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基于Transformer的圖像分類網(wǎng)絡(luò)MultiFormer

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摘要：為解決目前ViT模型無法改變輸入補(bǔ)丁大小且輸入補(bǔ)丁都是單一尺度信息的缺點(diǎn)，提出了一種基于Transformer的圖像分類網(wǎng)絡(luò)MultiFormer。MultiFormer通過AWS（attention with scale）模塊，將每階段不同尺度輸入小補(bǔ)丁嵌入為具有豐富語義信息的大補(bǔ)??；通過GLA-P（global-local attention with patch）模塊交替捕獲局部和全局注意力，在嵌入的同時(shí)保留了細(xì)粒度和粗粒度特征。（剩余17559字）

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