Buchumschlag

SPOT: Sparsification with Attention Dynamics via Token Relevance in Vision Transformers

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Schlesinger, Oded, Farzam, Amirhossein, Di Martino, J. Matias, Sapiro, Guillermo
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Computer Vision and Pattern Recognition Image and Video Processing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Markerless Head Tracking for Accurate and Accessible Neuronavigation
von: Xie, Ziye, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Multi-Sensor Attention Networks for Automated Subsurface Delamination Detection in Concrete Bridge Decks
von: Moayedikia, Alireza, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Skeleton Sparsification and Densification Scale-Spaces
von: Gierke, Julia, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ATTN-FIQA: Interpretable Attention-based Face Image Quality Assessment with Vision Transformers
von: Ozgur, Guray, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Brain Tumor Classification using Vision Transformer with Selective Cross-Attention Mechanism and Feature Calibration
von: Khaniki, Mohammad Ali Labbaf, et al.
Veröffentlicht: (2024)

From Attention to Frequency: Integration of Vision Transformer and FFT-ReLU for Enhanced Image Deblurring
von: Mahmud, Syed Mumtahin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Residual Attention Single-Head Vision Transformer Network for Rolling Bearing Fault Diagnosis in Noisy Environments
von: Lai, Songjiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ConvShareViT: Enhancing Vision Transformers with Convolutional Attention Mechanisms for Free-Space Optical Accelerators
von: Ibadulla, Riad, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient and Accurate Tuberculosis Diagnosis: Attention Residual U-Net and Vision Transformer Based Detection Framework
von: K, Greeshma, et al.
Veröffentlicht: (2025)

SkinMap: Weighted Full-Body Skin Segmentation for Robust Remote Photoplethysmography
von: Maleki, Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

THAT: Token-wise High-frequency Augmentation Transformer for Hyperspectral Pansharpening
von: Jin, Hongkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accelerating HEVC Intra Partitioning via a CNN-Hierarchical Attention Transformer Hybrid
von: Sharma, Krishna Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning Class Difficulty in Imbalanced Histopathology Segmentation via Dynamic Focal Attention
von: Kumari, Lakmali Nadeesha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Region Attention Transformer for Medical Image Restoration
von: Yang, Zhiwen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Graph-Augmented knowledge Distillation based Dual-Stream Vision Transformer with Region-Aware Attention for Gastrointestinal Disease Classification with Explainable AI
von: Assaduzzaman, Md, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Paying U-Attention to Textures: Multi-Stage Hourglass Vision Transformer for Universal Texture Synthesis
von: Guo, Shouchang, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Surface Vision Transformers: Attention-Based Modelling applied to Cortical Analysis
von: Dahan, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Advanced Chest X-Ray Analysis via Transformer-Based Image Descriptors and Cross-Model Attention Mechanism
von: Agarwal, Lakshita, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Masked Attention as a Mechanism for Improving Interpretability of Vision Transformers
von: Grisi, Clément, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Polyp-PVT: Polyp Segmentation with Pyramid Vision Transformers
von: Dong, Bo, et al.
Veröffentlicht: (2021)

Improving Food Image Recognition with Noisy Vision Transformer
von: Ghosh, Tonmoy, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Hibou: A Family of Foundational Vision Transformers for Pathology
von: Nechaev, Dmitry, et al.
Veröffentlicht: (2024)

AttentionViG: Cross-Attention-Based Dynamic Neighbor Aggregation in Vision GNNs
von: Gedik, Hakan Emre, et al.
Veröffentlicht: (2025)

MR-Transformer: Vision Transformer for Total Knee Replacement Prediction Using Magnetic Resonance Imaging
von: Zhang, Chaojie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Semiconductor Wafer Map Defect Classification with Tiny Vision Transformers
von: Mohammad, Faisal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Aberration Correcting Vision Transformers for High-Fidelity Metalens Imaging
von: Lee, Byeonghyeon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Plane Vision Transformer for Hemorrhage Classification Using Axial and Sagittal MRI Data
von: Das, Badhan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CDLNet: Noise-Adaptive Convolutional Dictionary Learning Network for Blind Denoising and Demosaicing
von: Janjušević, Nikola, et al.
Veröffentlicht: (2021)

VIViT: Variable-Input Vision Transformer Framework for 3D MR Image Segmentation
von: Das, Badhan Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Spectral Dynamic Attention Network for Hyperspectral Image Super-Resolution
von: Zhang, Tengya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Enhancing Efficiency in Vision Transformer Networks: Design Techniques and Insights
von: Heidari, Moein, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Surround-View Fisheye Optics in Computer Vision and Simulation: Survey and Challenges
von: Jakab, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CoVid-19 Detection leveraging Vision Transformers and Explainable AI
von: Kumar, Pangoth Santhosh, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Weakly supervised segmentation of intracranial aneurysms using a novel 3D focal modulation UNet
von: Rasoulian, Amirhossein, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Rethinking Attention Gated with Hybrid Dual Pyramid Transformer-CNN for Generalized Segmentation in Medical Imaging
von: Bougourzi, Fares, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SC-HVPPNet: Spatial and Channel Hybrid-Attention Video Post-Processing Network with CNN and Transformer
von: Zhang, Tong, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Pubic Symphysis-Fetal Head Segmentation Using Pure Transformer with Bi-level Routing Attention
von: Cai, Pengzhou, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Classification of Gleason Grading in Prostate Cancer Histopathology Images Using Deep Learning Techniques: YOLO, Vision Transformers, and Vision Mamba
von: Malekmohammadi, Amin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sensing for Space Safety and Sustainability: A Deep Learning Approach with Vision Transformers
von: Zhang, Wenxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NT-ViT: Neural Transcoding Vision Transformers for EEG-to-fMRI Synthesis
von: Lanzino, Romeo, et al.
Veröffentlicht: (2024)