sam主要的一个部分就是image encoder,image encoder采用vit作为backbone,由于vit模型参数非常多,模型比较大,vit-h模型有632M,导致在应用过程中对设备要求较高,MobileSam提供了一种解决方案,利用tinyvit解耦蒸馏sam原始的vit,将模型减少了60倍。具体可以参考文章【论文解读】比sam小60倍的轻量级模型mobilesam(Faster ...
背景 最近,视觉Transformer(ViT)由于其出色的模型能力而在计算机视觉领域引起了极大的关注。然而,大多数流行的ViT模型存在大量参数的问题,这限制了它们在资源有限的设备上的应用。 方法大意 快速预训练蒸馏(Fast Pretraining Distillation, FPD) 如何实现快速 常规的pretrain with distillation 非常慢并且成本高。因为teache...
通过此过程,作者从 ImageNet21K 中移除了大约 2M 张图像 (14%),然后在清理后的数据集上预训练 TinyViT-21M 和 Swin-T。 2) 作者使用 Florence 作为教师模型来执行蒸馏以预训练 TinyViT-21M/Swin-T,其生成软标签来代替ImageNet-...
具体地说，作者采用渐进式模型收缩方法来缩小大型模型并生成一族微小视觉Transformer(TinyViT)。通过在ImageNet-21k上的快速预训练蒸馏，具有21M参数的TinyViT在ImageNet-1k上达到了84.8%的TOP-1准确率，比预训练的Swin-B(88M参数下的85.2%)小4.2倍。在更高的分辨率下，本文的模型可以达到86.5%的TOP-1精度，在...
然而,大多数流行的VIT模型都受到大量参数的限制,限制了它们在资源有限的设备上的适用性。为了缓解这一问题,作者提出了TinyViT,这是一种新的微小而高效的小视觉Transformer家族,使用本文提出的快速蒸馏框架在大规模数据集上进行预训练。其核心思想是将知识从大型预训练的模型转移到小型模型,同时使小型模型能够从大量的...
Vision transformer (ViT) recently has drawn great attention in computer vision due to its remarkable model capability. However, most prevailing ViT models suffer from huge number of parameters, restricting their applicability on devices with limited resources. To alleviate this issue, we propose Tiny...
Cream MiniViT TinyViT .figure configs data docs models LICENSE README.md config.py imagenet_1kto22k.txt logger.py lr_scheduler.py main.py my_meter.py optimizer.py requirements.txt save_logits.py tinyvit_utils.py utils.py iRPE .gitignore CODE_OF_CONDUCT.md LICENSE README.md SECURITY.mdBr...
Experimental results show that RJ-TinyViT achieved a classification accuracy of 93.38%, marking an improvement of 1.84% over the original TinyViT network. At the same time, its Floating-point Operations (FLOPs) and Parameters (Params) were reduced to 58.97% and 39.84% of the original TinyViT ...
我们首先以基于 IN1K 全监督训练 ViT 模型(DeiT-Tiny)作为参考模型,研究各种预训练模型(基于 MAE 的 MAE-Tiny,基于 SimMIM 的 SimMIM-Tiny,基于 MoCo v3 的 MoCov3-Tiny 与基于 DINO 的 DINO-Tiny)与其之间的逐层表征相似度 [5]。 ▲ 预训练模型逐层表征分析 ...
Hello! When I run speed_test.py, error AttributeError: module 'timm.models' has no attribute 'vit_deit_tiny_distilled_patch16_224'. Does it mean that my timm doesn't have the deit model? How can I solve it? I go to timm repo https://gith...