vit_base_patch16_224
时间: 2023-07-27 21:08:17 浏览: 77
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]
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