每一个patch的大小都是16x16；用Transformer做大规模图像识别，大规模意味着大模型和大的数据集。
Swin Transformer的出现，解决了Vit在下游任务表现不好，计算量大等问题，证明了Transformer可以在各类图像...
Swin Transformer是由微软亚洲研究院在今年公布的一篇利用transformer架构处理计算机视觉任务的论文。Swin Transformer 在图像分类,图像分割,目标检测等各个领域已经屠榜,在论文中,作者分析表明,Transformer从NLP迁移到CV上没有大放异彩主要有两点原因:1. 两个领域涉及的scale不同,NLP的token是标准固定的大小,而CV的特征尺...
Vision Transformer究竟做对了什么,CNN能不能从中学习?华理博士8小时精讲VIT、DETR、Swin Transformer模型!共计45条视频,包括:1. 1-transformer发家史介绍、2. 2-对图像数据构建patch序列、3. 3-VIT整体架构解读等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows, 视频播放量 772、弹幕量 1、点赞数 25、投硬币枚数 15、收藏人数 28、转发人数 5, 视频作者 s1mpleZzz, 作者简介 珍惜一切就算没有拥有,相关视频:NLP Transformer原理,【全集67讲】一口气学完
Swin Transformer, 引入了类似于 CNN 的滑窗和层级结构,引入了局部性,也减少了计算量。 BEiT。 BEiT 模型使用受 BERT启发并基于 VQ-VAE 的自监督方法,性能优于有监督的预训练 vision transformers。 DINO,是一种自监督训练方法。使用 DINO 方法训练的视觉 Transformer 显示出卷积模型所没有的非常有趣的特性,无需...
Vision Transformer和MLP-Mixer是深度学习领域最新的两个体系结构。他们在各种视觉任务中都非常成功。视觉Vision Transformer的性能略好于MLP-Mixers，但更复杂。但是这两个模型非常相似，只有微小的区别。本文中将对两个模型中的组件进行联系和对比，说明了它们的主要区别，并比较了它们的性能。简介 Transformer自2016年引入...
Vision Transformer (ViT) 和 MLP-Mixer 是深度学习领域中的最新架构，它们在各种视觉任务中表现出色。ViT 的性能通常略高于 MLP-Mixer，但其结构更为复杂。这两种模型在本质上非常相似，只存在细微差异。下文将通过组件对比和性能比较，深入探讨它们之间的联系和区别。Transformer 自 2016 年诞生以来，对...