标题：SparseFormer: Sparse Visual Recognition via Limited Latent Tokens
人类的视觉识别是一个稀疏的过程，只有少数突出的视觉线索被关注，而不是均匀地遍历每一个细节。然而，目前大多数的视觉网络都遵循密集的模式，以统一的方式处理每一个视觉单元（例如，像素或斑块）。
在本文中，我们挑战了这种密集范式，并提出了一种新的方法，即SparseFormer，以端到端的方式模仿人类的稀疏视觉识别。SparseFormer学习使用潜伏空间中高度有限的标记（低至49个）来表示图像，采用稀疏特征采样程序，而不是处理原始像素空间中的密集单元。因此，SparseFormer规避了对图像空间的大部分密集操作，并具有更低的计算成本。
在ImageNet分类基准数据集上的实验表明，SparseFormer实现了与经典或成熟模型相同的性能，同时提供了更好的准确性-吞吐量权衡。此外，我们的网络设计可以很容易地扩展到视频分类中，并以较低的计算成本获得良好的性能。我们希望我们的工作能够为视觉建模提供一种替代方法，并激发对稀疏神经结构的进一步研究。
该代码将在以下网址上公开提供:https://github.com/showlab/sparseformer
https://arxiv.org/pdf/2304.03768.pdf
正文完
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