转载请注明出处：小锋学长生活大爆炸[xfxuezhang.cn] 问题提出 有些地方说，稀疏图比密集图的计算效率更高，真的吗？...稀疏矩阵的存储格式（如 COO、CSR 或 CSC）直接影响乘法的效率， 一些格式在某些类型的运算中更高效，因为它们可以更快地访问和处理非零元素。...因此，当使用了稀疏矩阵存储格式时，如果矩阵非常稀疏（即大多数元素为零），那么使用稀疏矩阵进行矩阵乘法通常会更高效，因为可以跳过大量的零元素乘法操作。...注意，上图中CSR的计算效率低于其他两者，是因为密集度为0.1。当密集度设置为0.01时，CSR的计算效率就会更高了。 ...从这个图可以看到，随着密集度的增加，CSR的效率逐渐变低，但普通的完整矩阵形式的乘法，其效率并没有发生变化。
题目 给定两个稀疏向量，计算它们的点积（数量积）。 实现类 SparseVector： SparseVector(nums) 以向量 nums 初始化对象。...dotProduct(vec) 计算此向量与 vec 的点积。 稀疏向量 是指绝大多数分量为 0 的向量。 你需要 高效 地存储这个向量，并计算两个稀疏向量的点积。...进阶：当其中只有一个向量是稀疏向量时，你该如何解决此问题？
随后的工作Deformable DETR通过将密集注意力替换为可变形注意力来提高DETR的效率，从而实现了10倍的收敛速度和性能提升。...在我们的初步实验中，我们观察到即使只更新了一部分encoder token，检测性能也几乎不会恶化。...03 新框架分析 (a) DETR中的密集注意力需要二次复杂度。(b) Deformable DETR使用密钥稀疏化，因此具有线性复杂度。(c) Sparse DETR进一步使用查询稀疏化。...此外，我们注意到每个编码器块中的附加辅助磁头在提高性能方面发挥着关键作用。仅将稀疏编码器token传递给编码器辅助头以提高效率。...开工大吉的抽奖活动今晚23点结束，苹果无线耳机等大奖等你来拿，别忘了哦！ © The Ending 转载请联系本公众号获得授权 计算机视觉研究院学习群等你加入！
在局部稠密匹配阶段，通过在高置信度稀疏对应点对的局部空间邻域中执行点的匹配来高效地获取密集对应关系。...此外，关键点检测错误也会导致已经匹配好的关键点产生有害的偏离，降低配准的精度。P^{\tau}为了处理上述的问题，我们提出了SDMNet，一种新的由稀疏到密集的针对大规模室外点云的配准方法。...基于 和 之间的点积，计算特征相似性矩阵 。...此外，由于我们高效的稀疏到稠密匹配方案，所提出的方法在推理速度上实现了可比或甚至更快的速度，与HRegNet相当。...05 结论本文提出了一种基于学习的室外激光雷达点云配准方法，称为SDMNet。该方法采用了一种新的稀疏到稠密匹配方案，很好地结合了稠密匹配的细粒度信息和稀疏匹配的高效性。
稀疏矩阵乘法的大量文献（例如[3]）认为对于稀疏矩阵乘法，将稀疏矩阵聚类为相对密集的子矩阵会有更佳的性能。...确保这一点将需要更彻底的分析和验证。 4. 架构细节 Inception架构的主要想法是考虑怎样近似卷积视觉网络的最优稀疏结构并用容易获得的密集组件进行覆盖。...通常全连接是为了更好的优化并行计算，而稀疏连接是为了打破对称来改善学习，传统常常利用卷积来利用空间域上的稀疏性，但卷积在网络的早期层中的与patches的连接也是稠密连接，因此考虑到能不能在滤波器层面上利用稀疏性...但是在非均匀稀疏数据结构上进行数值计算效率很低，并且查找和缓存未定义的开销很大，而且对计算的基础设施要求过高，因此考虑到将稀疏矩阵聚类成相对稠密子空间来倾向于对稀疏矩阵的计算优化。...现在的问题是有没有一种方法，既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。
因此，计算量会成为一个重要的关注点。同样地，如果你想部署在移动端，训练得到的最终模型大小也需要特别考虑。 你可以想象到，为了得到更好的准确度你需要一个计算更密集的网络。...由于卷积层的通道数过大，VGG并不高效。 比如，一个3x3的卷积核，如果其输入和输出的通道数均为512，那么需要的计算量为9x512x512。...因此，最高效的深度网路架构应该是激活值之间是稀疏连接的，这意味着512个输出特征图是没有必要与所有的512输入特征图相连。 存在一些技术可以对网络进行剪枝来得到稀疏权重或者连接。...但是稀疏卷积核的乘法在BLAS和CuBlas中并没有优化，这反而造成稀疏连接结构比密集结构更慢。...据此，GoogLeNet设计了一种称为inception的模块，这个模块使用密集结构来近似一个稀疏的CNN，如下图所示。
这点表明臃肿的稀疏网络可能被不失性能地简化。 虽然数学证明有着严格的条件限制，但Hebbian准则有力地支持了这一点：fire together,wire together。...所以，现在的问题是有没有一种方法，既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。...大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，据此论文提出了名为Inception 的结构来实现此目的。...Architectural Details Inception 结构的主要思路是怎样用密集成分来近似最优的局部稀疏结构。...从上面来看，大卷积核完全可以由一系列的3×3卷积核来替代，那能不能分解的更小一点呢。文章考虑了 nx1 卷积核。
