文章 2023-05-15 来自:开发者社区

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(2)

Scaling 视觉 Transformer深度学习和规模是相关的。事实上,规模是很多 SOTA 实现的关键因素。在这项研究中,来自 Google Brain Research 的作者训练了一个稍微修改过的 ViT 模型,它有 20 亿个参数,并在 ImageNet 上达到了 90.45 % 的 top-1 准确率。这种过度参数化的一般化模...

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(2)
文章 2023-05-15 来自:开发者社区

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(1)

Transformer 近年来已成为视觉领域的新晋霸主,这个来自 NLP 领域的模型架构在 CV 领域有哪些具体应用?。Transformer 作为一种基于注意力的编码器 - 解码器架构,不仅彻底改变了自然语言处理(NLP)领域,还在计算机视觉(CV)领域做出了一些开创性的工作。与卷积...

一文梳理视觉Transformer架构进展:与CNN相比,ViT赢在哪儿?(1)

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