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Twins

概述

Twins网络包括Twins-PCPVT和Twins-SVT,其重点对空间注意力机制进行了精心设计,得到了简单却更为有效的方案。由于该体系结构仅涉及矩阵乘法,而目前的深度学习框架中对矩阵乘法有较高的优化程度,因此该体系结构十分高效且易于实现。并且,该体系结构在图像分类、目标检测和语义分割等多种下游视觉任务中都能够取得优异的性能。论文地址

精度、FLOPs和参数量

Models Top1 Top5 Reference
top1
Reference
top5
FLOPs
(G)
Params
(M)
pcpvt_small 0.8082 0.9552 0.812 - 3.7 24.1
pcpvt_base 0.8242 0.9619 0.827 - 6.4 43.8
pcpvt_large 0.8273 0.9650 0.831 - 9.5 60.9
alt_gvt_small 0.8140 0.9546 0.817 - 2.8 24
alt_gvt_base 0.8294 0.9621 0.832 - 8.3 56
alt_gvt_large 0.8331 0.9642 0.837 - 14.8 99.2

:与Reference的精度差异源于数据预处理不同。