reshape: -> [batch_size, num_patches+1, 3, num_heads, embed_dim_per_head] ->[B,197,3,12,64] permute: -> [3, batch_size, num_heads, num_patches+1, embed_dim_per_head] ->[3,B,12,197,64] ''' B, N, C = x.shape qkv = self.qkv(x).reshape(B, N, 3,self.num_h...
首先看一下 ViT 模型的效果,在 ImageNet 1k 上最高能达到 88.55 的准确率,关键是现在自家的数据集上进行了预训练,三亿数据量啊。 2. ViT 模型架构 其原始架构图如下所示,可以看到首先输入图片分为很多 patch,论文中为 16。将 patch 输入一个 Linear Projection of Flattened Patches 这个 Embedding 层,就会得...
模型结构细节展示(以ViT-B/16结构为例): 如模型细节图(左)所示,首先输入一张224×224×3的RBG彩色图片,通过Embedding层,具体来说,是由一个16*16大小的卷积核、步距为16的卷积层,得到14*14*768的特征图,然后在高度和宽度(前两个维度)打平,得到196*768的特征向量。然后Concat一个Class token变成尺寸197*768...
基于Dosovitskiy等人[14]的结果,我们采用了一组具有代表性的CNN和ViT模型——ResNet50x1、ResNet152x2、ViT-B/32、ViT-B/16、ViT-L/16和ViT-H/14。除非另有规定,模型是在JFT-300M数据集[40]上训练的,尽管我们也调查了在ImageNet ILSVRC 2012数据集[12,37]和标准迁移学习基准[50,14]上训练的模型。我们...
如下图2所示为消融实验结果,意在探索什么样的 tokens 是相似的。消融实验使用的模型是 MAE 训练策略下得到的 ViT-L/16 预训练模型 (acc: 85.96%, im/s: 93.3),不再进行任何额外训练。使用合并,这将在网络的24层上逐渐移除 98% 的 tokens。 如左图所示为使用什么特征衡量相似度,作者发现使用 Key 来衡量相...
然而,视觉模型仍然远远落后于语言模型。具体来说,迄今为止最大的视觉模型 ViT 只有 4B 参数,而入门级语言模型通常超过 10B 参数,更别说具有 540B 参数的大型语言模型。 为了探索 AI 模型的性能极限,Google Research 最近在 CV 领域的一项研究,率先将 Vision Transformer 参数量扩展到了 22B,提出 ViT-22B,与之前类...
模型大小可能会限制表征质量,前提是有足够的数据来提供它; 大型模型受益于额外的监督数据,甚至超过 1B 图像。 上图描绘了从 300M 图像数据集 (JFT-300M) 切换到 30 亿图像 (JFT-3B) 而不进行任何进一步缩放的效果。中型 (B/32) 和大型 (L/16) 模型都受益于添加数据,大致是一个常数因子。结果是在整个训...
模型集包括:7个RESNET,R50x1、R50x2、R101x1、R152x1、R152x2,预训练7个epochs,另外R152x2和R200x3预训练14个epochs;6个视觉Transformer,ViT-B/32、B/16、L/32、L/16,预训练7个epochs,另外,L/16和H/14预训练14个epochs;5个混合结构,R50+ViT-B/32、B/16、L/32、L/16,预训练7个epochs,加上R50+...
图 2（左）展示了表 2 中 SOTA 模型在 ImageNet 数据集上的准确率、训练成本帕累托前沿（Pareto frontier）：下表展示了在多种模型和预训练是数据集规模上，Mixer 和其他一些模型的性能对比结果。由上表可得，当在 ImageNet 上从头开始训练时， Mixer-B/16 取得了一个合理的 top-1 准确率 76.44%，这要...
图2(左)展示了表 2 中 SOTA 模型在 ImageNet 数据集上的准确率、训练成本帕累托前沿(Pareto frontier): 下表展示了在多种模型和预训练是数据集规模上,Mixer 和其他一些模型的性能对比结果。 由上表可得,当在 ImageNet 上从头开始训练时, Mixer-B/16 取得了一个合理的 top-1 准确率 76.44%,这要比 ViT...