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...
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...
vitmatte-small-composition-1kRo**rt 上传 vitmatte-small-composition-1k是一种预训练模型,专注于处理视觉合成任务。它具有强大的图像生成能力,可以用于图像合成、图像修复等任务。该模型通过深度学习技术,从大量的图像数据中学习到丰富的特征表示,使得生成的图像更加逼真、自然。 在图像合成任务中,vitmatte-small-...
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...
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...
目前的ViT模型通常在一个大规模的数据集上进行预训练,然后在各种下游任务中进行微调。由于缺乏典型的卷积归纳偏向,这些模型比普通的CNN更耗费数据。 因此从头开始训练ViT,能够用图像总量有限的任务是至关重要的。 2、算力 大规模的数据集、大量的耗时和复杂的骨干网络的,让ViT训练的算力成本非常昂贵。这种现象使ViT成...
下面来看一下不同模型性能随着数据量的变化具体的变化。如下图所是,可以看到随着 pre-training samples 数量的增大,ViT的效果是可以一直上升的。有以下的结论: While large ViT models perform worse than BiT ResNets (shaded area) when pre-trained on small datasets, they shine when pre-trained on larger...
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。