下图描述了随着 US 数据的增大(从 JFT 的 2% 增加到 100%),DS-vs-US 准确率的变化趋势,模型包括 ViT-Tiny、ViT-Small、Vit-Base、ViT-Large,epoch 的数量为 7、14、 21。 相似的趋势:图 5 中的对照实验显示出与图 1 和图 2 相似的趋势。也就是说,当扩展数据集大小、模型大小和 epoch 数时,对于不...
下图描述了随着 US 数据的增大(从 JFT 的 2% 增加到 100%),DS-vs-US 准确率的变化趋势,模型包括 ViT-Tiny、ViT-Small、Vit-Base、ViT-Large,epoch 的数量为 7、14、 21。 相似的趋势:图 5 中的对照实验显示出与图 1 和图 2 相似的趋势。也就是说,当扩展数据集大小、模型大小和 epoch 数时,对于不...
47TinyViT:大规模预训练数据 + 大模型指导蒸馏 = 充分释放小 ViT 模型的潜力 论文名称:TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers 论文地址: https://arxiv.org/pdf/2207.10666.pdf 代码地址: https://gi...
是 ViT 模型（实线）和 ResNet 模型（虚线）在相同数据集（JFT-300M）进行预训练后的比较，也使用了...
英文名称:Vision Transformer for Small-Size Datasets 摘要: 最近,ViT将transformer结构应用于图像分类任务,其性能优于卷积神经网络。然而,ViT的高性能来自于使用大型数据集(如JFT-300M)进行预训练,并且它对大型数据集的依赖被解释为由于低局域归纳偏差。本文提出了移位Patch Tokenization (SPT)和Locality Self-Attention...
为了便于与早期实验进行比较,在图 5 中,该研究将新的点与图 1 的点重叠;控制实验中的点用颜色显示,图 1 中的点以灰色显示。下图描述了随着 US 数据的增大(从 JFT 的 2% 增加到 100%),DS-vs-US准确率的变化趋势,模型包括 ViT-Tiny、ViT-Small、Vit-Base、ViT-Large,epoch 的数量为 7、14、 21。
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下测试了Adan的性能: 可以看到,Adan在各种batch size下都表现得不错,且相对于专为大batch size...
TinyViT: Fast Pretraining Distillation for Small Vision Transformers 论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.10666[1]代码地址：https://github.com/microsoft/Cream/tree/main/TinyViT[2]2. Motivation Transformer已经在计算机视觉领域掀起了一场风暴，并在研究和实践中越来越受欢迎。视觉Transformer(VIT)的最新...
1)为了充分利用大规模的预训练数据,释放小模型的能力,作者提出了一种快速预训练蒸馏框架。这是探索小模型预训练的第一个工作。 2)作者发布了一系列新的微小视觉Transformer模型,它们在计算和精度之间找到了很好的折衷。在预训练精馏的情况下,这种模型在下游任务上表现出了良好的转移能力。
因此,ViT的visual token的感受野比ResNet-50特征更的感受野大小小约30倍,We interpret this small receptive field of tokenization as a major factor in the lack of inductive bias。将这种tokenization的小感受野解释为缺乏局部归纳偏置的主要因素,因此,提出SPT通过增加tokenization的感受野来丰富空间信息。