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Ein Bild ist wertvoller als 16×16 Worte: Transformatoren für die Klassifikation von Bildern an Größe

1 Min. Lesezeit Kalina

Bilanz der Quelle: Google Research hat das Vision Transformer (ViT) eingeführt, ein pure Transformatorenmodell auf 16×16 Bildpatteln, das bei großen Datenmengen mit ImageNet matcht oder sogar übertrifft. Dieser Ansatz vereint die Sprach- und Bildarchitekturen und stellt den Weg für multimodale Modelle vor.
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ℹ️ KI-Hinweis
Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.

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