SwiftFormer

카테고리: Efficient/Mobile · 코드: timm/models/swiftformer.py · 아키텍처: 4 · 프리트레이닝 가중치: 4 (ImageNet-1k 결과 포함 4개)

SwiftFormer는 실시간 모바일 비전 애플리케이션을 위해 셀프 어텐션의 2차 행렬 곱셈을 효율적인 가산 어텐션으로 대체합니다.

논문

• SwiftFormer: Transformer 기반 실시간 모바일 비전 애플리케이션을 위한 효율적 가산적 어텐션

사용

사전 학습된 가중치 로드, 이미지 전처리 및 파인튜닝에 대해서는 Quickstart를, 모델을 백본으로 사용하는 방법에 대해서는 Feature Extraction을 참고하세요.

>>> import timm
>>> model = timm.create_model('swiftformer_l3.dist_in1k', pretrained=True)
>>> data_config = timm.data.resolve_model_data_config(model)

모델 API 지원

✓ 지원됨, ✓ (정사각형) 정사각형 크기만 지원됨, ✗ 미지원, – 필요 없음(모델이 이미 모든 입력 크기를 허용함). 무작위로 초기화된 모델(SwiftFormer의 swiftformer_xs, 224)에서 각 기능을 실행하여 확인했습니다. 같은 클래스의 다른 아키텍처도 동일한 동작을 하는 것으로 예상됩니다. 자세한 내용은 Model API 페이지를 참조하세요.

아키텍처

GMACs와 매개변수 수는 각 아키텍처의 기본 입력 크기 및 분류기에 대한 값이며, 벤치마크 결과에서 가져왔습니다.

사전 학습된 가중치

Top-1은 results-imagenet.csv에 나열된 평가 크기에서 측정된 ImageNet-1k 검증 정확도입니다. - 가중치에 ImageNet-1k 결과가 없는 경우(예: 사전 학습 또는 이미지-텍스트 가중치)에는 표시하지 않습니다. Classes는 사전 학습된 분류기의 크기를 나타내며, 분류기가 없는 가중치의 경우 none입니다.

인용

@InProceedings{Shaker_2023_ICCV,
    author    = {Shaker, Abdelrahman and Maaz, Muhammad and Rasheed, Hanoona and Khan, Salman and Yang, Ming-Hsuan and Khan, Fahad Shahbaz},
    title     = {SwiftFormer: Efficient Additive Attention for Transformer-based Real-time Mobile Vision Applications},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)},
    year      = {2023},
}