ViT
谷歌全網(wǎng)扒1000億圖像文本對,ViT大佬坐鎮(zhèn):數(shù)據(jù)Scaling潛力依舊
數(shù)據(jù)規(guī)模越大對細節(jié)理解越好
模型難復(fù)現(xiàn)不一定是作者的錯,研究發(fā)現(xiàn)模型架構(gòu)要背鍋丨CVPR 2022
ViT就是比ResNet更難
把大核卷積拆成三步,清華胡事民團隊新視覺Backbone刷榜了,集CNN與ViT優(yōu)點于一身
超越SwinTransformer與ConvNeXT
2040張圖片訓(xùn)練出的ViT,準確率96.7%,連遷移性能都令人驚訝 | 南京大學(xué)
訣竅是轉(zhuǎn)為參數(shù)化實例判別