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    如何提升计算效率 ViT采用的全局attention和图像输入大小（HW）的平方成正比，对于检测模型，其输入分辨率往往较大，此时用ViT作为Backbone在计算量和内存消耗上都不容小觑，比如输入为1024 × 1024时，采用ViT-B训练Mask R-CNN单batch就需要消耗∼20–30GB显存。
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    视觉编码器采用最常见ViT结构。 llama简单介绍可看： 天赐果酱：LLama架构以及几个关键技术介绍 训练方式：Qwen1 0的训练分为3个阶段。 第一阶段 使用海量的质量较低的网络图文数据进行训练，冻结LLM参数，实现初步的视觉编码器与LLM的多模态对齐。
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    虽然知道是谷歌，但是这根本没法follow。 真正让ViT火起来的是 DeiT，DeiT在结构上和ViT保持一致，但得益于FAIR的强大计算资源，作者得到了一组良好的训练参数，使得只用ImageNet-1K就可以达到很好地效果。 更重要是代码开源，造福了整个community。
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    原始的ViT直接将每个patch用nn Conv2d (n1, n2, k, stride=k)编码成一个token，导致patch内局部信息丢失 改进方案其实也很简单，就是对每个patch先用轻量级Transformer处理一次，所有的patch共享同一个Transformer，接下来再按ViT的思路处理
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