Contrastive Language Image Pretraining (CLIP) — одна из самых популярных стратегий предварительной подготовки для высококачественных опорных сетей зрения, поскольку она демонстрирует впечатляющие возможности передачи с нулевым выстрелом, а ее производительность конкурирует с лучшими подходами, контролируемыми метками. Между тем, подписи к изображениям, несмотря на их…

Vison Transformer (ViT) стал доминировать в области компьютерного зрения. Он продемонстрировал превосходную производительность и гибкость при обработке входных последовательностей различной длины. Его высокая производительность сделала его грозным претендентом на замену обычной сверточной нейронной сети (CNN). В новой статье Patch n’ Pack: NaViT, преобразователь изображения для любого соотношения сторон и разрешения исследовательская группа Google DeepMind представляет расширенную..

Недавние исследования показали, что модели преобразователей зрения (ViT) могут достигать лучших результатов, чем большинство современных сверточных нейронных сетей (CNN), в различных задачах распознавания изображений, и могут делать это при использовании значительно меньших вычислительных ресурсов. Это побудило некоторых исследователей предположить, что ViT могут заменить CNN в этой области. Однако, несмотря на свою многообещающую производительность, ViT чувствительны к выбору..