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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
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的性能。
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是不支持动态尺寸的，不过可以通过调整相应的 (将位置编码通过计算对应到原始图上进行
如何看待Meta（恺明）最新论文ViTDet：只用ViT做backbone（不使用FPN）的检测模型？ - 知乎
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 × 1024时，采用ViT-B训练Mask R-CNN单batch就需要消耗∼20–30GB显存。
ViT、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? - 知乎
ViT、Deit这类视觉transformer是如何处理变长序列输入的? 发现有的视觉transformer预训练和finetune时的输入图片大小不一致，例如DeiT。请问transformer是怎么处理这种输入的图片p… 显示全部关注者 58
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
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就可以达到很好地效果。更重要是代码开源，造福了整个community。
为什么vision transformer系列中的位置编码可以是可学习的？ - 知乎
另外，位置编码虽然对Vison Transformer性能有一定影响，但是有研究发现去掉后其实模型性能下降并不多。而且，你还可以通过在ViT模型中插入少量的卷积来实现隐式位置编码，它相比固定的位置编码的好处是可以自适应尺寸，而固定的位置编码你需要插值的方式适应变尺寸。