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Vision-Transformer-CIFAR10

在此项目中，我们集合了当前一些vision transformer的Pytorch实现，并尝试在CIFAR-10数据集训练。

使用

1. 训练

python train.py-net vit -gpu

2. 验证

python test.py -net vit -weights path_to_the_weight

结果

Transformer缺少CNN的归纳偏置，通常需要大量训练数据和数据增强才能达到良好的效果。当前实现还未对数据增强以及学习率等超参进一步微调。

笔记

下面是参照别人的实现中的一些记录。笔记

已完成

• [ViT]: https://arxiv.org/abs/2010.11929

• [DeiT]: https://arxiv.org/abs/2012.12877

• [DeepViT]: https://arxiv.org/abs/2103.11886

• [CaiT]: https://arxiv.org/abs/2103.17239

• [CeiT]: https://arxiv.org/abs/2103.11816

• [CPVT]:https://arxiv.org/abs/2102.10882

• [CvT]: https://arxiv.org/abs/2103.15808

• [LeViT]: https://arxiv.org/abs/2104.01136

• [PVT]:https://arxiv.org/abs/2102.12122

• [PVTv2]:https://arxiv.org/abs/2106.13797

• [Swin]: https://arxiv.org/abs/2103.14030

• [Shuffle]:https://arxiv.org/abs/2106.03650

TODO

• 数据增强（cutmix，mixup等）

• 超参调整

• [PiT]: https://arxiv.org/abs/2103.16302

• [Tokens-to-Token]: https://arxiv.org/abs/2101.11986

• [CrossViT]: https://arxiv.org/abs/2103.14899

• [LocalViT]: https://arxiv.org/abs/2104.05707

• [Twins]: https://arxiv.org/abs/2104.13840

参考

https://github.com/lucidrains/vit-pytorch

https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100

https://github.com/berniwal/swin-transformer-pytorch

https://github.com/whai362/PVT