综合实验证明了TinyViT的有效性。它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率，与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当，而使用的参数少了4.2倍。此外，提高图像分辨率，TinyViT可以达到86.5%的准确率，略好于Swin-L，而只使用11%的参数。最后，作者展示了TinyViT在各种下游任务上的良好迁移能力...
综合实验证明了TinyViT的有效性。它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率,与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当,而使用的参数少了4.2倍。此外,提高图像分辨率,TinyViT可以达到86.5%的准确率,略好于Swin-L,而只使用11%的参数。最后,作者展示了TinyViT在各种下游任务上的良好迁移能力。 1. ...
综合实验证明了TinyViT的有效性。它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率,与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当,而使用的参数少了4.2倍。此外,提高图像分辨率,TinyViT可以达到86.5%的准确率,略好于Swin-L,而只使用11%的参数。最后,作者展示了TinyViT在各种下游任务上的良好迁移能力。 1. ...
综合实验证明了TinyViT的有效性。它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率,与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当,而使用的参数少了4.2倍。此外,提高图像分辨率,TinyViT可以达到86.5%的准确率,略好于Swin-L,而只使用11%的参数。最后,作者展示了TinyViT在各种下游任务上的良好迁移能力。 1. ...
综合实验证明了TinyViT的有效性。它在ImageNet-1k上仅用21M个参数就达到了84.8%的TOP-1准确率,与SwinB在ImageNet-21k上的预训练相当,而使用的参数少了4.2倍。此外,提高图像分辨率,TinyViT可以达到86.5%的准确率,略好于Swin-L,而只使用11%的参数。最后,作者展示了TinyViT在各种下游任务上的良好迁移能力。 1. ...