ViT论文解读

最新推荐文章于 2024-08-06 22:41:37 发布
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分类专栏： 文献阅读 文章标签： 深度学习 计算机视觉 transformer
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_39064418/article/details/121767058
本文深入解析Vision Transformer (ViT) 论文，探讨如何将Transformer架构直接应用于图像识别任务，通过将图片分割为16x16的patch，形成序列输入到Transformer，挑战传统卷积神经网络的主导地位。实验证明，ViT在大规模数据集上的表现与卷积网络相当，展示了Transformer在计算机视觉领域的潜力。

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ViT论文解读

本文主要记录Yi Zhu大佬对于ICLR 2021的一篇论文精读

AN IMAGE IS WORTH 16x16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf
源码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer

标题部分

AN IMAGE IS WORTH 16x16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE
一张图片等价于很多16X16大小的单词

这里的等价指的是把图片看作是很多的patch，每个patch的大小是16x16，那么这张图片就是很多16x16patch组成的。
在这里插入图片描述

摘要

作者阐述了Transformer在NLP领域已经大放异彩了，但是在CV视觉领域还是很有限的。在CV的研究中，以往的模型要么是将Transformer中的Attent

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【论文翻译】VIT:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale
栗子菜菜
08-09 1723
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"An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale" 是由 Dosovitskiy 等人于 2020 年发表的论文。这篇论文提出了 Vision Transformer (ViT) 模型，使用 Transformer 架构来进行图像识别任务。传统的计算机视觉模型通常使用卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，但 ViT 提出了一种完全基于自注意力机制的新方法。
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