VITBase模型的参数量主要包括注意力子层和卷积子层的参数。具体来说,每个注意力子层包含一个QKV矩阵(大小为D^2 x N)和一个权重矩阵(大小为N x N),每个卷积子层包含一个权重矩阵(大小为C x D^2)和一个偏差项。其中,D是嵌入维度,N是注意力头的数量,C是输入通道数。 根据这些参数的计算方式,我们可以得...
下面我们将创建一个使用ViT-Base-Patch16-224进行图像分类的交互式演示,并使用Gradio构建用户界面。 importtorchfromtransformersimportViTFeatureExtractor,ViTForImageClassificationfromPILimportImageimportgradioasgr# 加载预训练的ViT模型和特征提取器model_name="google/vit-base-patch16-224"feature_extractor=ViTFeatureExt...
这部分我以VIT-Base模型为例为大家讲解,此模型的相关参数如下: 在上代码之前,我们有必要了解整个VIT模型的结构。关于这点我在上一篇VIT原理详解篇已经为大家介绍过,但上篇模型结构上的一些细节,像Droupout层,Encoder结构等等都是没有体现的,这些只有阅读源码才知道。下面给出整个VIT-Base模型的详细结构...
然后以该代码调用 model_name="vit_base_patch32_224"#文件夹路径vit=timm.create_model(model_name,pretrained=True)# 预测vit.eval()# 设置模型为推理模式with torch.no_grad():output=vit(input_tensor)
model = vit_base_patch16_224_in21k() #使用VIT_Base模型,在imageNet21k上进行预训练 output = model(input) print(output.shape) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 那么下面我们就一步步的对代码进行解读,首先我们先对输入进行Patch_embedding操作,这部分我在理论详解篇有详细的介绍过,其就是采用一个卷积核...
4 中 ImageNet 上使用 DeiT3-Large 全监督训练 800 个 epoch 的 top-1 精度进行了比较，表明 VisionLLaMA 比 DeiT3-L 收敛得更快。本文进一步比较了 MAE 框架下 ViT-Base 模型的 800 个 epoch 的训练损失，并在图 5 中进行了说明。VisionLLaMA 在开始时具有较低的训练损失，并将该趋势保持到最后。
研究者在 MNIST、 CIFAR10 和 CIFAR100 三个经典数据集上，对所提出的 ViR 模型和常用的 ViT 模型进行了对比。同时也对模型中的参数进行了比较，分析了模型的收敛速度和内存占用情况。此外还在 CIFAR10-C 上进行了鲁棒性测试。在实验中，原始的 ViT 命名为 ViT-base ，并做了一些更改，如下表 1 所示。表 1...
本文使用 Mask RCNN 检测器,并用 VisionLLaMA-Base 模型替换 vit-Base 主干网络,该模型使用 MAE 预训练 800 轮。原始的 ViTDet 收敛缓慢,需要专门的训练策略,例如更长的训练周期才能实现最佳性能。在训练过程中,本文发现 VisionLLaMA 在 30 个 epoch 后达到了相似的性能,因此,本文直接应用标准的 3x 训练策略。
模型选择 对于监督模型，研究者使用了 ViT 的预训练 DeiT3- Base/16，它与 ViT-Base/16 架构相同，但训练方法有所改进；此外还使用了 ConvNeXt-Base。对于 CLIP 模型，研究者使用了 OpenCLIP 中 ViT-Base/16 和 ConvNeXt-Base 的视觉编码器。请注意，这些模型的性能与最初的 OpenAI 模型略有不同。所有模型...
1)有监督学习——ViT模型 针对ViT模型,研究人员分别在ViT和Swin结构上,测试了Adan的性能。 可以看到,例如在ViT-small、ViT-base、Swin-tiny以及Swin-base上,Adan仅仅消耗了一半的计算资源就获得了同SoTA优化器接近的结果,并且在同样的计算量下,Adan在两种ViT模型上均展现出较大的优势。 此外,也在大batch size下测...