如何下载VIT预训练模型？ - 知乎
vit_huge_patch14_224_in21k.pth 模型是Google AI开发的ViT系列模型之一，在ImageNet21K数据集上进行预训练。 该模型具有巨大的参数量（180亿个参数），在图像分类、目标检测等任务上表现出卓越 …
vit类型的模型能像全卷积模型一样输入任意尺寸图像么? - 知乎
如果输入图像尺寸不一样，为了保证embedding的操作，图像切分patch大小要相同，这时序列的长度会有变化，而ViT中有相应的Position Embedding与序列的位置有关，因此原始的ViT是不支持动态尺寸 …
如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使 …
如何提升计算效率 ViT采用的全局attention和图像输入大小（HW）的平方成正比，对于检测模型，其输入分辨率往往较大，此时用ViT作为Backbone在计算量和内存消耗上都不容小觑，比如输入为1024 × …
十分钟读懂旋转编码（RoPE）
Sep 23, 2025 · 旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self …
近两年有哪些ViT (Vision Transformer)的改进算法？ - 知乎
虽然知道是谷歌，但是这根本没法follow。 真正让ViT火起来的是 DeiT，DeiT在结构上和ViT保持一致，但得益于FAIR的强大计算资源，作者得到了一组良好的训练参数，使得只用ImageNet-1K就可以 …
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ViT、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? - 知乎
Apr 24, 2021 · ViT 文中表示数据量不足会导致 ViT 效果变差。 针对以上问题，DeiT 核心共享是使用了蒸馏策略，能够仅使用 ImageNet-1K 数据集就就可以达到 83.1% 的 Top1。
为什么ViT中的cls-token要设置成整个数据集共享? - 知乎
为什么ViT中的cls-token要设置成整个数据集共享? 在定义cls-token时仅设置一个序列的参数，然后所有的数据样本共享这一参数，这个参数的意义是什么呢，能学习到什么知识呢 显示全部 关注者 7
多模态大模型之ALBEF - 知乎
Image Encoder：作者采用 12 层的 ViT-B/16（pre-train from ImageNet-1k ），用于从图像中提取 image embedding。 Text Encoder：作者采用 6 层的 Transformer encoder，从 Bert-Base 的前六层初始 …
如何谷歌最新发布的多模态大模型PaLI：采用参数量为4B的ViT-e，效果 …
Sep 15, 2022 · 数据上自己新建一个多语言的图文对数据集，数量直接干到100亿了。 结果当然就是统统SOTA，不过有些幅度着实不大，zeroshot的效果很惊艳，最后简单讨论些细节比如ViT的影响等。 …