ViT B 对应的就是 ViT-Base,ViT L 对应的是 ViT-Large,ViT H 对应的是 ViT-Huge。patch size 是图片切片大小(源码中还有 3. Hybrid 混合模型 我们来看看 CNN 和 Transformer 的混合模型。首先用传统的神经网络 backbone 来提取特征,然后再通过 ViT 模型进一步得到最终的结果。这里的特征提取部分采用的是 ResN...
基于此,本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无Token Mixer的架构体系。紧接着,作者改进了学习架构以打破无Token Mixer架构的局限性并总结了5条指导方针。搭配上所提优化策略后,本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干,此外它还具有高推理效率优势。 实验结果表明:通过合适的优化策略,网络结构的...
def vit_base_patch32_224_in21k(num_classes: int = 21843, has_logits: bool = True): """ ViT-Base model (ViT-B/32) from original paper (https://arxiv.org/abs/2010.11929). ImageNet-21k weights @ 224x224, source https://github.com/google-research/vision_transformer. weights ported f...
我们在这里要使用的变体是ViT-Base,这意味着我们需要将图块大小设置为16,注意头数量设置为12,编码器数量设置为12,嵌入维度设置为768(#(2))。通过使用此配置,图块数量将为196(#(3))。这个数字是通过将大小为224×224的图像划分为16×16个图块而获得的,其中它产生了14×14的网格。因此,一张图像将有196个图...
ViT-Base 16x16 12 768 3072 12 86M ViT-Large 16x16 24 1024 4096 16 307M ViT-Huge 14x14 32 1280 5120 16 632M 参考资料 主要听思路和一些扩展的东西:ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili 主要看详细的模型结构和代码:霹雳吧啦Wz的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili 论文笔记:小小将:"未来"的经...
基于修正版12层ViT-B架构,作者进行了系统的延迟分析(可参考上图)。从仅包含Input Embedding的模块出发,逐步添加不同的操作单元,如LN、Attention、MLP等,最终构成了无GAP与分类头的ViT-Base架构。从图示可以看到:Token Mixer部分耗时约为1433.6ms,约占整个架构耗时的46.3%。
本文应用基于 ViTDet 框架的 VisionLLaMA，该框架利用常规视觉 transformer 来实现与对应金字塔结构视觉 transformer 相当的性能。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...
本文应用基于 ViTDet 框架的 VisionLLaMA,该框架利用常规视觉 transformer 来实现与对应金字塔结构视觉 transformer 相当的性能。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...
本文应用基于 ViTDet 框架的 VisionLLaMA,该框架利用常规视觉 transformer 来实现与对应金字塔结构视觉 transformer 相当的性能。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...
如表8 所示,ViT-Large 的性能优于所有其它主干网络,但大小也几乎是 ViT-Base 和 ViT-Hybrid 的 3 倍。在参数量相近的情况下,ViT-Hybrid 的性能优于 ViT-Base,而且与大型主干网络的性能相当。 虽然完全卷积结构在其最深层有大的有效感受野,但接近输入的层却是局部的,感受野较小。如下图 4 所示,可以观察到,...