如何评价Google开源的最新视觉编码器SigLIP 2? - 知乎
模型尺寸：提供四个尺寸的模型检查点：ViT-B (86M)、L (303M)、So400m (400M) 和 g (1B)，用户可根据推理成本和性能进行选择 。 技术细节 训练方法：结合了 SigLIP 的 sigmoid 损失、LocCa 的基于 …
如何下载VIT预训练模型？ - 知乎
请问我想在pytorch中加载VIT的预训练模型，想要下载vit_huge_patch14_224_in21k.pth文件，找个很多地方都…
Meta 开源最新视觉大模型 DINOv3，该模型有哪些技术亮点？ - 知乎
文本对齐：为了赋予DINOv3多模态能力，团队将ViT-L模型与一个文本编码器对齐，创建了dino.txt，使其能够在没有图像-文本对预训练的情况下，实现强大的零样本分类和开放词汇分割能力。 全面且惊艳 …
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 …
ViT (vision transformer)在自动驾驶上有哪些应用？ - 知乎
在我对ViT的一番研究之后，我觉得self-attention的思想一定会给自动驾驶领域的算法带来质的变化。 会行成一系列更加紧密，更加统一的端到端自动驾驶算法。 研究了CVPR2022部分已经公开的论文， …
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 …
detr和vit有什么区别和联系啊，可以把他们整合到一起吗？ - 知乎
detr和vit有什么区别和联系啊，可以把他们整合到一起吗？ detr和vit都是基于transformer的，结构很相似，他们有什么异同 显示全部 关注者 19 被浏览
ViT的不同通道是否像卷积网络一样关注不同的特征? - 知乎
ViT 不同通道（embedding 的不同维度）确实在一定程度上扮演着类似 CNN 中不同通道的“特征子空间”的角色，但这种“关注不同特征”的机制和卷积网络有些本质区别，文献里也有人专门讨论过这个问题 …
为什么vit能用于语义分割？ - 知乎
Jun 4, 2023 · 为什么vit能用于语义分割？ 语义分割任务在训练的时候是固定分辨率，但是测试的时候是不固定的，vit在做位置编码的时候虽然使用的是相对位置编码，但是训练的时候是没有出现过超出训 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
ViT最近在ImageNet上的准确率超过了CNN，但是如果不加载预训练模型的话，在CIFAR10上的准确率低于相同参…