推荐使用：MViTv2 —— 改进的多尺度视觉Transformer

推荐使用：MViTv2 —— 改进的多尺度视觉Transformer

mvitCode Release for MViTv2 on Image Recognition.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/mvit

MViTv2是一个强大的多尺度Transformer架构，用于各种视觉识别任务，包括图像分类、对象检测和实例分割以及视频动作识别和检测。这个开源项目由Facebook AI Research团队推出，并在CVPR 2022上发表。MViTv2旨在提供一个通用的视觉后端，让研究人员和开发者能够探索Transformer在视觉领域的潜力。

项目介绍

该项目提供了MViTv2模型的官方PyTorch实现，预训练模型覆盖了不同的规模和性能级别，以满足不同需求。从轻量级的MViTv2-T到高性能的MViTv2-H，所有模型均经过精心设计并在ImageNet-1K和ImageNet-21K数据集上进行了充分的训练，实现了卓越的性能指标。

项目技术分析

MViTv2的核心是其多尺度设计，它通过融合不同分辨率的输入特征来捕捉不同范围的信息。与传统的单尺度方法相比，MViTv2能更好地捕获全局上下文，同时也保持了高效的计算。此外，项目还引入了改进的Transformer结构，提高了模型的学习效率和准确性。

应用场景

• 图像分类：MViTv2可以在标准的图像分类任务中直接应用。
• 对象检测和实例分割：集成到Detectron2框架中，为这两个任务提供强力支持。
• 视频动作识别和检测：在PySlowFast库中进行实现，让MViTv2能够处理时间序列数据，适用于视频理解和分析。

项目特点

• 高效性能：在保持高准确度的同时，MViTv2的模型大小和计算复杂度控制在可接受范围内。
• 广泛适用性：不仅支持静态图像任务，也能处理动态视频数据。
• 易于使用：提供了清晰的训练和评估脚本，方便快速集成到现有项目中。
• 社区支持：基于PySlowFast构建，有活跃的开发团队和用户社区，确保持续更新和支持。

要开始使用MViTv2，只需按照INSTALL.md中的说明安装依赖，然后利用提供的训练和评估脚本即可开始您的项目。

如果你的工作受益于MViTv2，请考虑引用相关论文，以支持这一出色的研究工作。

@inproceedings{li2021improved,
  title={MViTv2: Improved multiscale vision transformers for classification and detection},
  author={Li, Yanghao and Wu, Chao-Yuan and Fan, Haoqi and Mangalam, Karttikeya and Xiong, Bo and Malik, Jitendra and Feichtenhofer, Christoph},
  booktitle={CVPR},
  year={2022}
}

@inproceedings{fan2021multiscale,
  title={Multiscale vision transformers},
  author={Fan, Haoqi and Xiong, Bo and Mangalam, Karttikeya and Li, Yanghao and Yan, Zhicheng and Malik, Jitendra and Feichtenhofer, Christoph},
  booktitle={ICCV},
  year={2021}
}

现在就加入MViTv2的行列，开启你的Transformer之旅吧！

mvitCode Release for MViTv2 on Image Recognition.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mv/mvit