YOLOv10l summary: 515 layers, 40346250 parameters, 0 gradients, 120.1 GFLOPs Class Images Instances Box(P R mAP50 mAP50-95): 100%|██████████| 15/15 [00:04<00:00, 3.64it/s] all 230 1412 0.968 0.977 0.991 0.751 c17 230 131 1 0.984 0.995 0.844 c5 230 68 0.975 0.971...
它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率，与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当，而使用的参数少了4.2倍。此外，提高图像分辨率，TinyViT可以达到86.5%的准确率，略好于Swin-L，而只使用11%的参数。最后，作者展示了TinyViT在各种下游任务上的良好迁移能力。1. 论文和代码地址 TinyViT:...
BERT大型模型具有3.4亿个参数，语言模型在几年内迅速扩大了1000倍以上，达到5300亿个密集参数和1.6万亿...
做大项目，学OpenAI，我想Swin V2就是该实践下的最好例子，如此大规模的项目根本不是两三个人做的了的...
该论文设计的高效小型视觉Transformer模型:TinyViT, 在21M/11M/5M三种参数量下,分别得到了84.8/83.2/80.7%的ImageNet Top-1分类准确率,并且在多个下游任务上验证了模型的泛化能力,在V100 GPU上的推理速度超过1500。 二、工作亮点 分析了小模型在大规模数据上预训练存在的问题,提出了快速预训练蒸馏框架,充分地利用...
二、大规模模型设计 为了探索归纳偏置在大规模Vision Transformer模型中的作用,我们参考ViT[3]的设计,对所提出的ViTAE模型进行了扩展,并对应的提出ViTAE-B (89M),ViTAE-L(311M),和ViTAE-H(644M)模型,分别包含12个NC模块,24个NC模块,和36个NC模块。我们相信ViTAE模型可以进一步扩展到10亿参数规模,并将在未来工...
小的学生Transformer是从具有计算和参数约束的预训练的大型模型中自动缩小的。综合实验证明了TinyViT的有效性。它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率,与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当,而使用的参数少了4.2倍。此外,提高图像分辨率,TinyViT可以达到86.5%的准确率,略好于Swin-L,而只使用...
它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率,与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当,而使用的参数少了4.2倍。此外,提高图像分辨率,TinyViT可以达到86.5%的准确率,略好于Swin-L,而只使用11%的参数。最后,作者展示了TinyViT在各种下游任务上的良好迁移能力。 1. 论文和代码地址 TinyViT: Fast P...
模型层数参数量 iGPT-XL 60 6.8B iGPT-L 48 - iGPT-M 36 455M iGPT-S 24 76M 1、对于linear probe,哪层的效果最好 如上面所说,实验中发现,对于linear probe,最后一层的表征往往不是最好的。对于iGPT-L,在不同任务上用不同层的特征做线性分类的效果如下 基本上都是在20层左右效果最好,往前或者往...
图2.在提出的Swin Transformer架构中计算自注意力的移动窗口方法的说明。在层l（左）中，采用常规的窗口...