代码库地址:github.com/microsoft/Cr 由于imagenet-22k数据太大,此处用imagenet-1k数据跑通流程,有条件的可以参考教程,用imagenet-22k进行训练。 同理,可参考imagenet的方法,利用sa1b数据集(具体下载方法请看mobilesam论文解读),实现蒸馏sam的image encoder的vit,参考mobilesam。 3.1 预处理 imagenet1k数据可以在Op...
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 Pretraining Distillation for Small Vision Transformers 论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.10666[1]代码地址：https://g...
https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT: https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT
ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML论文解析汇总:https://github.com/xmu-xiaoma666/FightingCV-Paper-Reading 面向小白的Attention、重参数、MLP、卷积核心代码学习:https://github.com/xmu-xiaoma666/External-Attention-pytorch 加入交流群,请添加小助手wx:FightngCV666...
因此,本文希望提出一种高效利用训练数据的方法,来改善模型的欠拟合问题。 论文名称: TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2207.10666.pdf 代码地址: https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT...
代码地址:https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT 2. Motivation Transformer已经在计算机视觉领域掀起了一场风暴,并在研究和实践中越来越受欢迎。视觉Transformer(VIT)的最新趋势之一是继续增加模型大小,同时在标准基准上产生更好的性能。例如,V-MoE使用3.05亿张图像训练一个具有147亿个参数的超大模型,...
ICCV、CVPR、NeurIPS、ICML论文解析汇总:github.com/xmu-xiaoma66 面向小白的Attention、重参数、MLP、卷积核心代码学习:github.com/xmu-xiaoma66 加入交流群,请添加小助手wx:FightngCV666 参考资料 [1] arxiv.org/abs/2207.1066 arxiv.org/abs/2207.1066 [2] github.com/microsoft/Cr github.com/microsoft/Cr ...
pip install -U kecam # Or pip install -U keras-cv-attention-models # Or pip install -U git+https://github.com/leondgarse/keras_cv_attention_models Refer to each sub directory for detail usage. Basic model prediction from keras_cv_attention_models import volo mm = volo.VOLO_d1(pretrai...
https://github.com/wangsr126/mae-lite 导读:最近“预训练大模型”这个概念异常火爆,大家都期待可以通过增加模型尺寸以达到“涌现”的效果。视觉领域也出现了大量的预训练方法和预训练模型,且取得了非常不错的效果。然而,视觉任务又有其独特性,隐私性、实时性等一系列应用场景的限制使得边缘端实际部署的模型多是轻...
在这篇工作中我们提出了 TinyMIM，其在保持 ViT 结构不变并且不修改结构引入其他归纳偏置（inductive bias）的基础上、用蒸馏的方法迁移大模型上的知识到小模型。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2301.01296.pdf代码地址：https://github.com/OliverRensu/TinyMIM 我们系统性的研究了蒸馏目标、数据增强、正则化、...