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)
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...
为了探索模型的可扩展性,我们使用了ILSVRC-2012 ImageNet数据集,该数据集具有1k个类和1.3M个图像(我们在下文中将其称为ImageNet),其超集ImageNet-21k具有21k个类和14M个图像(Deng et al., 2009),以及具有18k个类,303M个高分辨率图像的JFT (Sun et al., 2017)。我们根据Kolesnikov等人(2020),将预训练数据...
1 引言 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%... ...
【Transformer 01】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 机器学习算法在学习过程中对某种类型假设的偏好,称为归纳偏好,简称偏好 Abstract Transformer框架是自然语言处理的常用结构,但它在计算机视觉上的应用较少。在视觉中,注意力通过和CNN一起使用,或在保持整体结构不变的...
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。
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
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模型成功应用于图像分类任务,证明了在大规模数据集上预训练的ViT可以超越传统的卷积神经网络(CNN)。
作者想将transformer architecture应用到了图像中,但transformer来源于nlp是一维数据,而图像却是二维数据。因此作者将224*224*3(H*W*C)的image分割为196个大小为16*16*3的patch。然后对每个patch进行patch embedding将其映射至一维,共196个patch,因此产生的数据维度为[196, D],增加[class]token作为patch数据的首行(...
)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...