transformervit,transformervit adapter

只需要十分之一数据,就能通关四大视觉任务,居然还开源了

1、如下表所示，测评基准收集了 26 个下游任务数据集，囊括了 4 种视觉任务类型：分类，检测，分割和深度估计。

2、ClipStudioPaint：这是一款专业的绘画软件，支持各种绘画风格，也有一些AI辅助绘画的功能，比如自动上色等。

3、解答过程如下：（1）设整个工程的工作量为1。（2）一件工作甲独做8天完成，可得甲的工作效率为1/8。（3）乙独做10天完成，可得乙的工作效率为1/10。

语义分割的解码器去噪预训练

我们发现，在ImageNet数据集上，解码器去噪预训练的效果明显优于编码器监督的预训练。尽管解码器去噪预训练非常简单，但它在标注高效语义分割方面取得了最先进的效果，并在城市景观、Pascal上下文和ADE20K数据集上获得了可观的收益。

为语义分割引入了端到端的全卷积网络。 利用ImageNet的预训练网络做语义分割。 使用反卷积层（取代线性插值）进行上采样。 引入少量跳跃连接改善上采样粗糙的像素定位。主要贡献：使用编码-解码架构。

第三种是编码器-解码器模型，它们通过序列到序列的目标来预训练一个文本到文本的模型，用于多种语言任务。 作者还介绍了几种编码器-解码器模型的不同之处，比如BART和 T5的不同输入方式和不同参数规模，以及UniLM的不同注意力掩码。

我们使用在ImageNet[11]上预先训练过的ResNet-101[19]作为主干，使用DeepLabv3+[6]作为解码器。分割头和表示头都由两个Conv BN ReLU块组成，其中两个块都保持特征图分辨率，第一个块将通道数减半。

SEDR 采用深度自动编码器网络来学习基因表示，并使用变分图自动编码器同时嵌入空间信息 。尽管这些方法考虑了 ST 的空间结构， 但它们定义的相邻点的相似性是在训练前预先定义的，无法自适应学习 。

首先，预处理是电视信号处理的第一步。它包括信号放大、去噪、增强等操作，使输入信号更加清晰、稳定。预处理通过原始信号的分析来消除干扰和噪声，以提高后续处理的效果。其次，解码是将数字视频信号解码成原始视频信号的过程。

visiontransform训练需要多大的显卡

1、GF系列中又分成笔记本显卡和桌面显卡，其中笔记本显卡系列有GF 900M、GF 800M 、GF 700M 、GF 600M、 GF 500M、 GF 400M、 GF 300M 、GF 200M、 GF 100M、 GF 8M、 GF GO 7M。

2、例如，渲染一个复杂的三维场景，需要在一秒内处理几千万个三角形顶点和光栅化几十亿的像素。早期的3D游戏，显卡只是为屏幕上显示像素提供一个缓存，所有的图形处理都是由CPU单独完成。

3、再把分割后的patch输入到原始Transformer模型的编码器部分中visiontransform训练为了保证畅通行最差也需要2080Ti的显卡。