用transformer做视觉，具体是怎么把图片转成token的？ - 知乎
图片不同于文本信息，如何把图片编码成token本来就是一件不那么自然的事情。 ViT兴起的短短时间内，目前出现了几个比较有阶段代表性的工作：（1）首先是ViT简单粗暴的patch划分，以及MLP映 …
关于ViT，你必须要知道的三点改进 - 知乎
对于ViT模型，其特征维度往往较小，比如ResNet50的特征维度为2048，而同等量级的ViT-S模型的特征大小是384。 最后，depth和width对模型的复杂度有不同的影响，对于ViT模型： 参数量：和depth …
在计算机视觉的transform中，token有什么实际意义？或者说class …
在vit的算法中，class token 是有什么实际的意义吗？ 在我看来，vit大致是把一张图片切成8*8个小块，每个小块用一个1024维的向量进行编…
视觉大模型Qwen2.5-VL关键技术介绍 - 知乎
Mar 8, 2025 · 视觉编码器采用最常见ViT结构。 llama简单介绍可看： 天赐果酱：LLama架构以及几个关键技术介绍 训练方式：Qwen1.0的训练分为3个阶段。 第一阶段 使用海量的质量较低的网络图文数 …
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ - 知乎
ViT在小规模的数据集上的准确率是否低于CNN？ 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数量的ResNet
基于 AX650N 的开集目标检测（OWL-ViT） - 知乎
OWL-ViT：Open-World Localization with Vision Transformers 背景 目标检测是计算机视觉领域一项重要的任务。开集目标检测（Open-set Object Detection）与闭集目标检测（Closed-set Object …
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…
深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎
在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 Epoch由一个或多个Batch组成。 选择合适的 epoch 数量是一个关键 …
为什么 ViT 里的 image patch 要设计成不重叠？ - 知乎
毕竟ViT宣扬自己是不使用卷积的纯Transformer架构，设计成重叠patch不就明摆着是卷积吗 (这不是自己打自己脸，露馅了)。 2.ViT使用Transformer架构，需要输入序列， 把图像切割成不重叠的patch序 …
猛猿 - 知乎
Sep 7, 2023 · 以下系列还未完结，仍在持续更新中～ 【大模型训练系列】 猛猿：图解大模型训练之：流水线并行（Pipeline Parallelism），以Gpipe为例 猛猿：图解大模型训练之：数据并行上篇 (DP, …