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  • 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的性能。
  • 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
  • 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就可以达到很好地效果。 更重要是代码开源，造福了整个community。
  • 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是不支持动态尺寸的，不过可以通过调整相应的 (将位置编码通过计算对应到原始图上进行
  • 如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使用FPN）的检测模型？ - 知乎
    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 × 1024时，采用ViT-B训练Mask R-CNN单batch就需要消耗∼20–30GB显存。
  • 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
  • 近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
    近期花了一些时间专门研究如何改进ViT，有了些初步的实验结果 原始的ViT直接将每个patch用nn Conv2d (n1, n2, k, stride=k)编码成一个token，导致patch内局部信息丢失 改进方案其实也很简单，就是对每个patch先用轻量级Transformer处理一次，所有的patch共享同一个Transformer，接下来再按ViT的思路处理 个人测试下来
  • 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序列比较直观，不会有任何的计算浪费 (后续其实有重叠patch的魔改)。 3




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