[ICLR2021](ViT)AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScaleICLR2021Link:[2010.11929]AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale(arxiv.org)Code:lucidrains/vit-pyt

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE哈喽，大家好！欢迎大家点进这个链接，为什么要选择读这篇论文呢，一个原因，这是一篇非常经典的论文，提出一种将Transformer应用在计算机视觉的方法，而且现如今很多很多的基于这篇文章的工作在不断创新发展，有一种奠基石的感觉，而且模型跑起来非常方便。当然这这是一个原因，还有

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2102.04306代码地址：https://github.com/Beckschen/TransUNet文章目录1摘要2相关工作3方法3.1Transformer作为编码器3.2TransUNet4实验5结论参考资料1摘要在不同的分割任务中，U-Net已经成为一个取得巨大的成功的标准结构。由于卷积操作本身的局部性，U-Net

之前已经了解过一些ViT的东西了，加上这篇文章之前也看过，所以做个粗略的介绍，毕竟在目前很多基于它改的模型上，都基本都有比较详细和精准的介绍。方法和途径将原始图片：x∈RH×W×C\mathbf{x}\in\mathbb{R}^{H\timesW\timesC}x∈RH×W×C拆成一串二维的图片块：xp∈RN×(P2⋅C)\mathbf{x}_{p}\in\mathbb{R}^{N\times\l

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要：尽管Tansformer结构已经成为自然语言处理的事实标准，但是在计算机视觉上的应用还是非常有限。在视觉领域，注意力机制要么和卷积神经网络共用，要么在保持原有结构不变的情况下替换局部的卷积运算。我们证明对CNN的依赖不是必须的，纯Transformer可以直接应用

ABSTRACT本文在前言中指出,尽管Transformer在自然语言处理任务上的成就，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构。文章表明，图像patch的一维序列对CNN不是必需的，应用在transformer直接执行图像分类任务更好。当对大量数据进行预训练并传输到多个中型或小型图像识别基准(ImageNet

题目：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale作者：谷歌大脑团队（Dosovitskiy,A.,LucasBeyer,AlexanderKolesnikov,DirkWeissenborn,XiaohuaZhai,ThomasUnterthiner,M.Dehghani,MatthiasMinderer,Geor

前言博客主页：睡晚不猿序程⌚首发时间：2022.9.2⏰最近更新时间：2022.9.2本文由睡晚不猿序程原创，首发于CSDN作者是蒻蒟本蒟，如果文章里有任何错误或者表述不清，请tt我，万分感谢！orz文章目录前言@[toc]1.内容简介2.摘要浏览3.图片、表格浏览4.引言浏览自由阅读5.方法5.1VisionTransformer5.2微调以及高分辨率6.总结、预告6.1总结6.2预告1.内容简

论文标题：ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE论文链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929论文代码：https://github.com/google-research/vision_transformer发表时间：2020年10月-最后修订2021年6月核心思想将自注意力机制应

摘要虽然Transformer架构已经是NLP领域的一个标准，但是应用transformer到CV领域效果还是很有限的。在视觉领域，自注意力要么和卷积神经网络一起使用，要么是将卷积神经网络里的卷积替换成自注意力。但是仍然保持整体结构不变。本文证明了这种对于卷积神经网络的依赖是完全不必要的，一个纯的transformer直接作用于一系列图像块的时候也可以在图像分类任务上表现很好。尤其是当我们在大规模

ViT论文逐段精读【论文精读】这次李沐博士邀请了亚马逊计算机视觉专家朱毅博士来精读VisionTransformer（ViT），强烈推荐大家去看本次的论文精读视频。朱毅博士讲解的很详细，几乎是逐词逐句地讲解，在讲解时把ViT相关领域的研究也都介绍了，听完之后收获满满。ViT应该是过去一年计算机视觉领域影响力最大的一个工作。ViT挑战了卷积神经网络在计算机视觉领域的绝对统治地位。ViT证明如果能在足

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE一张图片可类比为16*16的单词：transformer用于大规模的图像识别论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929摘要：transformer的架构目前是自然语言处理的实际标杆，但是在CV领域应用还是受限的。在视觉中，注意力机制要么与卷积

论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929#代码：https://github.com/lucidrains/vit-pytorchhttps://github.com/likelyzhao/vit-pytorchhttps://github.com/google-research/vision_transformergithub.com1核心思想应用ViT进行图像分类

发表时间：2020论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929代码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer文章目录摘要3方法3.1VISIONTRANSFORMER(VIT)3.2微调和更高的分辨率4实验5结论摘要虽然Transformer已经成为了nlp领域的标准，但它在cv上的应用还是有限的。

