ViT 你准备用了么？
Vision Transformer 最近被我学了一下，发现其机理确实能够很好的突出数据的特征，所以性能比CNN好（在大致情况下）。但是Vision Transformer 有一个主要的缺点就是，计算量会很大，参数很多，预测新图片时间会很慢。
但是我想，后面会不会有一大批来研究如何减少模型计算量的论文，果不其然，很多啊，如下面这篇：
Coarse-to-Fine Vision Transformer
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.03821v1.pdf
该论文讲了一个通俗的概念
ViT划分的patch数量的多少影响模型的计算量。该论文里，作者做了一个实验，输入图像X划分了不同的patch，然后不同的patch经过Attention得到的分数如图中（b）所示，然后在(a）中去除一部分的tokens，发现：那些得分小的tokens对准确率的影响不大，那些绿色的tokens对准确率影响比较大
因此，作者提出的CF-VIT的想法如下：
首先，为了减少计算量，输入图像X一开始划分的patch数量少一点，也就是每一块的token比较大，然后送入VIT模型进行推理，看看推理的得分情况如何。
假如，得分情况很好，就输出推理结果；要是得分情况很差，就重新在原来得分情况的基础上，再一次细分patchs，然后送入VIT模型再次推理输出
作者的网络如下：
看下结果：
精确度几乎不增不减，但是计算量FLOPs减少比较大，还有图里时间增加了1-2倍。
对比主流的VIT发现，性能并不弱，且计算量FLOPs几乎最少。
还记得刚开始提出的VIT的问题么？
VIT计算量太大，大于CNN，但现在一步一步在减少，本文也是减少计算量的一步。