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Note: Conversion is based on the latest values and formulas.
如何下载VIT预训练模型? - 知乎 vit_huge_patch14_224_in21k.pth 模型是Google AI开发的ViT系列模型之一,在ImageNet21K数据集上进行预训练。 该模型具有巨大的参数量(180亿个参数),在图像分类、目标检测等任务 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN? - 知乎 ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN? ViT最近在ImageNet上的准确率超过了CNN,但是如果不加载预训练模型的话,在CIFAR10上的准确率低于相同参数量的ResNet
近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法? - 知乎 我们的新架构在lmageNet-1K分类、VTAB-1K迁移分类和ADE20K语义分割方面优干基干SSM的视觉架构,并优化了ViT模型。 值得注意的是,ViL能够优干ViT训练管道,后者是多年超参数调 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN? - 知乎 ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN? ViT最近在ImageNet上的准确率超过了CNN,但是如果不加载预训练模型的话,在CIFAR10上的准确率低于相同参数量的ResNet
ViT、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? - 知乎 24 Apr 2021 · ViT、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? 发现有的视觉transformer预训练和finetune时的输入图片大小不一致,例如DeiT。 请问transformer是怎么处 …
vit类型的模型能像全卷积模型一样输入任意尺寸图像么? - 知乎 如果输入图像尺寸不一样,为了保证embedding的操作,图像切分patch大小要相同,这时序列的长度会有变化,而ViT中有相应的Position Embedding与序列的位置有关,因此原始的ViT是不支 …
近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法? - 知乎 虽然知道是谷歌,但是这根本没法follow。 真正让ViT火起来的是 DeiT,DeiT在结构上和ViT保持一致,但得益于FAIR的强大计算资源,作者得到了一组良好的训练参数,使得只用ImageNet-1K …
如何看待Meta(恺明)最新论文ViTDet:只用ViT做backbone(不 … 如何提升计算效率 ViT采用的全局attention和图像输入大小(HW)的平方成正比,对于检测模型,其输入分辨率往往较大,此时用ViT作为Backbone在计算量和内存消耗上都不容小觑,比如 …
U-ViT网络结构和DiT架构的不同之处是什么? - 知乎 U-ViT和DiT都是基于Transformer架构的扩散模型,都利用了Transformer模型来处理图像数据 DiT因为Sora和SD3普及了一片知识,不用赘述。 U-ViT(U-shaped Vision Transformer)是 …
encoder为什么很少有人提KVCache? - 知乎 encoder为什么很少有人提KVCache? 最近在做VIT的加速,发现VIT这种基于transformer的encoder结构更多人在对注意力矩阵做稀疏化,而没有人做KVCache的。 我得到的结… 显示 …