vit类型的模型能像全卷积模型一样输入任意尺寸图像么? - 知乎
如果输入图像尺寸不一样，为了保证embedding的操作，图像切分patch大小要相同，这时序列的长度会有变化，而ViT中有相应的Position Embedding与序列的位置有关，因此原始的ViT是不支 …
近两年有哪些ViT(Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
ViT -> DeiT -> MetaFormer -> PoolFormer -> EfficientFormer -> EdgeFormer. 简单的说，ViT 开创了 Transformer 加 Vision，后来提出了 DeiT 利用 ViT + 蒸馏让训练得更快更方便，但是没有 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
江湖传言，ViT需要大量数据才能超过CNN。总所周知，ViT的attention机制难收敛难训练。所以如果没有足够的训练数据，那么ViT就不能得到一个很好的解似乎就是一个合理的推论。但是事 …
如何下载VIT预训练模型？ - 知乎
vit_huge_patch14_224_in21k.pth模型是Google AI开发的ViT系列模型之一，在ImageNet21K数据集上进行预训练。该模型具有巨大的参数量（180亿个参数），在图像分类、目标检测等任务 …
U-ViT网络结构和DiT架构的不同之处是什么？ - 知乎
- U-ViT：U-ViT的实现可能包含了一些特定的优化，比如在Transformer后添加额外的卷积块，或者采用特定的Patch embedding和Positional embedding方案。 - DiT ：DiT在设计中特别强调了 …
近两年有哪些ViT(Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
相比之下，ViT的计算复杂度由于自注意力机制而呈二次方增长，这使得它们在应用于高分辨率任务时成本高昂。 4. 方法. Vision-LSTM(ViL)的示意图。在ViT之后，首先，将输入图像分割成 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
按照提出ViT、DEiT这些论文的说法，ImageNet-1K都只能算是刚刚够到ViT能正常训练的门槛，让硬件资源不是很充足的实验室很难参与进来。 在CIFAR10和CIFAR100这类小数据集上，训 …
为什么 ViT 里的 image patch 要设计成不重叠？ - 知乎
毕竟ViT宣扬自己是不使用卷积的纯Transformer架构，设计成重叠patch不就明摆着是卷积吗(这不是自己打自己脸，露馅了)。 2.ViT使用Transformer架构，需要输入序列，把图像切割成不重 …
如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不 …
如何提升计算效率. ViT采用的全局attention和图像输入大小（HW）的平方成正比，对于检测模型，其输入分辨率往往较大，此时用ViT作为Backbone在计算量和内存消耗上都不容小觑，比如 …
ViT(vision transformer)在自动驾驶上有哪些应用？ - 知乎
直到vit的出现，cv和nlp所使用的算法和处理方式的边界开始模糊。 加上最近两年的顶会有更多的ViT算法被运用到自动驾驶的领域中。 也曾经和朋友聊过，如何看待ViT在自动驾驶领域的运 …