@InProceedings{2023_luka1191,
	author = "Natacha Luka and Romain Negrel and David Picard",
	title = "Contraction d'une image en une petite séquence de tokens avec des modules d'attention croisée",
	booktitle = "29° Colloque sur le traitement du signal et des images",
	year = "2023",
	publisher = "GRETSI - Groupe de Recherche en Traitement du Signal et des Images",
	number = "2023-1191",
	pages = "p. 493-496",
	month = "Aout # 6 - Sept # 9",
	address = "Grenoble",
	doi = "",
	pdf = "2023_luka1191.pdf",
	abstract = "Dans cet article, nous introduisons une méthode de contraction d'une image en une petite séquence entièrement basée sur des modules d'attention de type transformer décodeur. Nous introduisons le concept d'image queries : des tokens prototypes appris qui vont agréger l'information contenue dans l'image d'entrée, préalablement découpée en une séquence de patchs, formant ainsi une séquence de taille réduite utilisable pour d'autres applications. Contrairement aux autres modèles d'apprentissage profond utilisant des modules d'attentions en compression d'image, notre architecture ne contient aucune convolution..pdf",
}