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- @toc 摘要DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型。该模型解决了Transformer难以训练的问题,三天内使用4块GPU,完成了ImageNet的训练,并且没有使用外部数据,达到了SOTA水平。DEiT提出的蒸馏策略只增加了对token的蒸馏,没有引入其他的重要架构。如下图:蒸馏令牌与类令牌的使用类似:它通过自注意力与其他令牌交互,并在最后一层后由网络... @toc 摘要DEiT是FaceBook在2020年提出的一篇Transformer模型。该模型解决了Transformer难以训练的问题,三天内使用4块GPU,完成了ImageNet的训练,并且没有使用外部数据,达到了SOTA水平。DEiT提出的蒸馏策略只增加了对token的蒸馏,没有引入其他的重要架构。如下图:蒸馏令牌与类令牌的使用类似:它通过自注意力与其他令牌交互,并在最后一层后由网络...
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- @[toc] 摘要论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.06088代码地址:https://github.com/federicopozzi33/MobileOne-PyTorch另一个版本:https://github.com/shoutOutYangJie/MobileOne特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。随着YoloV6和YoloV7的使用,这... @[toc] 摘要论文地址:https://arxiv.org/abs/2211.06088代码地址:https://github.com/federicopozzi33/MobileOne-PyTorch另一个版本:https://github.com/shoutOutYangJie/MobileOne特征重用一直是轻量级卷积神经网络设计的关键技术。随着YoloV6和YoloV7的使用,这...
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