reViT：单块循环视觉Transformer追平全深度编码器
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reViT：单块循环视觉Transformer追平全深度编码器
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AI 综述
Adrian Bulat 等作者提交论文，提出 reViT：把单个 Transformer 块循环复用，在同等推理 FLOPs 下达到全深度视觉编码器的精度，且无需中间特征蒸馏。 该方法将每个循环深度的 FFN 表示为小型共享专家库的凸组合，由归一化深度坐标编程，形成可重采样的 FFN 参数轨迹。
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最新进展10月9日 12:00
reViT：单块循环、深度编程专家的循环视觉 Transformer报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月9日
- arXiv cs.CVreViT：单块循环、深度编程专家的循环视觉 Transformer
reViT 用单个 Transformer 块循环复用，在同等推理 FLOPs 下达到全深度视觉编码器的精度，且无需中间特征蒸馏。它将每个循环深度的 FFN 表示为小型共享专家库的凸组合，由归一化深度坐标编程，形成可重采样的 FFN 参数轨迹。
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