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山东大学 刘琚Electronics Letters：核学习赋能轻量化视频Transformer方法

MaterialsViews 2025-01-05 08:30
文章摘要
本文针对现有视频Transformer方法计算复杂度高、模型参数量大的问题，提出了一种基于核学习的轻量化视频Transformer方法。通过重新表述Softmax自注意力机制和位置嵌入，设计复用方法和线性核变换矩阵压缩参数，改进了分离的空时注意力机制，增强了外观和运动特征之间的交互。同时，提出了自适应得分的位置编码模块，增强了位置嵌入的灵活性。实验结果表明，所提方法在计算效率和精度上均优于现有Transformer方法。
山东大学 刘琚Electronics Letters：核学习赋能轻量化视频Transformer方法
查看文献： Empowering lightweight video transformer via the kernel learning
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