论文解读 | EATFormer：受进化算法启发改进视觉Transformer

主要观点总结

本文介绍了EATFormer模型，这是一种改进的视觉Transformer，灵感来源于进化算法。模型通过类比进化算法来解释视觉Transformer的合理性，并推导两者一致的数学表述。提出了金字塔EATFormer骨干网络，仅包含基于EA的Transformer（EAT）块，该块由多尺度区域聚合、全局和局部交互以及前馈网络模块组成，对多尺度、交互和个体信息进行建模。设计了一个与Transformer骨干网络对接的任务相关头部，以更灵活地完成最终信息融合，并改进了调制可变形MSA以动态建模不规则位置。大量的定量和定性实验证明了EATFormer的有效性和优越性。

关键观点总结

关键观点1: EATFormer模型的灵感来源

EATFormer模型受到进化算法的启发，通过类比进化算法来解释视觉Transformer的合理性，并推导两者一致的数学表述。

关键观点2: EATFormer的骨干网络设计

提出了金字塔EATFormer骨干网络，仅包含基于EA的Transformer（EAT）块，该块由多尺度区域聚合、全局和局部交互以及前馈网络模块组成，对多尺度、交互和个体信息进行建模。

关键观点3: 任务相关头部的设计

设计了一个与Transformer骨干网络对接的任务相关头部，以更灵活地完成最终信息融合。

关键观点4: 调制可变形MSA的改进

改进了调制可变形MSA以动态建模不规则位置。

关键观点5: 实验结果

大量的定量和定性实验证明了EATFormer的有效性和优越性。

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