An Image is Worth 16x16 Words:Transformers for Image Recognition at Scale

代码:https://github.com/google-research/vision_transformer
文章目录
- 小序
- 1、ViT原理分析:
-
- 1.1 Patch Embedding
-
- 为什么要追加这个向量?
- 1.2 Positional Encoding
- 1.3 Transformer Encoder的前向过程
- 1.4 训练方法:
- 1.5 最后,展示下ViT的动态过程:
- 1.6 Experiments:
- 2. ViT代码解读:
-
- 2.1 使用:
- 2.2 定义残差,FeedForward Layer 等:
- 2.3 Class ViT:
- 2.4 ViT 模型完整代码

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容,请联系我们,一经查实,本站将立刻删除。
如需转载请保留出处:https://51itzy.com/kjqy/49818.html