如何下载VIT预训练模型？ - 知乎
请问我想在pytorch中加载VIT的预训练模型，想要下载vit_huge_patch14_224_in21k.pth文件，找个很多地方都…
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 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
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…
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 …
如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使 …
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 × …
近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
3. 基础组件 (VIT自带) 多头注意力机制 (MultiHeadAttention) 标准的多头注意力实现 支持掩码机制 可配置注意力头数（默认12个） Transformer块 (TransformerBlock) 包含自注意力、前馈网络 残差连接和 …
为什么 ViT 里的 image patch 要设计成不重叠？ - 知乎
ViT就是要反驳这个观点，才特地这么干的。 设计成16x16的不重叠patch其实也还好，对最终性能也差不了太多。 真正离谱的是，ViT只用了random crop和random flip，可以说是没有使用数据增强。 vit看 …
ViT、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? - 知乎
Apr 24, 2021 · ViT 的缺点和局限性 Transformer的输入是一个序列（Sequence），ViT 所采用的思路是把图像分块（patches），然后把每一块视为一个向量（vector），所有的向量并在一起就成为了一 …
如何通俗理解基于深度学习的Video Transformer（ViT ... - 知乎
Video Transformer（ViT）是一种基于深度学习的视频处理模型，它采用了在自然语言处理中成功应用的变换器架构，用于处理和分析视频数据。 该模型由空间变换器和时间变换器组成，能够捕捉视频内 …
Vision Transformer, LLM, Diffusion Model 超详细解读 ... - 知乎
May 12, 2024 · 31 T2T-ViT：在 ImageNet 上从头训练视觉 Transformer (来自新加坡国立大学冯佳时团队，依图科技颜水成团队) 31.1 T2T-ViT 原理分析 31.2 T2T-ViT 代码解读 32 VOLO 刷新 CV 多项记 …