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...
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。 同时,一般...
即在 CNNs 模型中视窗信息是逐渐变大的,而 ViT 模型结构中即使低层也能有很大的视野。
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...
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...
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...
其次,当观察 DINOv2 训练过程中的范数分布时,我们发现这些异常值仅在三分之一的训练后出现(图 4b)。最后,当更仔细地分析不同尺寸的模型(Tiny、Small、Base、Large、Huge 和 Giant)时,我们发现只有三个最大的模型表现出异常值(图 4c)。 图4:40 层 DINOv2 ViT-g 模型中离群标记的几个属性的图示。(a):...
如果你选择的TR模型参数很多,就一定要训练足够多的数据;而如果是小的TR模型,小心模型的泛化情况。
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。
model = VisionTransformer(patch_size=self.patch_size, embed_dim=192, depth=12, num_heads=3, mlp_ratio=4, qkv_bias=True, norm_layer=partial(nn.LayerNorm, eps=1e-6)) elif self.name_model == 'vit_small': model = VisionTransformer(patch_size=self.patch_size, embed_dim=384...