ViT-DeepLab

ViT-DeepLab是基于开源PyTorch实现的一个视觉领域的模型，其实现可以在https://github.com/csrhddlam/axis-deeplab 上找到。虽然在准确性方面重现了(Wang et al., 2020b)中报告的分数，但在TPU上的性能较慢，因此无法广泛应用于大规模实验。该模型的初步结果令人鼓舞，并且有潜力在计算机视觉任务中的应用，例如检测和分割。然而，还存在一些挑战，如将ViT应用于其他计算机视觉任务，以及进一步探索自监督的预训练方法。ViT在表示学习能力方面表现出色，并且以较低的预训练成本在大多数识别基准上达到了最先进的水平。综上所述，ViT-DeepLab是一个有潜力且值得进一步研究和探索的视觉模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【CV】ViT：用于大规模图像识别的 Transformer](https://blog.csdn.net/weixin_39653948/article/details/124549035)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]