在机器学习领域，卷积神经网络（CNN）一直是图像识别任务中的主流模型。然而，近年来，Vision Transformer（VIT）作为一种基于Transformer的模型，在图像识别任务中取得了显著的成果。本文将比较VIT和ResNet两种模型在图像识别任务中的表现。

VIT vs ResNet：性能对比

以下是VIT和ResNet在几个常见图像识别任务中的性能对比：

  • ImageNet分类任务：在ImageNet分类任务中，VIT和ResNet都取得了很好的成绩。其中，VIT的Top-1准确率达到77.3%，ResNet的Top-1准确率达到75.2%。
  • CIFAR-10分类任务：在CIFAR-10分类任务中，VIT的Top-1准确率达到91.4%，ResNet的Top-1准确率达到89.6%。
  • ImageNet物体检测任务：在ImageNet物体检测任务中，VIT的Top-1准确率达到42.3%，ResNet的Top-1准确率达到40.5%。

VIT的优势

VIT相较于ResNet，具有以下优势：

  • 参数更少：VIT的参数量远小于ResNet，这使得VIT在训练和推理过程中更加高效。
  • 计算量更小：VIT的计算量也远小于ResNet，这使得VIT在移动端和嵌入式设备上具有更好的性能。
  • 可扩展性：VIT的架构设计使其在处理不同尺寸的图像时具有更好的可扩展性。

学习资源

如果您想了解更多关于VIT和ResNet的信息，可以参考以下资源：

图片展示

VIT架构图
ResNet架构图