vit与ResNet那个好?
时间: 2024-03-11 19:45:11 浏览: 20
ViT(Vision Transformer)和ResNet是两种不同类型的计算机视觉模型,分别应用于不同的领域。
ViT是一种基于Transformer的视觉模型,使用了自注意力机制,将图像划分成一系列的图像块,并在这些块上进行自注意力计算,从而实现对整个图像的编码和特征提取。ViT在某些图像分类和目标检测任务中取得了很好的表现。
ResNet则是一种使用了残差连接的深度神经网络模型,主要用于图像分类、目标检测、语义分割等计算机视觉任务。ResNet在深层网络中有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题,使得模型可以更深地进行训练,并取得更好的性能。
因此,ViT和ResNet是两种不同类型的模型,应用于不同的领域,哪个更好取决于具体的应用场景和任务要求。
相关问题
transformer加resnet
根据引用和引用的内容,可以得知在从头开始训练时,ViTs的精度依然低于类似大小和吞吐量的卷积网络,而且在鲁棒性测试方面,ViT和ResNet之间也存在较大的差距。因此,为了提高ViTs的性能,可以考虑将Transformer和ResNet结合起来使用,以获得更好的结果。
根据引用的内容,Transformer可以处理多模态信号,这是因为Transformer中有更多的感知注意力Maps,这种稀疏性可以解释为什么一个Transformer可以处理多模态信号(视觉、文本和音频)。
swin transformer resnet
Swin Transformer是微软于2021年3月发布的一篇利用Transformer架构处理计算机视觉任务的论文,它可以作为计算机视觉的通用backbone。Swin Transformer在CV领域的应用非常广泛,尤其在图像分割和目标检测领域表现出色。它的设计思想吸取了ResNet的精华,并将Transformer设计成逐步扩大感受野的工具。由于其出色的性能,Swin Transformer在图像分类方面超过了ViT、DeiT等Transformer类型的网络,并接近了CNN类型的EfficientNet的效果。
ResNet是一种经典的卷积神经网络结构,它引入了残差连接来解决梯度消失和梯度爆炸问题。而Swin Transformer借鉴了ResNet的设计思想,并通过使用Transformer的特征提取和建模能力,进一步提升了图像分类任务的性能。因此,可以说Swin Transformer是在ResNet的基础上进行了改进和优化的一种新型网络结构。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>