VIT网络架构

Pytorch深度学习【十五】

微调网络架构一个神经网络一般可以分成两块特征抽取将原始像素变成容易线性分割的特征线性分类器来做分类微调思路—将相同功能的网络及其参数直接进行迁移使用，而并不是通过重新学习，只改变部分层次即可训练是一个目标数据集上的正常训练任务但使用更强的正则化使用更小的学习率使用更少的数据迭代源数据集远复杂于目标数据
EngineeringHR7·2023-01-18 20:29

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

EasyCV，主要聚焦于最新的VisionTransformer模型，以及相关的下游CV任务开源地址：https://github.com/alibaba/EasyCVViTDet其实是恺明团队MAE和ViT-basedMaskR-CNN
阿里云云栖号·2023-01-18 20:50

Restnet ， transformer and vit总结

transformer可能是替代了restnettransformer文章attentionisallyouneedrestnet文章deeplresiduallearningforimagerecognitionrestnettask解决layer层多了，result的trainerror增加了，即defradationproblemmethodaddedtheidentitylayerscop
Ellie进化中的程序猿·2023-01-18 20:48

python和pytorch关系_PyTorch线性回归和逻辑回归实战示例

线性回归实战使用PyTorch定义线性回归模型一般分以下几步：1.设计网络架构2.构建损失函数(loss)和优化器(optimizer)3.训练(包括前馈(forward)、反向传播(backward)
weixin_39820244·2023-01-18 17:39

swin-transformer 细节理解之整体架构

总结参考链接前言这篇博客会大致介绍swin-transformer的整体架构，在不考虑transformer里的细节的前提下，如何从一个宏观的角度理解swin-transformer的整体架构，以及transformer网络架构为什么能代替传统的卷积
超级电冰箱·2023-01-18 12:38

视觉大模型调研(Survey of Visual Foundation Model)

目录A.写在前面B.论文支撑与基础理论1.大模型基本概念的诞生2.大模型产业化落地的理论支撑3.视觉模型架构的形成-Transformer到ViT再到MAEC.产业落地化现状1.百度文心UFO2.0整体概述原理介绍模型效果应用场景与方案
是魏小白吗·2023-01-18 12:29

MobileNet V2网络结构

Markasfollows:MatConvNet实现该网络架构如下：functionoutput=MobileNetV2()net=dagnn.DagNN();convBlock=dagnn.Conv(
学为好人·2023-01-18 11:16

神经网络架构搜索（Neural Architecture Search, NAS）笔记

目录（一）背景（二）NAS流程2.1定义搜索空间2.2搜索策略（三）加速（四）变体及扩展4.1扩展到其他任务4.2扩展到其他超参数（一）背景机器学习从业者被戏称为“调参工”已经不是一天两天了。我们知道，机器学习算法的效果好坏不仅取决于参数，而且很大程度上取决于各种超参数。有些paper的结果很难重现原因之一就是获得最优超参值往往需要花很大的力气。超参数的自动搜索优化是一个古老的话题了。深度学习兴起
再见天师·2023-01-18 10:48

Mobile Edge Computing学习笔记（二）问题，挑战与主流研究方向

文章目录一、MEC系统部署1：MEC服务器选址2：MEC网络架构3：MEC服务器密度规划二、支持缓存的MEC1：用于MEC资源分配的服务缓存:2：用于MEC数据分析的数据缓存三、MEC的移动管理1：可移动感知的在线预取
Ordinary_yfz·2023-01-18 09:58

EfficientNet-B0详解

该模型的基础网络架构是通过使用
JaciusCV·2023-01-18 08:30

Shunted Self-Attention via Multi-Scale Token Aggregation

arxiv.org/pdf/2111.15193.pdf代码：https://github.com/OliverRensu/Shunted-Transformer最近的VisionTransformer(ViT
小小小~·2023-01-18 01:05

