首页 > 其他分享 >常用的ViT模型

常用的ViT模型

时间:2024-08-09 23:05:05浏览次数:13  
标签:Transformer 16 32 模型 常用 任务 ViT

常用的ViT模型有许多版本和变种,它们在不同的任务和数据规模上表现出色。以下是一些常见的ViT模型及其变种:

1. ViT-B/16, ViT-B/32

  • ViT-B/16ViT-B/32是Vision Transformer的基本版本,"B"代表Base模型,数字16和32代表图像块的大小(如16x16或32x32)。
  • ViT-B/16通常表现优于ViT-B/32,因为较小的块能够捕捉到更多的细节信息。
  • 应用: 这些模型通常用于图像分类任务,适用于中等规模的数据集。

2. ViT-L/16, ViT-L/32

  • ViT-L/16ViT-L/32是更大的版本,"L"代表Large模型。
  • ViT-L/16拥有更多的参数,因而能够捕捉更复杂的特征,但也需要更多的计算资源和数据。
  • 应用: 这些模型适用于大型数据集,如ImageNet-21k或JFT-300M,在高精度要求的任务中表现更好。

3. ViT-H/14

  • ViT-H/14是Vision Transformer的超大版本,"H"代表Huge模型,使用14x14的块大小。
  • 该模型拥有非常多的参数(大约有3亿参数),因此需要非常大的数据集和计算资源。
  • 应用: ViT-H/14 在需要极高精度的任务中使用,特别是超大规模的视觉任务,如高级分类和检测。

4. DeiT (Data-efficient Image Transformer)

  • DeiT是ViT的一个改进版本,通过数据增强和蒸馏技术,使得在较小的数据集上也能够高效训练。
  • DeiT引入了一个蒸馏Token来帮助模型更好地学习,从而在ImageNet上取得了很好的性能。
  • 应用: DeiT 特别适合在数据较为稀少的情况下使用,是一种在数据效率方面有显著改进的ViT变种。

5. Swin Transformer (Shifted Window Transformer)

  • Swin Transformer通过将Transformer的计算限制在局部窗口内,然后在不同层之间移动窗口,从而能够处理更高分辨率的图像。
  • Swin Transformer在计算复杂度和内存消耗上进行了优化,使得其在图像分割和检测任务上表现优异。
  • 应用: Swin Transformer 广泛应用于图像分类、目标检测和语义分割任务。

6. CvT (Convolutional Vision Transformer)

  • CvT结合了卷积操作和Transformer架构,在保留全局注意力机制的同时,加入了卷积的局部特征提取能力。
  • CvT在模型的效率和性能之间取得了良好的平衡,特别是在卷积层的引导下,模型对细节信息的捕捉能力得到提升。
  • 应用: 该模型适用于各类视觉任务,如分类、检测和分割。

7. T2T-ViT (Tokens-to-Token Vision Transformer)

  • T2T-ViT通过逐步聚合Token来增强ViT的表示能力,改善了在小数据集上的性能。
  • T2T-ViT还通过引入层次结构,使得模型能够更好地捕捉多尺度的信息。
  • 应用: T2T-ViT 常用于小型数据集的图像分类任务。

8. Hybrid ViT

  • Hybrid ViT结合了CNN和Transformer的优点,通常使用预训练的CNN作为特征提取器,然后将这些特征输入到Transformer中进行进一步处理。
  • 应用: 这种混合架构在需要结合局部和全局特征的任务上表现出色,如复杂的图像分析任务。

这些ViT模型及其变种在不同的应用场景和任务需求下表现出色,研究人员和工程师可以根据任务的规模、数据量和计算资源选择适合的模型。

标签:Transformer,16,32,模型,常用,任务,ViT
From: https://www.cnblogs.com/chentiao/p/18351668

