最近，Google DeepMind 推出了 NaViT:一種新的 ViT 模型，它在訓練過程中使用序列打包來處理任意分辨率和寬高比的輸入。該模型將圖像分割成小塊，并線性投影到令牌上，形成了這個模型的基礎。
之前的研究已經探討了與這個模型不同的可能性:FlexiViT 允許連續(xù)范圍的序列長度，并通過在每個訓練迭代中隨機選擇補丁大小，并使用縮放技術來適應初始卷積嵌入中的多個補丁大小。Pix2Struct 的替代補丁方法在圖表和文件理解等任務中非常有價值。
NaViT 是谷歌研究人員開發(fā)的另一種替代方案，它采用了 Patch n' Pack 技術，通過將多個來自不同圖像的補丁打包到一個序列中，實現了不同分辨率的同時保持寬高比。NaViT 在廣泛的解決方案范圍內都表現出色，為推理時間提供了平滑的性能 - 成本平衡，并且易于適應新任務，而且無需花費大量資金。
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