本改进已集成到 YOLOv8-Magic 框架。

我们提出了Axial Transformers，这是一个基于自注意力的自回归模型，用于图像和其他组织为高维张量的数据。现有的自回归模型要么因高维数据的计算资源需求过大而受到限制，要么为了减少资源需求而在分布表达性或实现的便捷性上做出妥协。相比之下，我们的架构既保持了对数据联合分布的完全表达性，也易于使用标准的深度学习框架实现，同时在需要合理的内存和计算资源的同时，达到了标准生成建模基准测试的最先进结果。我们的模型基于axial attention，这是自注意力的一个简单泛化，自然地与张量的多个维度在编码和解码设置中对齐。值得注意的是，所提出的层结构允许在解码过程中并行计算大部分上下文，而不引入任何独立性假设。这种半并行结构极大地促进了甚至是非常大的Axial Transformer的解码应用。我们在ImageNet-32 和 ImageNet-64 图像基准测试以及BAIR Robotic Pushing视频基准测试上展示了Axial Transformer 的最先进结果。我们开源了Axial Transformers 的实现。

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1 论文简介

自注意力因为参数独立的感受野缩放和内容依赖的交互作用，有望改善计算机视觉系统，这与参数依赖的缩放和内容独立的卷积交互形成对比。自注意力模型最近在精度与参数之间的权衡上显示出与基线卷积模型（如