vit backbone
时间: 2024-09-04 21:00:51 浏览: 32
ViT(Vision Transformer)是一种基于Transformer的视觉模型,它将图像分割成固定数量的图块,然后将这些图块转换为向量序列,再输入到Transformer中进行处理。ViT的backbone是由多个Transformer模块组成的,其中每个模块都包含了多头自注意力机制和前馈神经网络。ViT的训练过程是通过在大规模图像数据集上进行自监督学习来完成的,即使用图像的局部区域预测全局标签。ViT在多个计算机视觉任务上都取得了很好的表现,例如图像分类、目标检测和语义分割等。
相关问题
预训练模型Vit用于深度估计
预训练模型Vit(Vision Transformer)在深度估计任务中的应用不太常见。根据提供的引用内容,没有明确的信息表明预训练模型Vit在深度估计方面有特定的应用。引用提到了PyTorch加载预训练模型实例,但没有提到与深度估计相关的内容。引用讨论了模型重新参数化技术,但没有提到Vit模型。引用提到了一种不需要预训练backbone的多模态模型,但没有具体提及Vit模型。
因此,根据提供的引用内容,目前没有明确的信息表明预训练模型Vit在深度估计方面有特定的应用。可能还需要进一步的研究和探索来确定Vit在深度估计任务中的效果和应用潜力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [PyTorch加载预训练模型实例(pretrained)](https://download.csdn.net/download/weixin_38637665/12856322)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [YOLOv7:无需预训练模型的最新最实时的目标检测框架](https://blog.csdn.net/weixin_43509698/article/details/125686861)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [多模态预训练模型指北——LayoutLM](https://blog.csdn.net/c9Yv2cf9I06K2A9E/article/details/126925543)[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^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]
if backbone not in ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base']: model = get_model_from_name[backbone](num_classes=num_classes, pretrained=pretrained) else: model = get_model_from_name[backbone](input_shape=input_shape, num_classes=num_classes, pretrained=pretrained)
这段代码主要用于根据指定的 backbone 构建模型。
首先,判断指定的 backbone 是否在 ['vit_b_16', 'swin_transformer_tiny', 'swin_transformer_small', 'swin_transformer_base'] 中。如果不在这个列表中,说明是使用的常规的 CNN 模型,直接调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型,并传入类别数量和预训练模型参数等参数。
如果指定的 backbone 在列表中,说明是使用的 Vision Transformer(ViT)或 Swin Transformer 模型,需要额外传入输入图片的形状参数 input_shape。这里通过调用 get_model_from_name 函数根据 backbone 名称创建模型,并传入输入图片的形状、类别数量和预训练模型参数等参数。
最终,返回创建好的模型对象。