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wzjs 2025/7/21 17:00:11

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DeiT（Data-efficient Image Transformer）是由Facebook AI和索邦大学联合提出的高效视觉Transformer模型，通过引入注意力蒸馏（distillation through attention）机制显著提升了训练效率。相关资源包括：

1）论文与源码（arXiv:2012.12877，GitHub开源）；

2）技术解析文章（51CTO/CSDN等平台详解模型原理与蒸馏方法）；

3）实现教程（PyTorch版ViT/DeiT代码库）；

4）论文翻译（完整中译版）。

核心创新在于采用CNN教师模型进行知识蒸馏，使Transformer在较小数据集上达到SOTA性能。多篇解读从不同角度剖析了其架构设计、训练策略及与ViT的对比。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2012.12877

发表单位：FaceBook AI & Sorbonne University

源码地址：https://github.com/facebookresearch/deit

资源合集

1、Transformer + Distillation：DeiT 高效的图像Transformer

详细讲解了DeiT模型论文

链接：搞懂Vision Transformer 原理和代码，看这篇技术综述就够了(三)_51CTO博客_vision transformer和transformer区别

2、DeiT：ViT & 模型蒸馏

简单阐述了DeiT的机制，并介绍了模型蒸馏方法，额外提供了DeiT的实现代码

链接：(73 封私信 / 81 条消息) DeiT：ViT&模型蒸馏 - 知乎

3、DeiT：Training data-efficient image transformers & distillation through attention

简要讲解了DeiT论文内容

链接：DeiT：Training data-efficient image transformers & distillation through attention-CSDN博客

4、Transformer主干网络——DeiT保姆级解析

链接：Transformer主干网络——DeiT保姆级解析_deit v2-CSDN博客

5、【论文阅读】DeiT | Training data-efficient image transformers & distillation through attention

链接：【论文阅读】DeiT | Training data-efficient image transformers & distillation through attention-CSDN博客

6、论文阅读笔记 | Transformer系列——DeiT

链接：论文阅读笔记 | Transformer系列——DeiT_deit系列-CSDN博客

7、【读论文】Transformer的蒸馏DeiT: Training data-efficient image transformers & distillation through attention

又是一篇赏析DeiT论文的文章

链接：(73 封私信 / 81 条消息) 【读论文】Transformer的蒸馏DeiT: Training data-efficient image transformers & distillation through attention - 知乎

8、DeiT翻译【Training data-efficient image transformers & distillation through attention】

纯正的中文版论文

链接：DeiT翻译【Training data-efficient image transformers & distillation through attention】-CSDN博客

9、DeiT

一篇特别简短介绍DeiT的文章，但是干货很多

链接：(73 封私信 / 81 条消息) DeiT - 知乎

10、ViT和DeiT的原理与使用

链接：(73 封私信 / 81 条消息) ViT和DeiT的原理与使用 - 知乎

11、DeiT：使用Attention蒸馏Transformer

链接：(73 封私信 / 81 条消息) DeiT：使用Attention蒸馏Transformer - 知乎

12、基于Pytorch实现的ViT模型源码

链接：GitHub - lucidrains/vit-pytorch: Implementation of Vision Transformer, a simple way to achieve SOTA in vision classification with only a single transformer encoder, in Pytorch