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...
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...
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...
2 简介: Transformer 在NLP领域特别火,VIT这个文章考虑能不能把transformer用到图像领域上。VIT把一张图分割成16个patch,把每个patch embedding成一个token。文章实验表明在小数据集上(insufficient amounts of data)表现不佳,在大数据集上表现接近或超过了传统的CNN方法。
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。
Link: [2010.11929] An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (arxiv.org) Code: lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch (github.com) ...
【论文阅读】ViT: AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS 用Transformer干图像分类,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文总结与分析:“An Image is Worth 16x16 Words: transformer for Image Recognition at Scale” 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...