DeiT

轻量级模型解读——轻量transformer系列

文章目录1、DeiT2、ConViT3、Mobile-Former4、MobileViTTransformer是2017谷歌提出的一篇论文，最早应用于NLP领域的机器翻译工作，Transformer解读
lishanlu136·2024-09-16 01:18

CVPR2024部分研究方向文章梳理（持续更新中）

CVPR2024部分研究方向文章梳理（持续更新中）长尾分布（Long-Tailed）DeiT-LT:DistillationStrikesBackforVisionTransformerTrainingonLong-TailedDatasets
路漫漫独求索·2024-08-26 14:12

DL-Paper精读：DeiT

Trainingdata-efficientimagetransformersa&distillationthroughattentionhttps://arxiv.org/abs/2012.12877BackgroundTransformer在CV领域已呈席卷之势滚滚而来~RelatedworkandthelimitViT(VisionTransformer)对二维图像进行切片并序列化作为输入，
星月野1·2024-02-11 16:50

DeiT

Facebook提出Data-efficientimageTransformers（DeiT），需要更少的数据和更少的计算资源就能生成高性能的图像分类模型。
Valar_Morghulis·2024-02-01 17:38

vit细粒度图像分类（三）TRS-DeiT 学习笔记

1.摘要细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性，为了更好地学习细粒度图像的潜在特征，该算法将知识蒸馏引入到细粒度图像分类任务中，提出基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法（ＴＲＳ-ＤｅｉＴ），能使其兼具ＣＮＮ模型和Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型的各自优点。此外，ＴＲＳ-ＤｅｉＴ的新型目标区域选取模块能够获取最具区分性的区域；为了区分任务中的易混淆类，引入对
无妄无望·2024-01-27 13:38

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务。但是，Transformer目前最主流的模式仍然是ViT通过将图像分割成一系列有序的Patches来形成Token，并通过在Token之间建模来解决CV底层问题。目前使用ViT处理图像
CV案例精选·2024-01-21 18:32

图像增强（一）：randaugment

因为FastAugment了解到randaugment我们以deit为例：code：paper：https://arxiv.org/pdf/1909.13719.pdf伪代码：号称用两行代码可以搞定这个问题从上图我们看到有两个超参
jinggegebuaa·2023-12-02 01:22

微软提出MiniViT | 把DeiT压缩9倍，性能依旧超越ResNet等卷积网络

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童VisionTransformer由于其较高的模型性能在计算机视觉领域受到广泛关注。然而，VisionTransformer受到大量参数的影响，限制了它们在内存有限的设备上的适用性。为了缓解这一问题，本文提出了一种新的压缩框架MiniViT，MiniViT能够在保持相同性能的同时实现了VisionTrans
Tom Hardy·2023-11-27 13:33

LIVE 预告 | 华为诺亚韩凯：Transformer in Transformer

近期，华为诺亚方舟实验室的研究者提出了一种新型视觉Transformer网络架构，TransformerinTransformer，性能表现优于谷歌的ViT和Facebook的DeiT。
智源社区·2023-11-19 04:11

编程及C/C++初学者 FAQ 四、教材、习题和示例

首先是纯C的教材第一本：H.M.Deit
chenggongzhuimeng·2023-11-12 03:46

DeiT：训练ImageNet仅用4卡不到3天的平民ViT | ICML 2021

论文基于改进训练配置以及一种新颖的蒸馏方式，提出了仅用ImageNet就能训练出来的Transformer网络DeiT。
VincentTeddy·2023-11-04 02:00

DeiT：注意力也能蒸馏

DeiT：注意力也能蒸馏《Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention》ViT在大数据集ImageNet-21k
ZOMI酱·2023-10-07 13:12

目标检测算法改进系列之Backbone替换为Swin Transformer

SwinTransformer简介《SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》作为2021ICCV最佳论文，屠榜了各大CV任务，性能优于DeiT
我悟了-·2023-10-06 21:08

