Запис о доказима методе
Vision Transformer
The Vision Transformer (ViT), introduced by Dosovitskiy and colleagues in 2021, splits an image into fixed-size patches, treats those patches as a sequence, and applies the Transformer self-attention mechanism to image classification. Given enough training data, it surpasses convolutional neural networks (CNNs).
Изворни запис
Цитирани радови су копирани дословно из изворног записа методе. Из њих се не изводи верификација на нивоу тврдње.
Vision Transformer (ViT)
Таксономски запис методе · ml-model / deep-learning
- Dosovitskiy, A. et al. (2021). An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale. ICLR. · URL
- Touvron, H. et al. (2021). Training Data-Efficient Image Transformers. ICML. · URL
Куроване тврдње
Тврдње су сачуване у регистру доказа, свака са својом проценом.
Још увек нема курованих тврдњи
Овај приказ не измишља процену тврдње када регистар нема ниједну.
Сродне методе
Генерисано из графа метода и приказано као машински предложене везе — не изводи се тврдња доказа.