一. 论文题目:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale,ICLR 2021,将transformer的编码模块应用于image recognition,开创了一个图片分类的方向,论文下载地址: https://…
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用于图像恢复 Jorne打开知乎App 在「我的页」右上角打开扫一扫 其他扫码方式:微信 下载知乎App 开...
1.论文学习1——AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE2024-12-312.论文学习2——Attention Is All You Need01-18 收起 INTRODUCTION Self-attention-based architectures have become the model of choice in mission of natural language model But in computer vision, ...
标题:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 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...
AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE---阅读笔记 摘要 虽然 Transformer 架构已成为 NLP 任务的事实标准,但它在 CV 中的应用仍然有限。在视觉上,注意力要么与卷积网络结合使用,要么用于替换卷积网络的某些组件,同时保持其整体结构。我们证明了这种对 CNNs 的依赖是不...
)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...
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。
▊1. 论文和代码地址 An Image is Worth 16x16 Words, What is a Video Worth? 论文:https://arxiv.org/abs/2103.13915 代码:https://github.com/Alibaba-MIIL/STAM ▊2. Motivation 视频内容的显著增长促使人们需要更高效的视频...
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...