ViT模型：从零开始训练Vision Transformer在ImageNet上
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本文提出了一种创新性的Tokens至Token视觉Transformer模型（T2T-ViT），该模型在性能上显著超越了现有技术。在参数量和计算复杂度方面较原始ViT实现了大幅优化，在参数量和计算复杂度方面较原始ViT实现了大幅优化。通过对比实验表明，在参数量和计算复杂度方面较原始ViT实现了大幅优化。此外，在开源版本中实现了对现有视觉网络的有效替代。
昨天发布了一个新的主干网络框架（[CNN+Transformer！谷歌提出BoTNet：新主干网络！在ImageNet上达84.7%](https://zhuanlan.zhihu.com/p/347742822）），今天又发布了另一个研究成果，在计算机视觉领域愈演愈烈的竞争态势令人感叹！
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Tokens-Level Transformer: 从零开始训练在ImageNet数据集上的视觉变换器
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