经典transformer视觉模型总结

Vision Transformer 模型

ViT: AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 是 2020 年 Google 团队提出的将 Transformer 应用在图像分类的模型。

ViT 在 Transformer 架构的视觉模型的地位类似 ResNet 模型。因为其模型“简单”且效果好,可扩展性强(scalable,模型越大效果越好),成为了 Transformer 在 CV 领域应用的里程碑著作。

ViT 结构

ViT 算法的整体结构如下图所示。

vit_model_overview

我们知道在 Transformer 结构中,输入是一个二维的矩阵,矩阵的形状可以表示为

### 关于 RepViT Transformer 视觉模型 目前并没有直接提及名为“RepViT”的特定Transformer视觉模型的相关描述或研究论文。已有的资料主要集中在Vision Transformer (ViT)[^1]及其变体和其他改进版本上。 #### Vision Transformer (ViT)概述 ViT 是由 Google 在 2020 年提出的一种用于图像分类的模型架构,它成功地将原本应用于自然语言处理领域的 Transformer 技术引入到计算机视觉领域,并取得了显著的效果,在 ImageNet1K 数据集上的准确率达到 88.55%,这表明了 Transformer 架构在 CV 领域的有效性和潜力[^1]。 #### 变体与其他改进工作 虽然没有找到有关 “RepViT” 的具体文献记录,但是存在许多基于 ViT 的改进和扩展的工作,这些工作中的一些可能包含了类似于重复结构或其他创新设计来增强性能。例如,“You Only Look at One Sequence: Rethinking Transformer in Vision through Object Detection” 探讨了如何重新思考视觉中的 Transformer 应用,特别是在目标检测方面提出了新的见解[^2]。 如果确实有名称为 "RepViT" 的模型,则可能是某个团队在其内部开发并命名的一个特殊版本或者是较新发布而尚未广泛传播的研究成果。建议查阅最新的学术会议论文、预印本服务器(如 arXiv)以及 GitHub 上开源项目页面获取最前沿的信息。 ```python # 示例代码展示如何查询arxiv数据库以寻找最新发布的相关论文 import requests def search_arxiv(query): url = f"http://export.arxiv.org/api/query?search_query={query}&start=0&max_results=5" response = requests.get(url) print(response.text) search_arxiv('RepViT') ```
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