论文标题 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE》 谷歌论文起名越来越写意了,“一幅图像值16X16个单词” 是什么玩意儿。 AT SCALE:说明适合大规模的图片识别,也许小规模的不好使
但它们在大型数据集上预训练时表现突出。同样,随着数据集规模的增长,更大的ViT变体也会超过较小的变体。)显示了在ImageNet上微调后的结果(其他数据集的结果见表5(不同架构在预训练计算资源与性能对比:视觉Transformer、ResNets和混合模型。在相同的计算预算下,视觉Transformer通常比ResNets表现更好。对于较...
论文地址: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale这篇论文由Google AI团队提出,是Vision Transformer(ViT)的开山之作,将Transformer模型成功应… bug404 【论文阅读】《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 》 Lonep...发表于深度学...
但是首先JFT-300是私有的数据集,很难复现结果;此外,Transformer结构若想取得理想的性能和泛化能力,计算资源和数据集都不具备,很难有所收获。 对此的解决:《Training data-efficient image transformers & distillation through attention》 使用一个性能很好的分类器 (CNN/Transformer,实验验证) 作为teacher model,设定了di...
image 论文总结与分析:“An Image is Worth 16x16 Words” css机器学习神经网络深度学习人工智能 大规模图像识别试图解决将Transformer架构应用于计算机视觉任务的问题,以减轻该领域对CNN的严重依赖。本文提出这样的论点,即这种转换将产生与传统CNN相当的结果,同时需要较少的计算资源进行训练。
所有版本的论文实现https://paperswithcode.com/paper/an-image-is-worth-16x16-words-transformers-1 提出用纯transformer去做图像识别,图像分类,在ImageNet, CIFAR-100, VTAB数据集上表现良好,最佳模型在ImageNet上达到88:55%,在ImageNet ReaL上达到90:72%,在CIFAR-100上达到94:55%,在VTAB套件19个任务上达到...
An image is worth 16x16 words:Transformers for image recognition at scale(论文阅读) 被美东时间折磨的一天 今天参加了Journal Club,第一次参加这样的journal分享讨论,收获满满。 这一期分享的paper是:Animageisworth16x16words...的数据集上训练,迁移到较小规模的数据集上结果>= state of the art。(特别是,...
论文总结与分析:“An Image is Worth 16x16 Words” 论文的目标 这篇论文要解决什么问题? 大规模图像识别试图解决将Transformer架构应用于计算机视觉任务的问题,以减轻该领域对CNN的严重依赖。本文提出这样的论点,即这种转换将产生与传统CNN相当的结果,同时需要较少的计算资源进行训练。
While the Transformer architecture has become the de-facto standard for natural language processing tasks, its applications to computer vision remain limited. In vision, attention is either applied in conjunction with convolutional networks, or used to r