【第57篇】DEiT：通过注意力训练数据高效的图像transformer &蒸馏

摘要最近，纯基于注意力的神经网络被证明可以解决图像理解任务，如图像分类。这些高性能的是使用大型基础设施预先训练数以亿计的图像，从而限制了它们的采用。本文仅通过在Imagenet上训练，产生有竞争力的无卷积transformer。我们用一台电脑在不到3天的时间里训练它们。所提出的参考视觉transformer(86M参数)在没有外部数据的情况下，在ImageNet上实现了83.1%(单裁剪)的top
静静AI学堂·2023-09-16 06:11

【报错】UnboundLocalError: local variable ‘xxx‘ referenced before assignment

在做transformer剪枝的时候，实验了deit_base和deit_small的model都没有问题，当对small_tiny的model进行剪枝时，报错：UnboundLocalError:localvariable
甜筒酱·2023-09-06 01:16

Training data-efficient image transformers & distillation through attention

这篇文章最大的贡献就是有效降低了visiontransformer的训练成本（时间以及数据），提高了ViT实验的可复现性，本文所提出的DeiT只需要在8块gpu上训练不到3天，就可以达到媲美JFT上训练的
nowherespyfly·2023-08-21 10:25

《Swin Transformer Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》论文超详细解读（翻译＋精读）

前言《SwinTransformerHierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》作为2021ICCV最佳论文，屠榜了各大CV任务，性能优于DeiT、
路人贾'ω'·2023-08-18 20:05

可缝合神经网络

文章目录StitchableNeuralNetworks摘要本文方法实验结果StitchableNeuralNetworks摘要包含大量强大的预训练模型族(如ResNet/DeiT)的modelzoo已经达到了前所未有的范围
小杨小杨1·2023-08-05 11:46

第50步 深度学习图像识别：Data-efficient Image Transformers建模（Pytorch）

基于WIN10的64位系统演示一、写在前面（1）Data-efficientImageTransformersData-efficientImageTransformers(DeiT)是一种用于图像分类的新型模型
Jet4505·2023-07-13 20:38

Repeated Augment

梯度累积能解决这个问题吗DeiT在建立VisionTransformer的训练策略时，强调重复增强是性能的关键：[4]MaximBerman,HerveJ´egou,AndreaVedaldi,Ia
Vinteuil·2023-02-18 22:48

性能大幅优于DeiT、ViT和EfficientNet

【导读】本文主要介绍最新TransFormer成果，目前SwinTransformer在各大CV任务上，实现了SOTA的性能，在目标检测任务上刷到58.7AP（目前第一）！实例分割刷到51.1MaskAP（目前第一）！语义分割在ADE20K上刷到53.5mIoU（目前第一）！下面我们就来看一下这篇文章。作者单位：微软亚洲研究院代码：https://github.com/microsoft/Swin
深度学习技术前沿·2023-02-16 22:17

Vit，DeiT，DeepViT，CaiT，CPVT，CVT，CeiT简介

Vit:最基础的，就是将transformer的encoder取出来。输入图像大小维度(B,C,H,W)，将图片不重叠地划分为H/patch_height*w/patch_weight个patch，每个patch为patch_height*patch_weight*c。之后，concat用于分类的clstoken，维度+1，同时加入可学习的绝对位置编码，送入transformer的主体。之后就与t
RANKING666·2023-02-02 14:50

Hugging（transformers）读取自定义 checkpoint、使用 Trainer 进行测试回归任务

需求说明训练过程在“HuggingFace(transformers)自定义图像数据集、使用DeiT模型、Trainer进行训练回归任务”中已经描述过。
悄悄地努力·2023-01-18 01:15

Facebook开源高效图像Transformer，速度、准确率与泛化性能媲美SOTA CNN

最近，Facebook研究人员提出一项新技术——数据高效图像Transformer(DeiT)，该方法所需的数据量和计算资源更少，且能产生高性能的图像分类模型。
小白学视觉·2023-01-17 13:07

