免训练ViT令牌压缩框架Prune-and-Merge提出
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免训练ViT令牌压缩框架Prune-and-Merge提出
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AI 综述
研究者提出 Prune-and-Merge ViT，一种面向现成模型的免训练 token 压缩框架，将基于 class attention 的剪枝与基于相似度的合并结合，以减少 Vision Transformer 中的冗余 token。 在预训练的 ViT 和 DeiT 上，该方法在降低计算量的同时保持鲁棒性，准确率优于现有 token 缩减方法。团队同时提出 RAD 和 PFR 两项指标用于评估鲁棒性，并称分析显示混合 token 缩减不会引入类幻觉行为。
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最新进展10月15日 12:00
Prune-and-Merge ViT：无需训练的 Vision Transformer token 压缩方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv cs.CVPrune-and-Merge ViT：无需训练的 Vision Transformer token 压缩方法
研究者提出 Prune-and-Merge ViT，一种面向现成模型的免训练 token 压缩框架，结合基于 class attention 的剪枝与基于相似度的合并来减少冗余。在预训练的 ViT 和 DeiT 上，该方法在降低计算量的同时保持了鲁棒性，准确率优于现有 token 缩减方法。团队还提出 RAD 和 PFR 两项指标评估鲁棒性，分析显示混合 token 缩减不会引入类幻觉行为。
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