代码: GitHub - YehLi/ImageNetModel: Official ImageNet Model repositorygithub.com/YehLi/ImageNetModel 导读: ViT 已成为计算机视觉任务的强大支柱,而 Transformer 中的自注意力计算则以二次方的方式缩放。输入补丁编号。因此,现有的解决方案通常对键/值采用下采样操作(例如,平均池化)来显着降低计算成本。在...
forward_cls(x) norm = getattr(self, f"norm{self.num_stages}") x = norm(x) return x def wavevit_s(pretrained=False, **kwargs): model = WaveViT( stem_hidden_dim = 32, embed_dims = [64, 128, 320, 448], num_heads = [2, 4, 10, 14], mlp_ratios = [8, 8, 4, 4], n...
fastvit llama2 v1.3.19 repvit v1.3.18 fastervit hiera v1.3.17 assets gpt2 克隆/下载 克隆/下载 HTTPS SSH SVN SVN+SSH 下载ZIP 该操作需登录 Gitee 帐号,请先登录后再操作。 立即登录 没有帐号,去注册 提示 下载代码请复制以下命令到终端执行 为确保你提交的代码身份被 Gitee 正确识别,请执...
WaveViT 是一种改良的新型视觉 Transformer,通过引入小波理论实现可逆、无损失的下采样,能够更好地平衡效率和精度。通过对多个视觉任务(如图像识别、物体检测和实例分割)进行广泛的实验,Wave-ViT 证明了它的优越性,其性能超过了目前最先进的 ViT 骨干模型,展现出强有竞争力的 FLOPs。 An illustration of Wavelets tr...
代码 一、研究动机 多尺度ViT已经成为视觉任务的强大主干,但是transformer中的注意力计算和token数量是二次方的关系,计算成本巨大。现有的解决方案大多数是对keys/value下采样(average pooling),但是这种过激的下采样是不可逆的,而且会导致信息丢失。 二、主要贡献 ...
考虑到VIT中自注意模块的高度复杂性,架构更加简单MLP方法被提出。与CNN和Transformer相比,这些视觉MLP架构涉及较少的归纳偏置,有潜力应用于更多样化的任务。(ps:但是这篇文章还是使用了较多的归纳偏置的,比如使用长度为7的窗口对token进行混合;同时还将特征在宽和高两个方向进行混合) ...