存储器层次结构（二）：局部性与存储器层次结构 - 知乎
网页局部性原理（Principle Of Locality）：计算机程序倾向于引用邻近于其他最近引用过的数据项的数据项，或者最近引用过的数据项本身。 局部性两种形式： 时间局部性（Temporal Locality）和空间局部性（Spatial Locality）。
CVPR 2021 | LocalViT：将局部性引入视觉Transformer - CSDN博客
网页2023年10月19日 · 本文介绍LocalViT，一种在视觉Transformer中引入局部性机制的方法，通过深度卷积增强前馈网络。. 实验表明，局部性显著提高ImageNet分类性能，且对不同Transformer架构具有普适性。. 摘要由CSDN通过智能技术生成. LocalViT： Bringing Locality to Vision Transformer.
局部性的终结 ？Transformer 在像素级处理的突破性发现 ！ - 文章
网页2024年6月21日 · 相反，作者提出一个有趣的发现，即质疑现代计算机视觉架构中感应偏差——局部性（locality）的必要性。 具体来说，作者发现普通的Transformer可以直接将每个单独的像素视为一个标记（token）并进行操作，并取得非常出色的结果。
【arXiv:2112】RepMLPNet：具有重新参数化局部性的分层视觉 …
网页在本文中，我们提出了一种方法，Locality Injection，通过将并行卷积核的训练参数合并到 FC 内核中，将局部先验合并到 FC 层中。 局部注入可以被视为一种新的结构重新参数化方法，因为它通过参数转换等效地转换结构。
LocalViT：将局部性引入视觉Transformer - 阿里云开发者社区
网页2024年3月18日 · 局部性机制的重要性通过两种方式得到验证：. 1）广泛的设计选择（激活函数、层布局、扩展比率）可用于合并局部性机制，并且所有正确的选择都可以导致性能超过基线；. 2）相同的局部性机制成功应用于4个视觉Transformer，这显示了局部性概念的泛化。. …
阅读笔记-LocalViT: Bringing Locality to Vision Transformers
网页2014年4月14日 · 这篇文章出发点是认为Vision中的transformer考虑了太多的全局关系而忽略了传统CNN中的局部性，因此在transformer中引入locality。. 其实这种做法最近还是很多的，比如Stand-alone self-attention，TNT， PVT， deformDETR， SwinTransformer等等，都是引入局部性的不同方式。. 本文的 ...
【图像分割】从上下文到局部性：基于局部性感知的上下文相关性 …
网页通过输入将一个局部掩码及其上下文掩码输入到一个双分支网络中以细化局部掩码。 网络中的localcontext relevance结构用于度量context mask 和local mask 之间的相关性，通过Context mask 来优化local mask（local context relevance结构和 locality-aware correlation 结 …
CVPR 2021 | LocalViT：将局部性引入视觉Transformer - 腾讯云
网页局部性机制的重要性通过两种方式得到验证： 1）广泛的设计选择（激活函数、层布局、扩展比率）可用于合并局部性机制，并且所有正确的选择都可以导致性能超过基线；
局部敏感哈希算法，有人分享一下心得吗？ - 知乎
网页Locality Sensitive Hashing Attention (局部敏感Hash注意力） 使用了LSH的方式，将attention score 相近（即Key相似的）的分到同一个bucket; 一个 query 和其他的所有的token的计算 attention score主要是取决于高相似度的几个tokens，所以采用这种方式将近似算得最终的attention score。
Locality of reference - Wikipedia
网页Locality is a type of predictable behavior that occurs in computer systems. Systems that exhibit strong locality of reference are great candidates for performance optimization through the use of techniques such as the caching, prefetching for memory and advanced branch predictors of a processor core.