HuggingFace (transformers) 自定义图像数据集、使用 DeiT 模型、Trainer 进行训练回归任务

资料HuggingFace官方文档：https://huggingface.co/HuggingFace代码链接：https://github.com/huggingface/transformers1.环境准备创建conda环境激活conda环境下载transformers依赖下载transformers中需要处理数据集的依赖下载pytorch依赖，因为这里使用的transformers是基于P
悄悄地努力·2023-01-17 13:34

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

Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention源码地址：https://github.com/facebookresearch/deit
暖风️·2023-01-09 08:20

PaddleWeekly | PPIM正式发布！RedNet、RepVGG等顶会模型可一行调用

更多的开发者加入使用、共同开发，如此正向循环，从而推动社区生态良性发展…（上期抽奖结果见文末哦~）本周看点速览：AgentMaker小组近期正式发布PPIM组件，内含带有Involution（内卷）的RedNet以及Deit
飞桨PaddlePaddle·2023-01-08 05:20

VIT学习（三）

此次记录课程中vit模型全流程、deit算法的学习内容一、VIT模型全流程在之前的课程内容，基本把VIT的结构模块学习完成。结构如下图所示。
me jun·2022-12-30 00:55

知识蒸馏DEiT算法实战：使用RegNet蒸馏DEiT模型

文章目录摘要最终结论项目结构模型和lossmodel.py代码losses.py代码训练Teacher模型步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss蒸馏学生网络步骤导入需要的库定义训练和验证函数定义全局参数图像预处理与增强读取数据设置模型和Loss结果比对总
AI浩·2022-12-30 00:54

论文阅读及代码运行-PEPSI : Fast Image Inpainting with Parallel Decoding Network

其中不同之处在于PEPSI++对扩张卷积进行了改进，提出了Deit-PEPSI-unit模块，该模块可以有效约减扩张卷积的参数量和计算量，同
一杯java不加糖·2022-12-27 21:02

关于pytorch中，self.training的理解

returnx,x_distelse:#duringinference,returntheaverageofbothclassifierpredictionsreturn(x+x_dist)/2这段代码来自deit
AI浩·2022-12-25 15:59

BERT大火却不懂Transformer？

前段时间Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『LiftingTransformer
视学算法·2022-12-25 08:34

加速DeiT-S 60%+吞吐量！腾讯优图提出高性能Transformer加速方法

©PaperWeekly原创·作者|小马单位|FightingCV公众号运营者研究方向|计算机视觉写在前面视觉Transformer（ViT）最近引起了非常大的热度，但巨大的计算成本仍然是一个严重的问题。由于ViT的计算复杂度相对于输入序列长度是呈二次关系的，因此减少计算的主流范式是减少token的数量。现有的设计包括结构化空间压缩，使用渐进收缩金字塔来减少大型特征映射的计算，以及动态删除冗余to
PaperWeekly·2022-12-19 17:28

DeiT论文精读

论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.12877v2代码地址:https://github.com/facebookresearch/deit.Abstracttransformer
樱花的浪漫·2022-12-16 19:52

DeiT：使用Attention蒸馏Transformer

题目：Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention【GiantPandaCV导语】Deit是一个全Transformer
*pprp*·2022-12-16 19:22

文献阅读：Training data-efficient image transformers & distillation through attention

Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention1.四个问题要解决什么问题解决Transformer在图像分类问题中对数据集的限制用什么方法解决作者提出DeiT
MRzzyy·2022-12-16 19:22

【第58篇】DEiT：通过注意力训练数据高效的图像transformer &蒸馏

摘要最近，纯基于注意力的神经网络被证明可以解决图像理解任务，如图像分类。这些高性能的是使用大型基础设施预先训练数以亿计的图像，从而限制了它们的采用。本文仅通过在Imagenet上训练，产生有竞争力的无卷积transformer。我们用一台电脑在不到3天的时间里训练它们。所提出的参考视觉transformer(86M参数)在没有外部数据的情况下，在ImageNet上实现了83.1%(单裁剪)的top
AI浩·2022-12-16 19:51

