SG-Former：具有进化Token重新分配的自引导Transformer

文章目录

• 摘要
• 1、简介
• 2、相关研究
• 3、方法
• • 3.1、概述
  • 3.2、自引导注意力
  • 3.3、混合尺度注意力
  • 3.4、Transformer块
  • 3.5、Transformer架构变体
• 4、实验
• • 4.1、ImageNet-1K的分类
  • 4.2、目标检测和实例分割
  • 4.3、ADE20K上的语义分割
  • 4.4、消融实验
• 5、结论