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纹理分析中视觉 Transformer 特征提取的比较调查
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
该研究评估了21个预训练Vision Transformer架构在纹理识别中的性能，结果显示Vision Transformers在纹理识别方面表现优于其他模型，尤其在处理互联网纹理任务时更突出。ViT-B with DINO pre-training，BeiTv2，Swin architecture和EfficientFormer被认为是更具潜力的模型。此外，ViT-B和BeiT(v2)在GPU上的特征提取时间比ResNet50更短，实现了更高的效率。
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关键要点
- 该研究评估了21个预训练Vision Transformer架构在纹理识别中的性能。
- Vision Transformers在纹理识别方面表现优于卷积神经网络和手工设计模型。
- 在处理互联网纹理任务时，Vision Transformers的表现尤为突出。
- ViT-B with DINO pre-training，BeiTv2，Swin architecture和EfficientFormer被认为是更具潜力的模型。
- ViT-B和BeiT(v2)在GPU上的特征提取时间比ResNet50更短，实现了更高的效率。
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