当应用于卷积层的时候，这一方法可以看做一个额外的1×1卷积层，后面通常跟着一个修正的线性激活。这使得Network-in-Network能够轻松地集成到现有的CNN管道中。...在此1*1卷积具有双重目的：最重要的一点是，它们被主要用于降维模块以打破计算瓶颈，否则网络规模会受到限制。...研究想要在大部分位置保持稀疏性，而只在信号需要被聚合的时候压缩它们。因此，1*1卷积被用于在昂贵的3*3和5*5卷积之前以用来降维。...利用现有密集砌块逼近预想中的最佳稀疏结构，是一种可行的提高计算机视觉神经网络能力的方法。...依据是大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能 Inception是一种网中网（Network In Network）的结构，即原来的结点也是一个网络。
这点表明臃肿的稀疏网络可能被不失性能地简化。 虽然数学证明有着严格的条件限制，但Hebbian准则有力地支持了这一点：fire together,wire together。...所以，现在的问题是有没有一种方法，既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。...大量的文献表明可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，据此论文提出了名为Inception 的结构来实现此目的。...Architectural Details Inception 结构的主要思路是怎样用密集成分来近似最优的局部稀疏结构。 作者首先提出下图这样的基本结构： ?...从上面来看，大卷积核完全可以由一系列的3x3卷积核来替代，那能不能分解的更小一点呢。文章考虑了 nx1 卷积核。 如下图所示的取代3x3卷积： ?
1x1卷积组成。...而Google对XNNPACK的更新，就使它具有了检测模型是否稀疏的能力： 过程将从标准的密集推理模式切换到稀疏推理模式，在稀疏推理模式中，XNNPACK使用CHW (channel, height,...当至少80%的权重为零时，这些变化将会一起导致1.8倍到2.3倍的加速。...为了避免每次操作后在稀疏推理最优的CHW张量布局和标准的HWC张量布局之间来回转换，XNNPACK提供了几种在CHW布局中CNN算子的高效实现。...实际应用 Google的开发者证明了将分类任务、密集分割(例如背景模糊)和回归问题(mediapihands)稀疏化都是可能的，这为用户提供了切实的好处。
因此，计算量会成为一个重要的关注点。同样地，如果你想部署在移动端，训练得到的最终模型大小也需要特别考虑。你可以想象到，为了得到更好的准确度你需要一个计算更密集的网络。...由于卷积层的通道数过大，VGG并不高效。比如，一个3x3的卷积核，如果其输入和输出的通道数均为512，那么需要的计算量为9x512x512。...因此，最高效的深度网路架构应该是激活值之间是稀疏连接的，这意味着512个输出特征图是没有必要与所有的512输入特征图相连。存在一些技术可以对网络进行剪枝来得到稀疏权重或者连接。...但是稀疏卷积核的乘法在BLAS和CuBlas中并没有优化，这反而造成稀疏连接结构比密集结构更慢。...据此，GoogLeNet设计了一种称为inception的模块，这个模块使用密集结构来近似一个稀疏的CNN，如下图所示。
但是由于计算机硬件计算稀疏数据的低效性，现在需要提出的是一种，既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵计算的高效性的方法。...大量研究表明，可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，Inception应运而生。...上图结构是Inception的naive版本基本单元，为什么由这种模型stack起来的网络既保持了网络结构的稀疏性，又利用了密集矩阵计算的高效性？...密集矩阵计算依然是存在的，Inception模块中的四个分支可以看作是较为稀疏的部分，但是拼接之后又成为一个大的密集矩阵。...注意到，这里的1x1卷积是被拿来进行channel维度的整合（降维），而在之前VGG中提到的只是为了引入非线性，毫无疑问，这里不仅降低了计算量，并且增加了非线性，增强了网络的表达能力，是一举两得的事情。
然而，基于点体素的检测范式及其相关的基于点的集合操作使整个3D检测流水线复杂化，并需要额外的努力来提高效率。 基于BEV的感知的最新进展证明了BEV表示在高性能3D目标检测中的潜力。...通过仔细观察基于三维体素的检测器，作者观察到，它们将三维特征体积转换为密集检测头的BEV表示。仅仅是鸟瞰图（BEV）表示仍然可以提供足够的3D结构信息。...它以自下而上的方式通过2D稀疏和密集卷积的混合创建一组低层稀疏2D柱体和高层密集特征图。...1、Lateral connection layer 用于构建池化图的横向连接层的目的是以可管理的分辨率将低级别稀疏Pillar特征量和高级别密集语义特征图集成到密集池化图中。...最后，通过3×3卷积层以相同的空间分辨率合并语义更强的密集映射和空间更精确的稀疏体，构建密集池化映射。 横向连接层略微偏离了原始FPN中的逐元素相加方式，因为稀疏体积可能非常稀疏，大部分为空点。
