在计算机视觉方面，实现最先进性能的大型模型与实际应用中简单的模型之间的差距越来越大。在本文中，将解决这个问题，并显著地弥补这2种模型之间的差距。在实证研究中，作者的目标不是一定要提出一种新的方法，而是努力确定一种稳健和有效的配置方案，使最先进的大模型在实践中能够得到应用。本文证明了在正确使用的情况下，知识蒸馏可以在不影响大模型性能的情况下减小它们的规模。作者还发现有某些隐式的设计选择可能会极大地影
简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
文章目录（一）参考博客和PPT原文件下载连接（二）VIT原理详解2.1、self-attention2.2、sequence序列之间相关性
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即使减少 96-98% 的 tokens，最大的模型几乎没有任何精度下降：在2倍吞吐量的设置下，AugReg 得到的 ViT-B，ViT-S 和 ViT是，ToMe 方法不受这个问题的影响。
右边：除了将单个256×256图像表示为256 [16×16]标记的序列外，还可以将这些256×256图像视为4096中更大的、不相交的[256×256]
虽然Transformer架构已经成为NLP任务事实上的标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在计算机视觉中，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们的研究表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当在大量数据上进行预训练并迁移到多个中小型图像识别基准任务时，我们提出的Vi
如果统一都赋成0向量，然后在fine-tune的时候再去训练这些向量，看起来可以，但这样粗暴的赋值不仅增加了计算量，也
vit :论文是基于，由于图像数据和词数据数据格式不一样，经典的transformer不能处理图像数据，在视觉领域的应用有限。本文提出的方法可以将tr
这个论文看下来，有这么几个重点需要去掌握：将整张图片转化为多个patches，作为 transformer的序列输入输入的时候需要加入位置编码，三种位置编码：一维，二维，相对位置编码，这三种效果没有太大区别；transformer可以接受CNN的输出作为输入，作为一种transformer的混合结构，区别于VIT这种无卷积结构可能是由于缺乏inductive biases，数据集上直接训练的VIT
前言 以下内容为小白学习vit内容记录，如理解有误，望帮助指出修正。基于Paddle框架学习，aistudio课程即可学习。此次记录课程里视觉问题中的注意力机制小节的学习内容一、注意力机制 课程中注意力机制从NLP的方向为
import torch
from torch import nn, einsum
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
def pair(t):
return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)
class PreNor
原创
2021-07-22 14:40:07
208阅读
然而，为了达到卓越的性能，ViTs在推理过程中仍然产生了高昂的计算成本和巨大的内存占用，这呼唤着高效的ViTs。如图所示，由于
import torch
from torch import nn, einsum
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
def pair(t):
return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)
class PreNor
原创
2021-07-22 14:40:19
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import torchfrom torch import nn, einsumfrom einops import rearrange, repeatfrom einops.layers.torch import Rearrangedef pair(t): return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)clas
原创
2022-02-09 10:50:46
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CTI是一种跨架构的特征融合方法，如图5所示。在不改变ViT的结构的情况下，引入了CNN的多尺度特征，由于ViT是单尺
与将Token数量设置为0的情况相比，作者的设置准确率提高了0.3%，仅增加了0.06G的FLOPs和1.1M的参数，这证明了作者的位置
AI大模型落地加速还会远吗？首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT本文重新审视了完全量化的Vision Transformer，并将精度下降归因于L
ViT模型将Transformer引入到图像的分类中，更准确的说是Transformer中的Encoder模块。为了能够尽可能少地对原始模型的修改，在ViT中将图像转换成一维的序列表示，以改成标准的文本
原创
2023-06-14 20:59:08
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1. 引言本文来讲解一篇论文 VIT， 这篇算是引起VIT跟CNNs之争的开端。论文链接： 戳我Transformer结构原本应用于自然语言处理，本篇希望找到可以在不用CNN情况下使用纯Transformer构架在图像分类任务上使用少量运算资源来训练达到更好的结果。闲话少说，我们直接开始吧！2. TransFormer特点一般来说，Transformer的一些优点如下：具有优秀的运算效率与
原创
2022-05-10 22:27:06
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每个图像块的表示捕捉了该图像块的局部特征，而整个编码器输出则综合了所有图像块的信息，包括它们之间的关系，从而提供
