小处有大，NVIDIA Global Context ViT 诠释 CV 任务 SOTA 新可能

人工智能领域风起云涌，不断有新的突破出现。计算机视觉（CV）领域也不例外，NVIDIA 近期推出的 Global Context ViT（视觉 Transformer）技术，以其小计算量却能达到 SOTA（最先进）水平的优异表现，吸引了业界的目光。

什么是 ViT？

ViT 是 Transformer 架构在计算机视觉领域的应用。与传统的 CNN（卷积神经网络）不同，ViT 将图像分割成一系列的 patch，并将其作为序列输入到 Transformer 模型中。Transformer 模型能够捕捉图像中元素之间的全局关系，从而在各种 CV 任务中取得了出色的表现。

Global Context ViT 的突破

然而，标准的 ViT 模型存在一个主要限制：平方计算复杂度。这使得训练高分辨率图像的模型非常昂贵，限制了 ViT 的进一步开发和部署。

NVIDIA 的 Global Context ViT 通过引入一种称为“全局上下文注意力”的机制，解决了这一问题。这种机制允许模型在不显着增加计算复杂度的情况下，捕捉图像中的全局关系。

小计算量，大作为

得益于全局上下文注意力机制，Global Context ViT 在各种 CV 任务上都取得了令人印象深刻的结果，同时计算量却很小。例如，在 ImageNet 分类任务上，Global Context ViT 在达到 SOTA 精度的情况下，计算量仅为标准 ViT 模型的四分之一。

广泛的应用前景

Global Context ViT 的低计算复杂度使其在广泛的应用中具有潜力。例如：

• 自动驾驶： 在自动驾驶汽车中，实时处理大量图像数据至关重要。Global Context ViT 的低计算量使其成为一个有吸引力的选择，可以为自动驾驶系统提供准确、高效的视觉感知。
• 医疗影像： 在医疗影像分析中，需要处理大量的高分辨率图像。Global Context ViT 可以帮助医疗专业人员快速准确地检测和诊断疾病。
• 增强现实： 在增强现实应用中，需要实时处理图像以创建逼真的增强体验。Global Context ViT 的低计算量使其能够在移动设备上实现高质量的增强现实效果。

结论

NVIDIA 的 Global Context ViT 技术代表了 CV 领域的重大进步。它通过小计算量达到 SOTA 水平，为各种应用开辟了新的可能性。随着该技术的发展和完善，我们可以期待在未来看到更多令人兴奋的应用。