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96SEO 2026-02-20 06:00 16
看qwenvl的huggingface的代码的时候发现代码里有一个Resampler
深度学习中的池化池化在深度学习中主要指通过滑动窗口对特征图进行下采样提取最重要的特征减少计算量并提高鲁棒性。
它的目的是压缩数据的空间尺寸减少不必要的信息。
传统池化连接池、内存池等资源池化指的是通过复用已有资源来减少重复的创建和销毁操作提高系统性能。
为了缓解长图像特征序列带来的效率问题Qwen-VL引入了一个压缩图像特征的视觉语言适配器。
该适配器包括一个随机初始化的单层交叉注意模块。
该模块使用一组可训练向量Embeddings作为query向量并使用视觉编码器的图像特征作为交叉注意操作的关键。
该机制将视觉特征序列压缩为256的固定长度。
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