在看论文和复现代码时经常涉及bert预训练模型的使用，而且transformers的自动下载时通过国外的数据库，非常慢。

进击的Bert2.一篇博客园的博客BERT预训练模型及文本分类3.一篇英文博客BERTWordEmbeddingsTutorial官方资源1.transformers预训练模型2.huggingface-transformers3

文章NLP文档挖宝(3)——能够快速设计参数的TrainingArguments类使用PyTorch进行知识蒸馏调节学习率Huggingface简介及BERT代码浅析使用huggingface的Transformers

文章目录RethinkingSpatialDimensionsofVisionTransformers一、PoolinglayerofPiTarchitecture1.代码二、AttentionanalysisRethinkingSpatialDimensionsofVisionTransformersimagerecognitionbackbone将ResNet中的spatialreductio

文章目录论文阅读代码实现vit_model.pytrain.pypredict.py实验结果论文阅读感谢P导ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE使用Transformer在全局方面提取特征，没有引入很多的归纳偏置，模型的上界高，没有相应的先验假设。数据量的要求和归纳偏置的引入成反比，归纳偏置的引入就是引入人为

命名实体识别作为一项基础的NLP任务，其用在信息抽取、关系抽取、图谱构建等任务中都作为基础存在。模型构建models.py:#-*-coding:utf-8-*-importtorchimporttorch.nnasnnfromtransformersimportBertModel,BertConfigfromtorchcrfimportCRFimportosclassBert_BiLSTM_CR

20210625；短教程：《Transformers》；特邀讲师：邱锡鹏教授_哔哩哔哩_bilibili神经网络与深度学习https://nndl.github.io/ppt/chap-%E6%B3%A8%

Transformers,wha

前情回顾1.attention和transformers2.BERT和GPT结论速递跟着教程，阅读了HuggingFace的BERT模型，分为tokenizer和model两大部分，而model内部又细分为

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE2020年Google团队提出transformer在CV领域应用的里程碑著作ViT：VisionTransformer论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929代码地址：https://github.com/google-research/

Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers论文解读概述conv-attention机制co-scale机制SerialBlockParallelBlock概述Co-ScaleConv-AttentionalImageTransformers是2021年ICCV的文章，主要创新点在于提出co-scale机制和conv-attention机制。co-scale主

并运行TRANSFORMERS_OFFLINE=1pythonrun.py,run.py如下importpdb/fromPILimportImagefromclip_interrogatorimportInterrogator

fromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModeltokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained("canwenxu/BERT-of-Theseus-MNLI")model=AutoModel.from_pretrained("canwenxu/BERT-of-Theseus-MNLI")Downloading:0%||0.0

spm_id_from=333.788&vd_source=4aed82e35f26bb600bc5b46e65e25c2214.8.来自Transformers的

Bert：BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）近期提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。论文的主要特点以下几点：使用了Transformer[2]作为算法的主要框架，Transformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系；使用了

paperlink:https://www.ecva.net/papers/eccv_2022/papers_ECCV/papers/136660071.pdfcodelink:GitHub-aim-uofa/Poseur:[ECCV2022]Theofficialrepoforthepaper"Poseur:DirectHumanPoseRegressionwithTransformers".R

一、本文的内容1.研究目的本文提出了一种基于transformer的人物交互的新的框架，它能够根据图像预测出apairof三元组(人，物，交互)，通过该集合预测，能够利用图像中的语义信息，并且，不需要后处理。2.研究现状目前对于人机交互的主要方式是：（1）对人和物体定位（2）对交互的标签分类局限性：（1）他们需要额外的后处理步骤（向相似的预测值的抑制）（2）关系建模对于目标检测有帮助，但是考虑到H

End-to-EndObjectDetectionwithTransformers摘要一、模型的整体结构二、损失函数三、实验摘要DETR简化了目标检测的流程，避免了许多需要手动设计的模块，比如没有proposal（FasterR-CNN），没有Anchor（YOLO），没有center(CenterNet)，也没有繁琐的NMS，根据目标和全局图像信息的关系，直接预测输出检测框和分类。在COCO数据

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、研究背景二、研究成果1.DETRarchitecture2.lossfunction总结前言`本文对ECCV2020论文《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》进行解读。一、研究背景目标检测的任务是要去预测一系列的BoundingBox的归一化坐标值以及物体的ClassLa

2022年1月https://arxiv.org/abs/2201.05047v3https://github.com/SJTU-LuHe/TransVOD.DETR《End-to-EndObjectDetectionwithTransformers》DeformableDETR《DeformableTransformersforEnd-to-EndObjectDetection》TransVOD

DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers端到端目标检测摘要贡献特点引言训练过程简述：预测过程简述：相关工作：.1集合预测原文.2Transformer和并行解码DETR模型3.1目标检测集合预测损失整体网络框架伪代码实验原文链接:DETR:End-to-EndObjectDetectionwithTransformers.代码链接:GitHub官

