024 会议上被接受，展现了华为在人工智能技术领域的持续领先。
TransformerHub - 实现与参考多种Transformer模型
BERTGPTGithubTransformerTransformerHubViT开源项目
此项目实现了多种Transformer架构，包括seq2seq、仅编码器、仅解码器和统一模型，旨在提高编程技能并提供深度学习参考。特色包括多种Attention模块、位置嵌入和采样方法，当前进展是实现DINO模型。项目受到多个开源项目的启发和支持。
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