总结起来，ViT模型是一种创新且颠覆性的视觉识别模型。通过引入全局注意力机制，ViT模型有效地利用了图像中的全局信息，打破了传统CNN模型对局部感受野的依赖，取得了许多令人印象深刻的成果。然而，ViT模型仍然面临一些挑战，需要在实际应用中加以考虑。未来，随着对ViT模型的进一步研究和改进，我们可以期待更多令人惊喜的成...
而MobileViT主要结合CNN和ViT的优势，构建了一个轻量化、低延迟的ViT模型。下面首先了解一下MobileViT的整体架构。它主要包含MobileNet V2 Block和MobileViT Block，如图所示。如下图所示，为了能够学习带归纳偏置的全局表达能力，MobileViT Block在两个卷积中间插入了一个Transformer Block。MobileViT Block首先经过两个模...
具体来说,迄今为止最大的视觉模型 ViT 只有 4B 参数,而入门级语言模型通常超过 10B 参数,更别说具有 540B 参数的大型语言模型。 为了探索 AI 模型的性能极限,Google Research 最近在 CV 领域的一项研究,率先将 Vision Transformer 参...
首先，ViT模型具备出色的可扩展性。由于采用了分块的处理方式，ViT模型能够高效地处理大尺寸图像，满足现实场景中对图像处理的需求。其次，ViT模型具备良好的泛化性能。通过迁移学习，ViT模型能够在不同的数据集上学习，并取得优异的泛化效果。此外，ViT模型具备高度的灵活性。通过调整分块策略和注意力机制，ViT模型能够...
一、ViT模型简介 ViT模型是一种基于Transformer架构的神经网络模型，它在图像分类任务中表现出了惊人的能力。与传统的卷积神经网络相比，ViT模型通过将图像拆分为一系列的图像块，并将它们作为输入序列传递给Transformer模型中的注意力机制部分，以实现对图像的理解和分类。该模型通过学习复杂的特征表示，使得在图像分类任务...
学习率是控制模型参数更新幅度的重要超参数。较小的学习率可以使模型收敛得更稳定，但可能需要更长的训练时间；而较大的学习率可能导致模型无法收敛或发散。在使用ViT模型时，可以从较小的学习率开始，逐渐增大或减小来找到合适的学习率。总之，调整ViT模型的超参数是提高模型性能的重要步骤。在实际应用中，需要根据...
为此，本文提出了一种简化且适合移动设备的Mobile V-MoEs模型，将整个图像而不是单个patch路由输入给专家，并且提出了一种更加稳定的MoE训练范式，该范式可以使用超类信息来指导路由过程。作者团队通过大量的实验表明，与对应的密集ViT相比，本文提出的Mobile V-MoE可以在性能和效率之间实现更好的权衡，例如，对于 ViT-...
ViT模型在图像分类中的应用有以下几个主要优势：更强的全局感知能力：由于ViT模型采用了Transformer结构，它能够在处理图像时，同时考虑到图像中各个区域之间的关系。这与传统的CNN模型相比，更具有全局感知能力，能够更好地理解图像的整体结构和内容。更高的模型泛化能力：ViT模型在训练时，可以通过大量的数据进行预训练...
在视觉方面，除复用 2B 参数 ViT-G 模型外，作者还训练了拥有 4B 参数的模型 ViT-e("enormous")。ViT-e 在图像任务上表现出很好的性能（ImageNet 上准确率达到 90.9％；ObjectNet 准确率达到 84.9%）。作者发现了联合 scaling 视觉和语言组件的好处，视觉提供了更好的投入回报（每个参数 / FLOP 带来的准确...
ViT 模型的另外一个优点是它可以被预训练。在预训练的过程中，模型会被训练在大量的图像上，并学习到其中的一些通用特征。预训练模型可以在训练数据较小的情况下使用，并且可以提高性能和泛化能力。更重要的是，基于 ViT 模型的自然场景图像识别技术已经在许多实际应用中展现出了良好的效果。比如，在医学图像中识别...