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CIFAR-10数据集是大小为32*32的彩色图片集,数据集一共包括50000张训练图片和10000张测试图片,共有10个类别,分别是飞机(airplane)、汽车(automobile)、鸟(bird)、猫(cat)、鹿(deer)、狗(dog)、蛙类(frog)、马(horse)、船(ship)、卡车(truck)。 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) ...
1 FlexiViT:一个适应所有 Patch 大小的 ViT 模型 论文名称:FlexiViT: One Model for All Patch Sizes 论文地址: arxiv.org/pdf/2212.0801 1.1 背景和动机 视觉Transformer (ViT) 和 CNN 模型不同的一点是对输入图片处理方式的不同:ViT 的处理方式是分块化 (Patchification) 将图像切割成不重叠的 Patches,并...
可以输入任何尺寸 他的pos embedding会通过bilinear interpolation进行resize
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ViT(Vision Transformer)等视觉模型的强大性能,是来自于 Transformer,还是被忽略的 patch?有研究者提出了简单 ConvMixer 模型进行证明,直接将 patch 作为输入,实验表明,ConvMixer 性能优于 ResNet 等经典视觉模型,并且在类似的参数计数和数据集大小方面也优于 ViT、MLP-Mixer 及其一些变体。
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VIT模型将图像分成固定大小的小块,每个小块都被视为一个“图像片段”,并通过Transformer编码器进行处理。而Swin Transformer模型采用了一种新的分块方式,称为“局部窗口注意力”,它将图像分成一系列大小相同的局部块 2. Transformer编码器的层数不同 VIT模型中使用的Transformer编码器层数较少,通常只有12层。而Swin ...
近年来,VisionTransformer 模型及其变体在各种计算机视觉任务中表现出色。然而,它们的高计算需求和推理延迟对在资源受限的边缘设备上部署模型构成了重大挑战。为了解决这个问题,我们提出了一种新颖的 Vision Transformer 拆分框架 ED-ViT,旨在高效地跨多个边缘设备执行复杂模型。具体来说,我们将 Vision Transformer 模型划分...
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