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YOLOv12全网首发:CVPR2026 Transformer注意力 | BinaryAttention 1-bit注意力,推理提速100%,超越FlashAttention2

💡💡💡问题点:Transformer 已取得广泛而显著的成功,但其注意力模块的计算复杂性仍然是视觉任务的主要瓶颈。现有方法主要采用 8-bit 或 4-bit 量化来平衡效率与精度💡💡💡措施:我们通过理论论证指出,注意力的二值化保留了基本的相似性关系,并提出了BinaryAttention,一种用于快速且准确的 1-bit qk-注意力计算方法💡💡💡任务广泛验证:在图像分类、检测、分割、生成等任务中,BinaryAttention精度匹配或超越全精度基线,实现极低比特高效部署。💡💡💡本文改进:BinaryAttention 结合YOLOv12的C3k2模块,全网首发创新。

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