自监督表征预训练

BEiT：BEiT将可见图像块的颜色信息和掩码图像块掩码一起输入到ViT中，然后ViT输出通过一个线性层来做预测。
十二壳·2023-01-17 19:39

kpconv与point transformer异同、算法讲解

相同之处：网络架构相似，其均由encoder、decoder组成；都有降采样、升采样和跳跃链接；其核心kpconv算子和transformer算子穿插于上述网络架构中；在每层降采样环节中，不需要多个并行算子处理
一青CSU·2023-01-17 15:52

【Transformer学习笔记】VIT解析

Vit，visiontransformer正是在此道路上跨出的一大步。transformer是世界上最好的结构！（误）原
不想写代码不想秃头·2023-01-17 15:21

目标检测模型设计准则 | YOLOv7参考的ELAN模型解读，YOLO系列模型思想的设计源头

转载：https://mp.weixin.qq.com/s/5SjQvRqRct6ClpE2eEcdkw设计高效、高质量的表达性网络架构一直是深度学习领域最重要的研究课题。
人工智能算法研究院·2023-01-17 14:07

绝了，超越YOLOv7、v8,YOLOv6 v3.0正式发布

引入新的网络架构和训练方案，其中YOLOv6-S以484FPS的速度达到45.0%AP，超过YOLOv5-S、YOLOv8-S，其代码刚刚开源由于前段时间Ultralytics公司透露出V8的发布消息，
心无旁骛~·2023-01-17 12:30

【BEV】学习笔记之 DeformableDETR(原理+代码解析)

1、前言Visiontransforer(ViT)是Google团队提出的将transformer应用在图像分类的模型，成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作。
Rex久居·2023-01-17 08:21

深度学习：目标分割｜UNet网络模型及案例实现

1UNet网络架构UNet网络由左编码部分，右解码部分和下两个卷积+激活层组成编码部分从图中可知：架构中是由4个重复结构组成：2个3x3卷积层，非线形ReLU层和一个stride为2的2x2maxpooling
示木007·2023-01-17 05:20

71、AdaNeRF: Adaptive Sampling for Real-time Rendering of Neural Radiance Fields

简介官网：https://thomasneff.github.io/adanerf/新的双网络架构，它采用正交方向，通过学习如何最好地减少所需样本点的数量，将网络分为联合训练的sample和shading
C--G·2023-01-16 21:29

图解通信原理与案例分析-19：3G CDMA码分多址通信技术原理---码分多址、OVSF正交扩频码、伪随机码序列

3GCDMA与2GGSM通信相比，主要网络架构与通信流程，大体相似，因此，本文主要拆解3G引入的核心技术：（1）正交与码分多址技术CDMA；（2）多进制相位调制：QPSK,8PSK以及星座图等数字调制技术
文火冰糖的硅基工坊·2023-01-16 17:31

OCR系列：CRNN—基于图像序列识别的端到端可训练神经网络及其在场景文本识别中的应用...

提出了一种将特征提取，序列建模和转录整合到统一框架中的新型神经网络架构
肥猫64·2023-01-16 17:30

[HAL]stm32 ETH 使用UDP进行以太网通信

《作甚务甚》硬件攻城狮系列二——使用UDP进行以太网通信软件工具：stm32cubeMX编程工具：keiluvision5使用芯片：stm32F437VIT6编译环境：win10任务目标：使用udp协议完成单片机与上位机的以太网通信
神人掌观山河·2023-01-16 16:29

4.线性神经网络

线性神经网络目录线性回归线性回归的基本元素线性模型损失函数解析解随机梯度下降矢量化加速正态分布与平方损失优化方法梯度下降选择学习率小批量随机梯度下降选择批量大小总结线性回归的从零开始实现生成数据集读取数据集初始化模型参数定义模型定义损失函数定义优化算法训练线性回归的简介实现生成数据集读取数据集定义模型初始化模型参数定义损失函数定义优化函数训练softmax回归分类问题网络架构
Ricardo_PING_·2023-01-16 13:20

Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程

https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9488119.html本文详细解释了FasterR-CNN的网络架构和工作流，一步步带领读者理解目标检测的工作原理，作者本人也提供了
dibuxue3246·2023-01-16 12:18

机器学习—卷积神经网络

卷积神经网络卷积池化层整体架构经典网络架构感受野卷积中输入的是三维数据：h*w*c（channel）整体架构：输入层、卷积层、池化层、全连接层卷积如图像数据维度为三维，32*32*3，取其中一小块区域进行特征提取
阿楷不当程序员·2023-01-16 10:11

CSPNET详解

在本文中，我们提出了跨阶段部分网络（CrossStagePartialNetwork，CSPNet），从网络架构的角度来缓
北京纯牛奶·2023-01-16 09:08

经典网络架构学习-ResNet

前言该论文的四位作者何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑如今在人工智能领域里都是响当当的名字，当时他们都是微软亚研的一员。微软亚研是业内为数不多的，能够获得科技巨头持续高投入的纯粹学术机构。ResNet论文被引用数量悄然突破了10万加。论文摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一个残差学习框架，以减轻训练的网络，这些网络比以前使用的网络要深得多。我们明确地将各层重新表述为学习参考层输入的残差函数(resi
@左左@右右·2023-01-16 08:34

实时目标检测之SSD（单步多框检测）

阅读时间将近四分钟卷积神经网络在检测图像中的目标时优于其他神经网络架构。不久，研究人员们就改进了CNN以进行目标定位和检测，并称这种架构为R-CNN（Region-CNN）。
woshicver·2023-01-16 08:27

单阶多层检测器: SSD (Single Shot Multibox Detector)

目录SSD总览数据预处理光学变换几何变换网络架构基础VGG结构深度卷积层PriorBox与边框特征提取网络匹配与损失求解预选框与真实框的匹配定位损失的计算难样本挖掘类别损失计算SSD的改进算法SSD算法的限制
连理o·2023-01-16 08:26

An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale——ViT

文章目录摘要Introduction相关工作方法VisionTransformer(ViT)Fine-TuningandHigherResolution（微调和高分辨率）实验Setup（实验设置）ComparisontoStateofTheArtPre-trainingdatarequirementsScalingStudy
AcceptGo·2023-01-15 18:43

PointNEXT阅读：重铸PointNet荣光

PointNEXT阅读：重铸PointNet荣光摘要PointNet++是对点云理解最有影响力的神经网络架构，尽管PointNet++已经被PointMLP以及PointTransformer大幅超过，
深度学习渣·2023-01-15 14:56

KPConv核心代码阅读

KPConv/training_ModelNet40.py#网络架构architecture=['simple','resnetb','resnetb
3D_DLW·2023-01-15 14:25

训练ViT和MAE减少一半计算量！Sea和北大联合提出高效优化器Adan，深度模型都能用...

自Google提出VisionTransformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。
视学算法·2023-01-15 12:08

训练ViT和MAE减少一半计算量！Sea和北大提出新优化器Adan：深度模型都能用！

自Google提出VisionTransformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。
Amusi（CVer）·2023-01-15 12:34

论文阅读：Vision GNN: An Image is Worth Graph of Nodes

计算机视觉与图卷积神经网络的结合作者单位：华为诺亚方舟实验室、北京大学、澳门大学作者：韩凯、王云贺等论文地址：点击这里下载代码地址：点击这里访问摘要基于深度学习的计算机视觉系统的网络架构是重中之重。
sigmoidAndRELU·2023-01-15 12:33

训练ViT和MAE减少一半计算量！Sea和北大联合提出高效优化器Adan，深度模型都能用

自Google提出VisionTransformer(ViT)以来，ViT渐渐成为许多视觉任务的默认backbone。
易学智能EasyAIForum·2023-01-15 12:32

安装pytorch踩坑记录

要根据cuda版本选择torch版本还有就是，本来都安装好了，结果跑vit的时候安包当时pipinstallvit_pytorch提示我了，得是torch1.10才能兼容然后我试了试作者给的代码，没报错
yyBlone·2023-01-15 11:14

