可以看见,T2T-ViT 通过引入局部先验,在 ImageNet-1K 下取得了相比 ResNet 以及 ViT、DeiT 更具竞争力的水准,更详细的细节具体看论文Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet PASSL 已支持 T2T-ViT PASSL 包含 SimCLR、MoCo v1/v2、BYOL、CLIP 等基于对比学习的图像自监督...
而T2T-ViT参考借鉴了CNN中Deep-Narrow设计的思想,减少了transformer encoder中的Hidden size以及MLP size,加深网络的层数 比较一下可以看出T2T-ViT大大减少了Hidden size以及MLP size,在参数量相当的情况下,相比ViT-base的12层Encoder结构加深到了24层,MACs数量相当 总结一下T2T-ViT中的特点就是: Smaller Hidden size...
对token编码笔者认为本质上是做了局部特征提取也就是CNN擅长做的事情。 原论文作者认为ViT效果不及CNN的原因: 1、直接将图像分patch后生成token的方式没法建模局部结构特征(local structure),比如相邻位置的线,边缘; 2、在限定计算量和限定训练数据数量的条件下,ViT冗余的注意力骨架网络设计导致提取不到丰富的特征。
通过实验发现:Deep-Narrow 结构设计非常适合于 ViT 性能更快更强,将原始 ViT 的参数和 MAC 减少 200%,性能优于 ViT、ResNet 等网络 相关资料 论文:Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet 官方实现:yitu-opensource/T2T-ViT 主要改进 在中型数据集(例如 ImageNet)上从头开...
不仅完胜ViT,ResNet也不在话下,说实话看到这个结果的时候真的可以说Transformer战胜了CNN了。 Conclusion T2T-ViT通过重构图像的结构性信息,克服了ViT的短板,真正意义上击败了CNN。通过提出tokens-to-token的process,逐渐聚合周围的token,增强局部性信息。这篇论文中不仅探索了Transformer-based的网络结构的设计,证明了在...
parser.add_argument('--model', default='T2t_vit_14', type=str, metavar='MODEL', help='Name of model to train (default: "countception"') parser.add_argument('--drop', type=float, default=0.0, metavar='PCT', help='Dropout rate (default: 0.0)') parser.add_argument('--drop-...
Transformer t2t vit 【摘要】 开源地址: https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT 有两种模式: performer transformer transformer ghost,做人脸识别效果一般 开源地址: https://github.com/yitu-opensource/T2T-ViT 有两种模式: performer transformer
Train the T2T-ViT_t-14 (take transformer in T2T transformer):CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7 ./distributed_train.sh 8 path/to/data --model T2t_vit_t_14 -b 64 --lr 5e-4 --weight-decay .05 --img-size 224 Train the T2T-ViT_t-24 (take transformer in T2T transformer)...
Now our T2T-ViT-14 with 21.5M parameters can reach 81.5% top1-acc with 224x224 image resolution, and 83.3% top1-acc with 384x384 resolution.2021/02/21: T2T-ViT can be trained on most of common GPUs: 1080Ti, 2080Ti, TiTAN V, V100 stably with '--amp' (Automatic Mixed Precision)...
Therefore, this paper proposes a multi-modal feature learning model based on TimesNet and T2T-ViT for ultra-short-term solar irradiance prediction. Firstly, the historical sequence is transformed into a two-dimensional tensor using TimesNet, and the temporal features are extracted using two-...