Optimize Vision Transformer Architecture via Efficient Attention Modules: A Study on the Monocular Depth Estimation Task

Author:

Schiavella ClaudioORCID,Cirillo LorenzoORCID,Papa LorenzoORCID,Russo PaoloORCID,Amerini IreneORCID

Publisher

Springer Nature Switzerland

Reference24 articles.

1. Ba, J.L., Kiros, J.R., Hinton, G.E.: Layer normalization. arXiv preprint arXiv:1607.06450 (2016)

2. Dong, X., et al.: Towards real-time monocular depth estimation for robotics: a survey. IEEE Trans. Intell. Transport. Syst. 23(10), 16940–16961 (2022)

3. Eigen, D., Puhrsch, C., Fergus, R.: Depth map prediction from a single image using a multi-scale deep network. Adv. Neural Inf. Process. Syst. 27 (2014)

4. Han, K., et al.: A survey on vision transformer. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 45(1), 87–110 (2022)

5. Kingma, D.P., Ba, J.: Adam: a method for stochastic optimization. arXiv preprint arXiv:1412.6980 (2014)

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