在MoCo v3 的论文中有一个很有趣的现象:ViT 带与不带 position embedding,在 ImageNet 上的分类精度相差无几。 表1. MoCo v3 中的实验现象 (原文第 6 页) 这一实验结果背后,隐含着「ViT 的建模主要关注于不同 patch 的 visual appearence,对于 position 的 awareness 较差」这一信息。即,如果把图片切 pa...
在MoCo v3 的论文中有一个很有趣的现象:ViT 带与不带 position embedding,在 ImageNet 上的分类精度相差无几。 ▲表1. MoCo v3 中的实验现象(原文第6页)这一实验结果背后,隐含着「ViT 的建模主要关注于不同 patch 的 visual appearence,对于 position 的 awareness 较差」这一信息。即,如果把图片切 patch ...
在MoCo v3 的论文中有一个很有趣的现象:ViT 带与不带 position embedding,在 ImageNet 上的分类精度相差无几。 ▲表1. MoCo v3 中的实验现象(原文第6页) 这一实验结果背后,隐含着「ViT 的建模主要关注于不同 patch 的 visual appearence,对于 position 的 awareness 较差」这一信息。即,如果把图片切 patch...
I notice the generation of positional embedding in interpolate_pos_encoding method is slightly different than the one in the forward_selfattention method. The following simple modification bring both into the same page, to your interest...
在MoCo v3 的论文中有一个很有趣的现象:ViT 带与不带 position embedding,在 ImageNet 上的分类精度相差无几。 这一实验结果背后,隐含着「ViT 的建模主要关注于不同 patch 的 visual appearence,对于 position 的 awareness 较差」这一信息。即,如果把图片切 patch 然后再随机打乱之后,ViT 能够在乱序的情况下...
还记得在解析Transformer那篇文章内有说过,原始的Transformer引入了一个 Positional encoding 来加入序列的位置信息,同样在这里也引入了pos_embedding,是用一个可训练的变量替代。 self.pos_embedding = nn.Parameter(torch.randn(1, num_patches + 1, dim)) 文章也提供了可视化图 很有意思的是这里第二个维度多...
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vit:cls是啥?为啥这么用? position embedding的理解? 有木有其他的position embedding方式 transformer提出的背景是啥?为什么提出来这个? 为什么传统方法在简单图上比AI模型好?(项目细节提问) 说下传统压缩算法的步骤?(项目细节提问) pytorch的model.eval和with torch.no_grad()的区别? 手撕:leetcode 207 ...
在MoCo v3 的论文中有一个很有趣的现象:ViT 带与不带 position embedding,在 ImageNet 上的分类精度相差无几。 这一实验结果背后,隐含着「ViT 的建模主要关注于不同 patch 的 visual appearence,对于 position 的 awareness 较差」这一信息。即,如果把图片切 patch 然后再随机打乱之后,ViT 能够在乱序的情况下...
在MoCo v3 的论文中有一个很有趣的现象:ViT 带与不带 position embedding,在 ImageNet 上的分类精度相差无几。 ▲表1. MoCo v3 中的实验现象(原文第6页) 这一实验结果背后,隐含着「ViT 的建模主要关注于不同 patch 的 visual appearence,对于 position 的 awareness 较差」这一信息。即,如果把图片切 patch...