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 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ ViT最近在ImageNet上的准确率超过了CNN，但是如果不加载预训练模型的话，在CIFAR10上的准确率低于相同参数量的ResNet
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 …
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、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? - 知乎
Apr 24, 2021 · ViT 文中表示数据量不足会导致 ViT 效果变差。 针对以上问题，DeiT 核心共享是使用了蒸馏策略，能够仅使用 ImageNet-1K 数据集就就可以达到 83.1% 的 Top1。
ViT (vision transformer)在自动驾驶上有哪些应用？ - 知乎
在我对ViT的一番研究之后，我觉得self-attention的思想一定会给自动驾驶领域的算法带来质的变化。 会行成一系列更加紧密，更加统一的端到端自动驾驶算法。 研究了CVPR2022部分已经公 …
近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
3. 基础组件 (VIT自带) 多头注意力机制 (MultiHeadAttention) 标准的多头注意力实现 支持掩码机制 可配置注意力头数（默认12个） Transformer块 (TransformerBlock) 包含自注意力、前馈网络 …
近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
虽然知道是谷歌，但是这根本没法follow。 真正让ViT火起来的是 DeiT，DeiT在结构上和ViT保持一致，但得益于FAIR的强大计算资源，作者得到了一组良好的训练参数，使得只用ImageNet-1K …
ViT的不同通道是否像卷积网络一样关注不同的特征? - 知乎
ViT 不同通道（embedding 的不同维度）确实在一定程度上扮演着类似 CNN 中不同通道的“特征子空间”的角色，但这种“关注不同特征”的机制和卷积网络有些本质区别，文献里也有人专门讨论 …
如何评价Google开源的最新视觉编码器SigLIP 2? - 知乎
模型尺寸：提供四个尺寸的模型检查点：ViT-B (86M)、L (303M)、So400m (400M) 和 g (1B)，用户可根据推理成本和性能进行选择 。 技术细节 训练方法：结合了 SigLIP 的 sigmoid 损失 …