文章目录【图像分类】2021-DeiT1. 简介1.1 简介1.2 什么是知识蒸馏1) 什么是知识蒸馏？2) 主要流程3) 知识蒸馏用于图像分类2. 网络2.1 整体架构2.2 知识蒸馏 损失(knowledge distillation)1) 软蒸馏(soft distillation)2) 硬蒸馏(Hard-label distillation)3) Distillation token2.
原创
2023-05-10 15:46:27
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题目：Training data-efficient image transformers & distillation through attention 【GiantPandaCV导语】Deit是一个全Transformer的架构，没有使用任何的卷及操作。其核心是将蒸馏方法引入VIT的训练，引入
原创
2021-12-29 10:16:50
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你是否在训练视觉模型时遇到过这些困境：标注数据不足导致过拟合、模型泛化能力差、预训练效率低下？近年来，自监督学习（Self-Supervised Learning, SSL）的崛起为解决这些问题提供了新的思路。其中，掩码自编码器（Masked Autoencoder, MAE）和数据高效图像Transformer（Data-Efficient Image Transformer, DeiT）作为两...
图 1：谷歌 ViT 网络架构。在这篇论文中，来自华为诺亚实验室的研究者提出一种用于基于结构嵌套的 Transformer 结构，被称为 Transformer-iN-Transformer (TNT) 架构。同样地，TNT 将图像切块，构成 Patch 序列。不过，TNT 不把 Patch 拉直为向量，而是将 Patch 看作像素（组）的序列。论文链接：https://arxiv.org/pdf
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2022-10-10 13:07:59
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尽管 DeiT 在 ImageNet 数据集上表现良好，但通过迁移学习评估 DeiT 在其他数据集上的性能也很重要，这样可以度量 DeiT 的泛化性能。
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2021-07-16 17:21:03
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本文提出Vision Mamba，在 ImageNet 分类任务、COCO 对象检测任务上，与 DeiT等成熟的视觉 Transformers 相比，Vim 实现了更
原创
2024-05-13 10:22:43
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最近，Facebook 提出了一项新技术 Data-efficient image Transformers（DeiT），需要更少的数据和更少的计算资源就能生成高性能的图像分类模型。研究人员仅用一台 8-GPU 的服务器对 DeiT 模型进行 3 天训练，该方法就在 ImageNet 基准测试中达到了 84.2% 的 top-1 准确率，并且训练阶段未使用任何外部数据，该结果可以与顶尖
在迁移学习方面，TNT取得了比DeiT更优的效果；
通过更高分辨率的微调，TNT-B取得了83.9%的top-1精度。
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2021-07-02 14:35:44
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将自然语言处理领域主流模型 Transformer 应用在视觉领域似乎正在成为趋势。最近，Facebook 研究人员提出一项新技术——数据高效图像 Transformer (DeiT)，该方法所需的数据量和计算资源更少，且能产生高性能的图像分类模型。
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2021-07-13 15:49:57
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目录ImageNet预训练模型库模型库概览图SSLD知识蒸馏预训练模型ResNet 及其 Vd 系列移动端系列SEResNeXt与Res2Net系列DPN 与 DenseNet 系列HRNet系列Inception系列EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列ResNeSt 与 RegNet 系列ViT_and_DeiT 系列RepVGG系列MixNet系列ReXNet系列Swi
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2024-05-13 14:35:36
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资源⭐ ⭐ ⭐ 欢迎点个小小的Star支持！⭐ ⭐ ⭐开源不易，希望大家多多支持~
更多CV和NLP中的transformer模型(BERT、ERNIE、ViT、DeiT、Swin Transformer等)、深度学习资料，请参考：awesome-DeepLearning更多视频模型(PP-TSM、PP-TSN、TimeSformer、BMN等)，请参考：PaddleVideo1. 实验介
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更多视频模型(PP-TSM、PP-TSN、TimeSformer、BMN等)，请参考：PaddleVideo
1. 实验介绍1.1 实验目的掌握视频分类模型 PP-TSN 的优化技巧；熟悉飞桨开源框架构建
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2024-10-25 22:36:42
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【GiantPandaCV导语】来自商汤和南洋理工的工作，也是使用卷积来增强模型提出low-level特征的能力，增强模型获取局部性的能力，核心贡献是LCA模块，可以用于捕获多层特征表示。 引言 针对先前Transformer架构需要大量额外数据或者额外的监督(Deit)，才能获得与卷积神经网络结构
原创
2022-01-20 15:37:54
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论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.12877v2代码地址:https://github.com/facebookresearch/deit. Abstract transformer需要使用大型基础设施对数亿张图像进行了预训练，从而限制了它们的使用。 在这项工作中，作者只在图像上训练transforme
&Summary作者单位：微软亚洲研究院代码：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
论文：https://arxiv.org/abs/2103.14030
目标检测刷到58.7 AP（目前第一）！实例分割刷到51.1 Mask AP（目前第一）！语义分割在ADE20K上刷到53.5 mIoU（目前第一）！性能优于DeiT、ViT和Ef
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2024-08-28 16:17:21
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本文目录1 ResNet 的反击：全新训练策略带来强悍 ResNet 性能
作者，DeiT 一作)
1 RSB ResNet 论文解读
1.1 背景和动机
1.2 三种训练策略
1.3 目标函数：多标签分类目标
1.4 数据增强
1.5 正则化策略
1.6 优化器
1.7 实验结果
1 ResNet 的反击：全新训练策略带来强悍 ResN
作者丨happy审稿丨邓富城极市导读本文探索了用于提升ViT性能的各种训练技巧。通过一系列实验对比、改进与组合，本文所提方案取得了SOTA方案，超越了EfficientNet、T2TViT、DeiT、Swin Transformer、CaiT等方案。
标题&作者团队
paper: https://arxiv.org/abs/2104.10858Code: https://gith
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2022-07-27 14:07:33
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前段时间 Transformer 已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『Lifting Transformer』、『TimeSformer』等等Transformer为什么这么有实力？因为它在分类、检测等任务上展现了极其强劲的性能。而且骨干网络上的发展也推动了下游任务的发
原创
2022-12-15 17:27:40
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将自然语言处理领域主流模型 Transformer 应用在视觉领域似乎正在成为趋势。最近，Facebook 研究人员提出一项新技术——数据高效图像 Transformer (DeiT)，该方法所需的数据量和计算资源更少，且能产生高性能的图像分类模型。
Transformer 是自然语言处理领域的主流方法，在多项任务中实现了 SOTA 结果。近期越来越多的研究开始把 Transfor
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2021-07-16 18:16:27
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Transformer发展 之 GPT系列模型结构我按照Transformer的发展路线来学习入门 Transformer–BERT—GPT—DETR—ViT—Swin ViT / DeiT上一篇写了Transformer，听了李宏毅和李沐老师的课一下子就懂了，今天学习GPT-123核心思想：GPT和BERT的区别还在于目标函数的选取，GPT预测未来，BERT预测中间（完形填空）GPT核心思想：无
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2023-10-10 18:58:35
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