A Vision Transformer (ViT) image classification model. Trained on ImageNet-21k (with additional augmentation and regularization) in JAX by paper authors, ported to PyTorch by Ross Wightman. Model Details

We choose the Tiny / Small / Base. / Large ViT and multi-expert approaches. R50 represents the ResNet50 model. ViT-Base gets lower Acc than ResNet50 w. sults in the model overfitting on the tail with unac-cepted generalization. The af.

2025年3月9日 · ViT-Small（Vision Transformer Small）的结构与ViT-Base类似，但有一些关键的区别，主要体现在模型的规模（隐藏层维度和Transformer块的数量）上。具体来说，ViT-Small通常使用较小的隐藏维度和Transformer块数。

SL表示将SPT和LSA同时应用于ViT时，可以发现物体形状被很好的捕捉到，因为分散在背景中的注意力集中在目标类上，尤其是第一行的CaiT，第二行的T2T，第三行的ViT和最后一行的PiT这种现象比较明显，因此，可以看出所提出的方法有效地增加了局部归纳偏置并诱导 ...

vit-small-patch16-224是Google开发的轻量级视觉Transformer模型，针对高效图像分类任务进行了优化。 该模型由社区成员从timm仓库转换并上传至Hugging Face平台。 它与ViT-base模型具有相同的使用方式，特别适合计算资源有限的应用场景。

2023年4月2日 · 为了在小型数据集上训练ViT，本文提出了两种提高ViT局部归纳偏差的新技术。 首先，SPT通过特定的转换，将丰富的空间信息嵌入到视觉符号中。 其次，LSA通过可学习参数的softmax诱导ViT局部参与;SPT和LSA可以独立实现显著的性能提升，适用于任何vit。

2022年8月14日 · 大规模的数据集 (比如 ImageNet -21K) 更适用于较大的 ViT 模型，而大数据集用在较小的 ViT 模型会带来欠拟合的问题，似乎小模型不太容易享受到大数据集带来的红利。 因此，本文希望提出一种高效利用训练数据的方法，来改善模型的欠拟合问题。 Transformer 是 Google 的团队在 2017 年提出的一种 NLP 经典模型，现在比较火热的 Bert 也是基于 Transformer。 Transformer 模型使用了 Self-Attention 机制， 不采用 RNN 的 顺序结构，使 …

对于轻量级ViT（例如5.7M的ViT-Tiny），当下游任务的数据比较充足时，基于Masked-Image-Modeling（MIM）的自监督预训练方法 表现最好，优于基于Contrastive Learning（CL）的方法 ，甚至比基于ImageNet-21k的全监督预训练模型表现得更好；

Vit_small_patch16_224模型把Transformer设计思路用在视觉任务如图片分类上，通过图片分成一个个patch，然后把这些patch组合在一起作为对图像的序列化操作，就形成了类似文本类数据，从而扩展了视觉任务处理思路。

2022年2月20日 · 本文改进了ViT的架构和训练，减少了内存消耗并提高了模型的准确性！最终成功训练了一个具有20亿参数的ViT模型：ViT-G，在ImageNet上达到了90.45%的 top-1准确率。