视觉变形金刚 在PyTorch中实现，这是一种使用变压器样式编码器在视觉分类中实现SOTA的新模型。相关文章。 特征 香草维生素 混合ViT（支持BiTResNets作为骨干网） 混合ViT（支持AxialResNets作为骨干网） 训练脚本 去做： 训练脚本 支持线性衰减 正确的超级参数 全轴向ViT Imagenet-1K和Imagenet-21K的结果 安装 创建环境： conda env create -f environment.yml 准备数据集： mkdir data cd

视觉变压器 Pytorch重新实现了针对随论文 ，Alexey Dosovitskiy，Lucas Beyer，Alexander Kolesnikov，Dirk Weissenborn，翟小华，Thomas Unterthiner，Mostafa Dehghani一起发布， Matthias Minderer，Georg Heigold，Sylvain Gelly，Jakob Uszkoreit和Neil Houlsby。 本文表明，将Transformers直接应用于图像补丁并在大型数据集上