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基于预训练 CNN 和 ViT 特征的结合：另一个令人惊叹的识别基准线
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究成功地将预先训练的Vision Transformers（ViT）应用于目视检测，并证明了与CNN的互补性。预先训练模型的一小部分在资源有限的环境中也能达到良好准确性。通过添加传统手工制作的特征，算法效率进一步提高。
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关键要点
- 本研究成功应用预先训练的Vision Transformers（ViT）进行目视检测。
- ViT与CNN具有互补性，组合使用可以提高准确性。
- 在资源有限的环境中，预先训练模型的一小部分也能达到良好准确性。
- 通过添加传统手工制作的特征，算法效率进一步提高。
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