文章目录详解DETR（End-to-EndObjectDetectionwithTransformers）简介网络详解总述1.BackBone2.Encoder图像特征处理位置编码需要进行位置编码的原因NLP和CV位置编码的不同DETR的位置编码EncoderLayer3.Decoder4.PredictionHeads5.匹配策略常见问题Encoder和Decoder中每个Self-Attent

模型在vcoco场景1上的验证效果模型在vcoco场景2上的验证效果模型在HICO-DET上的验证效果HOTR的模型结构图如下所示:在代码中如何实现的?在Backbone中:(1)将图片([bs,3,H,W])送入CNN模型中进行特征提取,使用了ResNet50,得到特征图src([bs,2048,h,w])(2)引入位置编码pos_embed[bs,256,h,w],query_embed([1

特点:self-attentionlayers,end-to-endsetpredictions,bipartitematchinglossTheDETRmodel有两个重要部分：1）保证真实值与预测值之间唯一匹配的集合预测损失。2）一个可以预测（一次性）目标集合和对他们关系建模的架构。3）由于是加了自注意力机制，而且在学习的过程中，观众的注意力训练的很好，每个人的关注点都不一样，所以分割效果很好

注：该文章取自CVPR2021源码：Abstract首先介绍了一下HOI任务：检测人与物体交互关系的任务，包含i)定位交互的主体和客体ii)交互标签的分类大多数现有的方法是通过检测人和对象，分别推断每一对直接的关系，但这种方法是间接地解决问题。本文提出了HOTR框架，基于transformer的encoder-decoder结构直接预测（人，物体，交互）的三元组集合。这种预测集合的方法，有效地利用

两个关键词1.EndtoEnd（端到端的目标检测）2.Transformers目标检测里很少有端到端的方法大部分方法最后都需要一个后处理的操作也就是nms（non-maximumsuppression）

PaperTitleEnd-to-EndObjectDetectionwithTransformers转载loss讲的很仔细https://blog.csdn.net/zjuPeco/article/details/107209584authorNicolasCarion,FranciscoMassa,GabrielSynnaeve,NicolasUsunier,AlexanderKirillov

题目：End-to-EndObjectDetectionwithTransformers来源：FacebookAIECCV2020论文链接：https://arxiv.org/abs/2005.12872个人觉得有用的和自己理解加粗和（）内表示，尽量翻译的比较全，有一些官方话就没有翻译了，一些疑惑的地方欢迎大家探讨。如果对transformer比较了解建议只用看一下引言最后一段+第三章网络结构即可

本文提出一种新的Tokens到Token视觉Transformer（T2T-ViT）！性能更快更强，将原始ViT的参数和MAC减少200％，性能优于ViT、ResNet等网络，代码刚刚开源！昨天才推了一个CNN+Transformer的新backbone：CNN+Transformer！谷歌提出BoTNet：新主干网络！在ImageNet上达84.7%，今天又来了一个新工作，CV圈太内卷了！不过这

论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.15840目录0、摘要1、引言2、相关工作3、方法3.1、基于FCN的语义分割3.2、SETR3.3、Decoder的设计（1）朴素上采样（Naive）（2）渐进上采样（PUP）（3）多级特征融合（MLA）4、实验结果5、总结0、摘要近期大多数语义分割模型都是基于带有Encoder-Decoder结构的FCN进行设计的。Encoder

大模型虽然效果好，但是毕竟不是人人都有着丰富的GPU资源，在训练时往往就捉襟见肘，出现显存outofmemory的问题，或者训练时间非常非常的久，因此，这篇文章主要解决的问题就是如何在GPU资源受限的情况下训练transformers

正是层次化的Transformers(如SwinTransformers)重新引入了几个ConvNet先例，使Transformers实际上可以作为通用视觉主干，并

目录注意基础Python三方库numpy:科学计算torch|PyTorch:深度学习torchvision:PyTorch的模型库transforms：图像转换huggingface/transformers

MaskandReason:Pre-TrainingKnowledgeGraphTransformersforComplexLogicalQueriesKGE缺点：由于其固有的浅层和静态架构的限制，他们很难处理日益增长的复杂逻辑查询，这些逻辑查询包括逻辑运算符，计算边缘，多个源实体和未知的中间实体。EPFO逻辑查询与KGE相比，它是多跳的，其面对如下两个挑战：1，随着跳数的增加，其查询的复杂度也是

目录导入相关包加载数据集数据集处理评估函数配置训练器训练与评估预测导入相关包importrefrompathlibimportPathimportnumpyasnpimporttorchfromdatasetsimportload_metricfromtransformersimportAutoModelForTokenClassification,TrainingArguments,Traine

Tokenizer简介和工作流程Transformers，以及基于BERT家族的预训练模型+微调模式已经成为NLP领域的标配。