图3(迁移到ImageNet的情况,虽然在小数据集上预训练时较大的ViT模型的表现不如BiT ResNets(阴影区域),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Trans...
ViT开山之作解读:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 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 AST:自适应稀疏Transformer...
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...
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。 这个问题的相关背景是什么? tran...
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
)经过一个Linear Layer(LN)得到。y就是图片的分类结果了,比如Imagenet 1K 的y就应该是0-999的一个类别概率。 4 其他 文章还提到Hybrid Architecture,大概就是现在的 patch embedding 是由原图直接flatten成一个一维向量。可以先用CNN网络得到一个feature map,由feature map得到的patch计算一维的embedding。实验效果不...
本文主要介绍刚刚被NeurIPS-2021会议录用的一篇关于动态Transformer的最新工作:Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Vision Transformers with Adaptive Sequence Length,全部代码和预训练模型已经在Github上开源。 AI科技评论 2021/10/22 8460 论文阅读学习 - ResNet - Deep Residual Learning for Image Recog...
文章链接:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 代码:GitHub - google-research/vision_transformer 发表:ICLR 2021 领域:LLM based CV 摘要:虽然 Transformer 已经成为了 NLP 任务中的标准结构,它在 CV 领域的应用仍很有限。目前,在 CV 任务中注意力机制要么与卷积网络结合...
The two-dimensional neighborhood structure is used very sparingly: in the beginning of the model by cutting the image into patches and at fine-tuning time for adjusting the position embeddings for images of different resolution (as described below). Other than that, the position embeddings at ...
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...