相关文章

  • 【人工智能】常用的人工智能框架、模型、使用方法、应用场景以及代码实例的概述
    人工智能(AI)领域涉及众多框架和模型,这些框架和模型为开发人员提供了强大的工具,以构建和训练各种AI应用。以下是一些常用的人工智能框架、模型、使用方法、应用场景以及代码实例的概述。一、常用框架1.TensorFlow简介:TensorFlow是一个由谷歌开发的开源深度学习框架,支持大规模......
  • vit的线性映射过程
    VisionTransformer线性映射VisionTransformer(ViT):线性映射1.展平图像块假设输入的图像块大小为P×P像素,并且图像有C个通道(对于RGB图像,通常C=3)。每个图像块被展平成一个向量,向量的维度为P×P×C。例如,对于一个16x16像素的RGB图像块,展平后的向量长度为......
  • 【深度学习】基于YOLOV5模型的图像识别-目标检测的性能指标详解与计算方法
    目标检测是计算机视觉中的重要任务,主要目的是在图像中识别并定位特定的物体。YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型作为目标检测领域的代表性方法之一,凭借其高效和准确的特点,广泛应用于实际场景中。本文通过详细介绍目标检测的性能指标及其计算方法,帮助读者更好地理解和评估YOLO......
  • 基于C# winform调用文心一言大模型实现实时聊天功能
    【软件界面】【测试通过环境】vs2019netframework4.7.2【使用步骤】由于调用百度接口需要首先去https://login.bce.baidu.com/去注册或者登录自己的账号,进去后界面如下:然后点击左上角九个点图标然后点击百度智能云千帆大模型平台点击应用接入然后选择创建应用即可......
  • C# 常用文件类概述
    1.常用文件类概述文件、目录(文件夹)、路径输入及输出常用的类有: File,FileInfo,Directory, DirectoryInfo,Path,DriveInfo。(更多的请查看官方文档)1.文件相关类:File类,FileInfo类2.路径类:Path类3.盘符类:DriveInfo类File和FileInfo的区别:File类和FileInfo类都是提供用于......
  • Python教程(十三):常用内置模块详解
    目录专栏列表1.`os`模块2.`sys`模块3.`re`模块4.`json`模块5.`datetime`模块6.`math`模块7.`random`模块8.`collections`模块9.`itertools`模块10.`threading`模块总结专栏列表Python教程(十):面向对象编程(OOP)Python教程(十一):单元测试与异常捕获Py......
  • LLM大模型的书那么多,如何快速选到适合自己的那一本?
    大模型的书这么多,该怎么选呢?今天就来教大家怎么快速地从众多大模型书中选到你想要的那一本!朋友们如果有需要这些大模型书扫码获取~​大模型基础大模型入门不可错过的一本书,就是这本大模型界的经典畅销书《大规模语言模型》!系统性强,内容适合初学者,如果你想知道如何构......
  • Qwen2-Math 开源 AI 模型发布;阿里云推出首个域名 AI 大模型应用丨 RTE 开发者日报
       开发者朋友们大家好: 这里是「RTE开发者日报」,每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享RTE(Real-TimeEngagement)领域内「有话题的新闻」、「有态度的观点」、「有意思的数据」、「有思考的文章」、「有看点的会议」,但......
  • 生产者消费者模型精讲
    初识生产者消费者模型前置知识:线程创建,实现线程互斥的锁,实现线程同步的条件变量为了了解生产消费模型,我们先来引入一个现实中的例子。虽然这种操作看起来有点偷换概念,但是这无疑是一种便于对生产消费模型有一个初步印象的好方法。已知学校中有一个小卖部,有一个或多个学生从......
  • 璞公英与恩施三中试点签约,AI大模型批阅+精准教学赋能教育升级
    在国家大力推动教育数字化战略行动的浪潮中,通过科技创新赋能教育,促进教育公平与质量双提升的重要签约仪式,于恩施市第三高级中学隆重举行。一直以来,恩施市第三高级中学积极寻求创新与突破,引入璞公英的先进教育技术,旨在提升教学质量,为学生创造更优质的学习环境。此次签约仪式标志着......