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AutoFormer: Searching Transformers for Visual Recognition

最近,基于Transformers的模型在图像分类和检测等视觉任务中显示出了巨大的潜力。 然而,变压器网络的设计是具有挑战性的。 已经观察到,深度、嵌入尺寸和头部的数量在很大程度上影响视觉变形器的性能。 以前的模型基于手工手工配置这些维度。 在这项工作中,我们提出了一个新的一次性架构搜索框架,即AutoFormer,专门用于视觉Transformers搜索。 在超网训练期间,自动前缠绕不同块的重量在同一层。 受益于该战略,训练有素的超级网络允许数千个子网得到非常好的训练。 具体来说,这些继承自超级网络权重的子网的性能与那些从头开始重新训练的子网相当。 此外,搜索模型,我们参考的AutoFormers,超过了最近的先进水平,如ViT和DeiT。 特别是AutoFormer-tiny/small/base在ImageNet上实现了74.7%/81.7%/82.4%的top-1精度,分别为5.7M/22.9M/53.7M参数。 最后,我们通过提供下游基准和蒸馏实验的性能来验证自动成形机的可移植性。

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