卷积图像，解锁信息，提升效率的创新之旅

人工智能

2023-09-15 17:46:25

计算机视觉新星：Slide-Transformer 登场

Local Attention：精准捕捉局部细节

Local Attention 机制让模型聚焦于图像的特定区域，提取精准的特征信息。但计算成本高昂，限制了它的广泛应用。

Slide Attention：高效替代，简约致胜

Slide Attention 仅使用卷积操作，即可实现与 Local Attention 相同的特征提取功能，同时大幅降低计算复杂度。它只计算相邻位置的注意力得分，大大提高了运行速度。

卷积图像：揭示隐藏信息之谜

卷积操作如同计算机视觉的基石，让模型洞察图像奥秘。它提取图像特征，为更高层次的处理奠定基础。

Transformer：序列关联的捕手

Transformer 模型以自注意力机制捕捉序列内部关联，彻底改变了自然语言处理领域。

Slide-Transformer：跨界融合，释放新潜能

Slide-Transformer 融合了 Slide Attention 的高效性和 Transformer 的自注意力机制。它将视觉信息编码成序列，通过 Transformer 层处理，捕捉局部特征和元素之间的关联，实现对图像的深度理解。

示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义 Slide-Transformer 模型
model = tf.keras.Sequential([
  tf.keras.layers.InputLayer(input_shape=(224, 224, 3)),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (7, 7), strides=(2, 2), padding="same"),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
  tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), strides=(1, 1), padding="same"),
  tf.keras.layers.MaxPooling2D((3, 3), strides=(2, 2), padding="same"),
  tf.keras.layers.Flatten(),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation="relu"),
  tf.keras.layers.Dense(10, activation="softmax")
])

# 编译模型
model.compile(optimizer="adam", loss="sparse_categorical_crossentropy", metrics=["accuracy"])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

# 评估模型
model.evaluate(x_test, y_test)