VTN：视频Transformer网络

可与现有backbone结合，使其具有超强视频分类/理解的能力，如ViT/DeiT+VTN真香！训练速度提高了16.1倍，运行速度提高了5.1倍，代码和预训练模型即将开源！
Amusi（CVer）·2022-12-14 06:48

NLP领域的ELECTRA在符号预测上的应用

基于ELECTRA的标点符号预测1.资源更多CV和NLP中的transformer模型(BERT、ERNIE、ViT、DeiT、SwinTransformer等)、深度学习资料，请参考：awesome-DeepLearning
飞桨PaddlePaddle·2022-12-14 03:01

BERT大火却不懂Transformer？

前段时间Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『LiftingTransformer
计算机视觉研究院·2022-12-14 01:47

Transformer主干网络——Swin保姆级解析

前言论文地址：arxiv代码地址：github接收单位：ICCV2021best系列文章Transformer主干网络——ViT保姆级解析Transformer主干网络——DeiT保姆级解析Transformer
只会git clone的程序员·2022-12-12 21:19

Transformer主干网络——T2T-ViT保姆级解析

前言论文地址：paper代码地址：github系列文章Transformer主干网络——ViT保姆级解析Transformer主干网络——DeiT保姆级解析Transformer主干网络——T2T-ViT
只会git clone的程序员·2022-12-12 21:18

Transformer主干网络——TNT保姆级解析

前言论文地址：arxiv代码地址：github接收单位：NeurIPS2021系列文章Transformer主干网络——ViT保姆级解析Transformer主干网络——DeiT保姆级解析Transformer
只会git clone的程序员·2022-12-12 21:18

Transformer主干网络——PVT_V1保姆级解析

前言论文地址：PVT1代码地址：github作者很厉害…各种cv的顶会收割机…系列文章Transformer主干网络——ViT保姆级解析Transformer主干网络——DeiT保姆级解析Transformer
只会git clone的程序员·2022-12-12 21:18

Transformer主干网络——PVT_V2保姆级解析

前言论文地址：PVT2代码地址：github系列文章Transformer主干网络——ViT保姆级解析Transformer主干网络——DeiT保姆级解析Transformer主干网络——T2T-ViT
只会git clone的程序员·2022-12-12 21:12

论文笔记【3】-- LeViT: a Vision Transformer in ConvNet’s Clothing for Faster Inference

论文笔记【3】--LeViT:aVisionTransformerinConvNet’sClothingforFasterInference前序前有ViT，后有Deit,再有LeViT。
ZONGYINLIU·2022-12-08 15:15

论文： LeViT（Transformer 图像分类）

https://arxiv.org/pdf/2104.01136.pdf代码：https://github.com/facebookresearch/LeViT预备知识：Transformer、ViT和DeiT
cztAI·2022-12-08 15:37

使用PyTorch训练与评估自己的DeiT网络

文章目录前言0.环境搭建&快速开始1.数据集制作1.1标签文件制作1.2数据集划分1.3数据集信息文件制作2.修改参数文件3.训练4.评估5.其他教程前言项目地址：https://github.com/Fafa-DL/Awesome-Backbones操作教程：https://www.bilibili.com/video/BV1SY411P7NdDeiT原论文：点我跳转如果你以为该仓库仅支持训练一
啥都生·2022-12-05 15:52

深度学习之SuperViT

参考文档：①源码②Transformer学习(四)—DeiT③各类Transformer都得稍逊一筹，LV-ViT：探索多个用于提
Ton10·2022-11-29 22:34

Focal Self-attention for Local-Global Interactions in Vision Transformers ( DeiT )

目录Abstract1.Introduction2.MEthod2.1Modelarchitecture2.2Focalself-attention2.2.1Window-wiseattention2.2.2Complexityanalysis2.3Modelconfiguration3.Relatedwork4.Experiments4.1ImageclassificationonImageNet-
CV小Rookie·2022-11-29 07:26
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