为了解决这一问题，研究人员将CQA方案扩展到开放域，其中包含答案信息的文档必须从一个大型候选池中检索。在开放域场景中，通常有数百万个候选文档，使得传统的联合编码查询和文档的方法不可用。...应对这一挑战的主要技术是密集检索，它将查询和文档分别编码为密集表示，并执行最近邻搜索，这是高效的，可扩展到数百万个文档。在多个QA基准测试中，它已被证明优于传统的稀疏检索方法。 ...然而，对对话进行密集检索可能需要考虑对话的上下文和结构，这是一个不容忽视的问题。为此，Qu等人提出ORConvQA将之前的问题纳入同一对话，因为问题上下文信息是非常有用的。...检索方法 「本文应用了一种密集检索方法」，该方法比稀疏检索方法表现出了优势。具体来说，该模型使用双编码器体系结构将段落和问题映射到相同的嵌入空间。...本文问题编码器的输入是历史问题和答案的串联: 然后将检索得分定义为文章嵌入和问题嵌入的点积: 最后使用负对数似然损失对ConvADR-QA进行优化: 知识蒸馏(KD) 图片 其中多任务学习的检索损失是
所以，现在的问题是否有一种方法，既能保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。...事实上可以将稀疏矩阵聚类为较为密集的子矩阵来提高计算性能，具体方法是采用将多个稀疏矩阵合并成相关的稠密子矩阵的方法来提高计算性能，Google团队沿着这个思路提出了名为Inception 结构来实现此目的...有文献提出一个层与层的结构，在结构的最后一层进行相关性统计，将高相关性的聚集到一起。这些聚类构成下一层的单元，且与上一层单元连接。假设前面层的每个单元对应于输入图像的某些区域，这些单元被分为滤波器组。...总的来说，Inception结构的主要思路是用密集成分来近似最优的局部稀疏结构。...本文的主要想法其实是想通过构建密集的块结构来近似最优的稀疏结构，从而达到提高性能而又不大量增加计算量的目的，上面的这些模型特点很好的实现了这个想法。
稀疏性，是（神经架构搜索）之外另一个重要的算法进步，可以大大提高效率。...Switch Transformer：通过简单高效的稀疏性扩展到万亿参数模型 Mixture of Experts (MoE) ... a sparsely-activated model -- with...全局标记作为信息流的管道，证明了使用全局标记的稀疏注意力机制可以和全注意模型一样强大。 稀疏注意力模型的高效实现 大规模采用稀疏注意力的一个主要障碍，是稀疏操作在现代硬件中效率相当低。...然后，通过一系列简单的矩阵运算，如重塑、滚动和聚集，将稀疏注意机制计算转化为密集的张量积。 稀疏注意力机制的高效实现示意图。...精心设计的稀疏注意力和原始的全注意模型一样具有表达性和灵活性。除了理论上的保证之外，非常高效的实现使我们能够扩展到更长的输入。 将看到更大容量和更强能力的模型，但不必担心计算量的显著增长。
为了解决这样的问题，CondenseNet 提出利用可学习分组卷积（Learned Group Convolution, LGC）来裁剪掉这些冗余连接，从而得到高效的轻量化密集连接网络。...注意到，尽管 CondenseNet 中提出的可学习分组卷积和我们提出的稀疏特征重激活方法从两个截然不同的角度去处理密集连接中的冗余（LGC 避免去使用冗余特征，而 SFR 更新冗余特征去增强他们的利用率...稀疏特征重激活 DenseNet 中的特征复用机制：我们将使用 ? 层之前的所有特征， ? ，输入到第 ? 层的特征学习层 ? ，来生成该层的新特征 ? 。...因此，我们提出用对重激活操作进行稀疏化，从而保证该操作的高效性。 ?...接下来我们介绍如何以端到端的方式训练 SFR 模块：训练过程被分为 S-1 个稀疏化过程和1个优化过程。
目前大多数面向视觉的机器学习系统通过采用卷积的优点来利用空域的稀疏性。然而，卷积被实现为对上一层块的密集连接的集合。...更多的滤波器和更大的批大小要求密集计算的有效使用。 这提出了下一个中间步骤是否有希望的问题：一个架构能利用滤波器水平的稀疏性，正如理论所建议的那样，但能通过利用密集矩阵计算来利用我们目前的硬件。...稀疏矩阵乘法的大量文献（例如[3]）认为对于稀疏矩阵乘法，将稀疏矩阵聚类为相对密集的子矩阵会有更佳的性能。在不久的将来会利用类似的方法来进行非均匀深度学习架构的自动构建，这样的想法似乎并不牵强。...确保这一点将需要更彻底的分析和验证。 4. 架构细节 Inception架构的主要想法是考虑怎样近似卷积视觉网络的最优稀疏结构并用容易获得的密集组件进行覆盖。...总结 我们的结果取得了坚实的证据，即通过易获得的密集构造块来近似期望的最优稀疏结果是改善计算机视觉神经网络的一种可行方法。
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