AlexNet网络模型复现

对模型进行了训练和验证，10epoch下精度可达70%；二、过程0.AlexNet介绍1.论文学习《ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks》2.网络架构
Wiseym·2023-01-15 11:57

Pytorch实现Vision Transformer

代码'''python3.7-*-coding:UTF-8-*-@Project->File：pythonProject->Vit@IDE：PyCharm@Author：@USER:@Da
水云仙君·2023-01-15 10:38

PyTorch深度学习（23）Transformer及网络结构ViT

Transformer一、Transformer1、简介创新、模型效果通用的模块注意力机制应用领域：cvnlp信号处理视觉、文本、语音、信号核心：提特征的方法提的更好应用NLP的文本任务nlpword2vec词向量每个词都是一个向量不同的语境中一个词的含义不同2、Attention注意力机制权重控制语言：感兴趣的图像：指定需要关注（1）self-attention作用：同样的词，语境不同，含义不同
JYliangliang·2023-01-15 10:33

理解ViT（结合代码）

关于vit的网络详解建议去b站看我b站导师的视频11.1VisionTransformer(vit)网络详解_哔哩哔哩_bilibili这篇文章只讲述我看完视频和代码之后对ViT的理解，特别是代码中是怎么实现的网络结构
Orange_sparkle·2023-01-15 10:31

nn.Dropout、DropPath的理解与pytorch代码

在vit的代码中看到了DropPath，想知道DropPath与nn.Dropout()有什么区别，于是查阅相关资料记录一下。
研1菜鸟·2023-01-15 10:30

深度学习 12 正则化

获取更多的数据，使得训练能够包含所有可能出现的情况正则化（Regularization）寻找更合适的网络结构2.对于高偏差(欠拟合)，有以下几种方式：扩大网络规模，如添加隐藏层或者神经元数量寻找合适的网络架构
处女座_三月·2023-01-15 09:54

论文笔记：InternImage—基于可变形卷积的视觉大模型，超越ViT视觉大模型，COCO 新纪录 64.5 mAP！

目录文章信息写在前面Background&MotivationMethodDCNV2DCNV3模型架构Experiment分类检测文章信息Title：InternImage:ExploringLarge-ScaleVisionFoundationModelswithDeformableConvolutionsPaperLink：https://arxiv.org/abs/2211.05778Cod
苏三平·2023-01-15 09:08

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:Single Shot MultiBox Detector 3.loss)

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:SingleShotMultiBoxDetector2.anchor)https://blog.csdn.net
游客26024·2023-01-15 09:07

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:Single Shot MultiBox Detector 4.推理Detect)

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:SingleShotMultiBoxDetector3.loss)https://blog.csdn.net
游客26024·2023-01-15 09:07

CV+Deep Learning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(二：RtinaNet)更换backbones

上一话CV+DeepLearning——网络架构Pytorch复现系列——Detection(一：SSD:SingleShotMultiBoxDetector4.推理Detect)https://blog.csdn.net
游客26024·2023-01-15 09:37

深度学习ECG分类

本篇内容重点关注不同网络架构的性能表现，比如准确度，特异性和敏感性等性能指标。基于专家知识的特征提取是耗费时
tzc_fly·2023-01-15 01:37

Yolo v5

文章目录深度学习经典方法概述检测任务中阶段的意义不同阶段算法的优缺点iou指标计算评估所需参数计算map指标计算Yolov1整体思想yolo算法整体思路解读检测算法要得到的结果整体网络架构解读位置损失计算置信度误差与优缺点分析
--慢半拍--·2023-01-14 23:56

Vision Transformer

VisionTransformer代码实现VisionTransformer代码参考链接#vit模型中使用的正则化方法#类似于dropout#其含义为：在一个batch中，有drop_prob概率使若干个样本不会经过主干传播
v1dv1dv1d·2023-01-14 20:01
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