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、目标检测等任务上表现出卓越 …
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
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， 把图像切割成不重叠的patch序 …
如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使 …
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，比如输入为1024 × …
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是不支持动态尺寸 …
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就可以 …
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 残差连接和 …
视觉大模型Qwen2.5-VL关键技术介绍 - 知乎
Mar 8, 2025 · 视觉编码器采用最常见ViT结构。 llama简单介绍可看： 天赐果酱：LLama架构以及几个关键技术介绍 训练方式：Qwen1.0的训练分为3个阶段。 第一阶段 使用海量的质量较低的网络图文数 …
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。
为什么vit能用于语义分割？ - 知乎
Jun 4, 2023 · 为什么vit能用于语义分割？ 语义分割任务在训练的时候是固定分辨率，但是测试的时候是不固定的，vit在做位置编码的时候虽然使用的是相对位置编码，但是训练的时候是没有出现过超出训 …