如何下载VIT预训练模型？ - 知乎
请问我想在pytorch中加载VIT的预训练模型，想要下载vit_huge_patch14_224_in21k.pth文件，找个很多地方都…
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
VIT在小规模的数据集做分割任务时，为什么一些评价指标都不如cnn甚至是unet？ 1 个回答 labview怎么实现一个vi中控件的值在另一个vi中被调用。 ? 1 个回答 为什么加入控制变量后，解释变量不显著 …
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 …
如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使用F…
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、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? - 知乎
Apr 24, 2021 · ViT 的缺点和局限性 Transformer的输入是一个序列（Sequence），ViT 所采用的思路是把图像分块（patches），然后把每一块视为一个向量（vector），所有的向量并在一起就成为了一 …
知乎 - 有问题，就会有答案
因为ViT有更大的野心，ViT的目的不是提出一个SOTA的模型，而是创建fundamental model。 引入卷积可以很简单，也可以很复杂。简单的在transfo
用transformer做视觉，具体是怎么把图片转成token的？ - 知乎
图片不同于文本信息，如何把图片编码成token本来就是一件不那么自然的事情。 ViT兴起的短短时间内，目前出现了几个比较有阶段代表性的工作：（1）首先是ViT简单粗暴的patch划分，以及MLP映 …
Vit中的Attention distance是怎么做的，有什么物理意义？ - 知乎
而点与点之间的距离越大，则意味着表示的多样性越高。 因此，我们可以得出结论：ViT 类似于 CNNs，底层更注重局部信息，随着网络的深入，逐渐关注全局信息，并且多样性逐渐降低。 图2. …
请问各位大佬，如果想自己从头训练ViT模型应该怎么做？
请问各位大佬，如果想自己从头训练ViT模型应该怎么做？ 我根据ViT论文中提供的github源码进行配置环境和训练模型，但是它是在预训练模型的基础上进行训练模型的。 如果想要重新训练预训练模型（ …