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
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 …
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 …
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 …
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在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
在CIFAR10和CIFAR100这类小数据集上，训练ViT模型，可以说对硬件条件一般的深度学习研究者是很友好的， 极大地降低了ViT模型开发的门槛。
近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
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 …
请问各位大佬，如果想自己从头训练ViT模型应该怎么做？ - 知乎
VIT_demo ├─models │ └─vision_transformer.py ├─data │ ├─Black-grass │ ├─Charlock │ ├─Cleavers │ ├─Common Chickweed │ ├─Common wheat │ ├─Fat Hen │ ├─Loose Silky …
Meta 开源最新视觉大模型 DINOv3，该模型有哪些技术亮点？ - 知乎
文本对齐：为了赋予DINOv3多模态能力，团队将ViT-L模型与一个文本编码器对齐，创建了dino.txt，使其能够在没有图像-文本对预训练的情况下，实现强大的零样本分类和开放词汇分 …