vit_base_patch16_224用于细粒度分类的原理
时间: 2023-07-22 17:21:42 浏览: 90
vit_base_patch16_224是基于Transformer架构的视觉模型,可以用于图像分类任务。其原理是将输入的图像分成若干个小块(patch),并将每个小块的像素值展开成一个向量,然后将这些向量输入到Transformer网络中进行处理。在Transformer网络中,每个小块的向量都会与其他小块的向量进行交互,通过自注意力机制(self-attention)和全连接层的处理,最终得到整张图片的特征表示。这个特征表示可以被用来进行分类或其他视觉任务。
在细粒度分类任务中,vit_base_patch16_224的输入是一张包含细节信息的图片,输出是一个向量,这个向量可以表示输入图片的类别。为了训练vit_base_patch16_224进行细粒度分类任务,需要提供一组带有标签的数据集,并使用监督学习的方法来训练模型。在训练过程中,模型会不断调整自己的参数,最终使得模型的预测结果能够和真实标签尽可能的吻合。
相关问题
vit_base_patch16_224
vit_base_patch16_224是指ViT-B/16模型的名称和参数设置。具体来说,它使用的图像输入尺寸为224×224×3,patch尺寸为16×16×3,每个patch embed的维度为768,transformer encoder block的个数为12,Multi-Head Attention的head个数为12。这个模型可以用于图像分类任务,预测的总分类数可以根据需要进行设置。如果需要使用预训练权重,可以将'./vit_base_patch16_224_in21k.pth'替换为自己下载的预训练权重的地址,但需要确保预训练权重和创建模型时选择的模型相匹配。\[1\]\[2\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Vision Transformer(Pytorch版)代码阅读注释](https://blog.csdn.net/Z960515/article/details/122636814)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT代码实战篇](https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/128169498)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]
vit_base_patch16_224_in21k.pth
vit_base_patch16_224_in21k.pth是一种神经网络模型文件,它是在21,000个图像分类任务上预训练的Transformer视觉识别(Vision Transformer)模型。该模型采用一个16×16像素的patch大小对输入图像进行分割,每个patch被展平然后作为输入进行处理。该模型最初由Google Brain团队引入,并在自然语言处理领域中非常流行。因此,将Transformer应用于计算机视觉任务被认为是一个具有巨大潜力的领域。
该模型的主要优点之一是其高效性。与其他深度学习模型相比,Transformer具有更少的参数和更快的训练速度,同时保持了较高的准确性。vit_base_patch16_224_in21k.pth是一系列预训练Transformers中最流行的模型之一,它在图像分类和物体检测等任务上也表现出色。此外,该模型的预训练权重可以用于许多计算机视觉应用程序的微调,例如图像分类、目标检测和图像分割等。
总而言之,vit_base_patch16_224_in21k.pth是一种高效、准确的神经网络模型,采用Transformer架构进行视觉识别,适用于多个计算机视觉任务和场景。它为计算机视觉研究和应用程序开发提供了有价值的工具,可以提高识别准确性并加速模型训练过程。