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英文字典中文字典相关资料:


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    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
  • 如何看待Meta(恺明)最新论文ViTDet:只用ViT做backbone(不使用FPN)的检测模型? - 知乎
    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,比如输入为1024 × 1024时,采用ViT-B训练Mask R-CNN单batch就需要消耗∼20–30GB显存。
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    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、目标检测等任务上表现出卓越的性能。
  • 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就可以达到很好地效果。 更重要是代码开源,造福了整个community。
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  • 近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法? - 知乎
    近期花了一些时间专门研究如何改进ViT,有了些初步的实验结果 原始的ViT直接将每个patch用nn Conv2d (n1, n2, k, stride=k)编码成一个token,导致patch内局部信息丢失 改进方案其实也很简单,就是对每个patch先用轻量级Transformer处理一次,所有的patch共享同一个Transformer,接下来再按ViT的思路处理 个人测试下来
  • 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是不支持动态尺寸的,不过可以通过调整相应的 (将位置编码通过计算对应到原始图上进行
  • 为什么 ViT 里的 image patch 要设计成不重叠? - 知乎
    毕竟ViT宣扬自己是不使用卷积的纯Transformer架构,设计成重叠patch不就明摆着是卷积吗 (这不是自己打自己脸,露馅了)。 2 ViT使用Transformer架构,需要输入序列, 把图像切割成不重叠的patch序列比较直观,不会有任何的计算浪费 (后续其实有重叠patch的魔改)。 3
  • Swin Transformer 相比之前的 ViT 模型,做出了哪些改进? - 知乎
    Swin-T与ViT之间的区别 从 Swin Transformer 网络的整体框架图我们可以看到,首先将输入图像 I 输入到 Patch Partition 进行一个分块操作,然后送入 Linear Embedding 模块中进行通道数 channel 的调整。
  • 如何区分及物动词(vt. )和不及物动词(vi. )? - 知乎
    这个问题有点歧义,可能有两种理解: vt 和vi 这两个缩写,哪一个代表及物动词,哪一个代表不及物动词? 如何区分一个动词是及物动词还是不及物动词? 如果是第一种理解,vt 代表「transitive verb」,及物动词;vi 代表「intransitive verb」,不及物动词。但是何谓「及物」,如何「及」?查词典





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