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Article summary:
1. 提出了一种轻量级的视觉Transformer骨干网络，称为Progressive Shift Ladder Transformer (PSLT)，通过梯形自注意力块和渐进式位移机制来减少计算资源需求。
2. PSLT的梯形自注意力块采用多个分支，每个分支只处理输入特征图的一部分通道，然后通过像素自适应融合模块将所有通道聚合起来。这种设计大大降低了参数数量和FLOPs。
3. 在多个视觉任务上进行实验验证，包括图像分类、目标检测和人员重识别，在ImageNet-1k数据集上取得了79.9%的top-1准确率，与其他具有20M以上参数和4G FLOPs的模型相当。
Article analysis:
本文提出了一种轻量级的视觉Transformer模型，称为Progressive Shift Ladder Transformer (PSLT)，旨在减少计算资源的使用。作者指出，现有方法主要集中在通过改变自注意力计算的形式来减少浮点运算次数，但是这些方法中基于窗口的自注意力块的感受野受到限制，并且只有分割在同一窗口中的像素之间才能相互作用。因此，不同窗口中像素之间的交互无法在一个块中建模。为了解决这个问题，作者提出了一个具有多个分支和渐进移位机制的轻量级梯度自注意力块。该机制通过将输入特征沿通道维度等分给每个分支来显着降低梯度自注意力块中的计算成本，并通过像素自适应融合将这些分支的输出协作起来。此外，渐进移位机制可以扩大梯度自注意力块的感受野，从而使其能够建模不同窗口中像素之间的长程交互。
然而，在文章中并没有对该模型与其他已有模型进行充分比较和评估。同时，在介绍ViT时也没有提及其优点和缺点，并未全面探讨ViT与CNN的优劣之处。此外，文章中也没有提及可能存在的风险和局限性，例如模型在特定数据集上表现良好但在其他数据集上表现不佳的情况。因此，文章存在一定的片面性和缺失考虑点。
总体来说，该研究提出了一个有趣的轻量级视觉Transformer模型，并通过实验验证了其有效性。然而，在未来的研究中，需要更全面地评估该模型与其他已有模型之间的差异，并探索其潜在风险和局限性。