Vision Transformer (ViT) de ajuste fino
Vision Transformer (ViT) de ajuste fino adapta un gran modelo ViT preentrenado — que divide las imágenes en parches de tamaño fijo y los procesa a través de capas de autoatención — a una nueva tarea de clasificación o reconocimiento de imágenes utilizando un conjunto de datos etiquetado relativamente pequeño. Logra una precisión de vanguardia en visión por computadora al aprovechar las ricas representaciones aprendidas durante el preentrenamiento a gran escala.
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Fuentes
- Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., & Houlsby, N. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. In International Conference on Learning Representations (ICLR 2021). link ↗
- Zhai, X., Kolesnikov, A., Houlsby, N., & Beyer, L. (2022). Scaling Vision Transformers. In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2022), pp. 12104-12113. link ↗
Cómo citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Vision Transformer (ViT with Task-Specific Adaptation). ScholarGate. https://scholargate.app/es/deep-learning/fine-tuned-vision-transformer
¿Qué método?
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- Clasificación basada en BERTAprendizaje profundo↔ comparar
- Red de Convolución (CNN) Ajustada FinamenteAprendizaje profundo↔ comparar
- Clasificación de imágenesAprendizaje profundo↔ comparar
- Segmentación semánticaAprendizaje profundo↔ comparar
- Vision TransformerAprendizaje profundo↔ comparar
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