vit-adapter
时间: 2023-11-08 10:00:34 浏览: 54
ViT-Adapter是一种用于视觉Transformer模型(ViT)的改进方法。它通过在ViT模型中添加一个适配器层,显著提高了ViT模型在目标检测、实例分割和语义分割等任务上的性能。使用ViT-Adapter-L时,在COCO test-dev数据集上,它的平均准确率提升了1.4个百分点,达到了60.1 APb,并且在ADE20K val数据集上实现了60.5%的mIoU,超过了SwinV2-G模型0.6%。ViT-Adapter还可以根据不同的ViT变体进行构建,例如ViT-T、ViT-S、ViT-B和ViT-L,每个变体的参数数量也有所不同。
相关问题
ViT-L transformer
ViT-L是Vision Transformer的一个变体,其中"L"代表"Large",表示模型的规模较大。根据引用\[2\]中的描述,ViT-L的ViT-Adapter参数数量为23.7M。ViT-L的设计相对简单,它几乎完全复制了Transformer的编码部分,将图像切分成补丁并进行编码,同时添加位置编码以进行分类任务\[3\]。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [屠榜语义分割!ViT-Adapter:用于密集预测的视觉Transformer适配器](https://blog.csdn.net/amusi1994/article/details/124938492)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Vit-transformers](https://blog.csdn.net/u012193416/article/details/121128715)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
ViT-base和ViT-large的区别
ViT-base和ViT-large是Vision Transformer模型的两个不同规模的版本。ViT-base相对较小,拥有12个Transformer编码器层和768个隐藏单元,总共含有约8500万个参数。而ViT-large则更大,拥有24个Transformer编码器层和1024个隐藏单元,总共含有约3.4亿个参数。
ViT-large相比于ViT-base具有更深的网络结构和更多的参数,因此能够学习到更复杂的特征表达。这使得ViT-large在处理更复杂的视觉任务时表现更优秀,但同时也需要更多的计算资源和更长的训练时间。因此,在实际应用中需要根据具体任务的要求和计算资源的可用性来选择使用哪一个模型。