VIT网络架构第49页

【ViT 论文笔记】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

“WeshowthatthisrelianceonCNNsisnotnecessaryandapuretransformerapplieddirectlytosequencesofimagepatchescanperformverywellonimageclassificationtasks.”——完全不依赖CNN参考：VisionTransformer详解_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客_v

bulibuli蛋·2022-12-29 22:57

极简笔记 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

TransformersforImageRecognitionatScale原文地址https://arxiv.org/abs/2010.11929本文是第一篇将Transformer结构运用在图像分类任务的paper，方法叫做ViT

Hibercraft·2022-12-29 22:57

Pytorch搭建网络架构

Train()每次搭神经网络都要写这个train()函数，这次Lab作业的train()函数的框架很全面，记录一下，供之后借鉴。fromtqdmimporttqdmimporttorchdevice=torch.device("cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu")model=my_model(...).to(device)model=model.do

云中君不见·2022-12-29 21:48

Dive into Deep Learning笔记——下

attentionself-attentionTransformer多头注意力multi-headattentionMaskedmulti-headattentionfeedforwardResidual和Norm代码#ViT

星尘逸风·2022-12-29 21:09

ViT (Vision Transformer) ---- SimpleRNN + Self-Attention

首先attention第一次是在2015年应用在Seq2Seq模型上的，该模型有两个网络一个是Encoder，一个是decoder，后来研究者们发现，attention不仅仅可以应用到Seq2Seq模型上，还可以应用到所有的RNN模型上，该研究是在2016年发表的一篇文章，比attention晚一年（Cheng,Dong,&Lapata.LongShort-TermMemory-Networksf

zsffuture·2022-12-29 19:47

模型加载预训练权重

importtorchfromvit_pytorchimportViTmodel=ViT(image_size=256,patch_size=8,num_classes=33,dim=256,depth

Rashore·2022-12-29 17:43

TransUNet实现多波段影像语义分割

首先修改网络输入的通道数量vit_seg_modeling_resnet_skip.py，将网络输入的通道数由3改成4。

Xcs_h·2022-12-29 16:22

Vision Transformer(VIT)代码分析——保姆级教程

.代码分析1.1.DropPath模块1.2.PatchEmbeding1.3.Multi-HeadAttention1.4.MLP1.5.Block1.6.VisionTransformer二.构建VIT

I松风水月·2022-12-29 15:15

【论文笔记】TransReID: Transformer-based Object Re-Identification

abs/2102.04378代码：https://github.com/damo-cv/TransReID这篇笔记是按照自己本人的习惯写的（一些词语、句子喜欢用英语表示）；在看这篇论文之前，最好了解下ViT

不难真的一点都不南·2022-12-29 13:07

NNI (Neural Network Intelligence)简介

是什么NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个轻量但强大的自动机器学习（AutoML）工具包，能帮助用户自动地进行特征工程、神经网络架构搜索、超参调优以及模型压缩。

北极与幽蓝·2022-12-29 12:10

【从零开始学习深度学习】29.卷积神经网络之GoogLeNet模型介绍及用Pytorch实现GoogLeNet模型【含完整代码】

目录1.Inception块的基础结构2.GoogLeNet模型结构3.Pytorch构建GoogLeNet模型4.获取数据和训练GoogLeNet模型5.总结GoogLeNet网络架构于2014年由Google

阿_旭·2022-12-29 12:35

【人工智能笔记】第三十一节：AutoML系列，用NNI框架进行神经网络架构搜索与超参调优（一）

本章节介绍NNI框架的安装，及使用NNI框架进行神经网络架构搜索与超参调优。下面demo基于Tensorflow2.0编写。

PPHT-H·2022-12-29 12:02

在自己的图像数据集上训练测试ViT-B16模型，以及position-embdding可视化-亲测可用

ViT在图像分类、检测、分割上已经取得了很大的成功！

苏打水的杯子·2022-12-29 11:23

论文阅读笔记：Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

论文阅读笔记：MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners摘要介绍实现MASKINGMAE编码器MAE解码器简单的实现在ImageNet上的简单测试Baseline:ViT-Large

塔_Tass·2022-12-29 11:38

剑桥三星AI中心提出“X-ViT”：基于时空混合attention的视频Transformer，大幅度降低计算复杂度...

关注公众号，发现CV技术之美▊写在前面本文介绍了利用Transformer进行的视频识别问题。最近Transformer在视频识别领域的尝试在识别精度方面展现出了非常不错的结果，但在许多情况下，由于时间维度的额外建模，会导致显著的计算开销提升。在这项工作中，作者提出了一个视频Transformer模型，该模型的复杂度与视频序列中的帧数呈线性的关系，因此与基于图像的Transformer模型相比，不

我爱计算机视觉·2022-12-29 11:21

解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT

视觉Transformer(ViT)借助patch-wise图像标记化和自注意力机制已经在各种视觉识别任务上实现了SOTA。

PaperWeekly·2022-12-29 11:20

论文阅读之Virtual-to-real Deep Reinforcement Learning

目录论文意义具体思路强化学习算法的选择测试有效性网络架构反馈设计实验结果分析仿真训练实验测试。

暖透流年·2022-12-29 07:30

ParC-Net 论文详解

原论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.03952代码地址：https://github.com/hkzhang91/ParC-NetIntroduction部分以翻译原文为主ViT

Apr1cot·2022-12-28 23:22

【代码复现问题】apex安装不上+win10分布式训练出问题

最近一直在复现vit、swin-T等transformer网络，源代码都是linux版的，而我们实验室目前的服务器装的都是windows版的，所以复现的时候基本都会出现下面两个问题问题1：APEX装不上报错

略知12·2022-12-28 22:28

一文掌握 MobileNetV3 在 TorchVision 中的实现细节

网络架构MobileNetV3架构的实现严格遵守了原始论文中的设定，支持用户自定义，为构建分类、目标检测和语义分

HyperAI超神经·2022-12-28 15:06

docker搭建redis高可用集群

目标：docker搭建redis高可用集群1、架构：六个redis容器，三主三从，主从复制，主机宕机从机自动替代2、网络架构设计：设计一个专属redis的docker网络dockernetworkcreate

吾心即悟·2022-12-28 14:26

YOLOv5 学习笔记

文章目录简介YOLOv5网络架构YOLOv5基础组件输入端BackboneNeckHead输出端Yolov5四种网络结构的不同点四种结构的参数(s-m-l-x)Yolov5网络结构简介YOLOv5是一种单阶段目标检测算法

THE@JOKER·2022-12-28 13:06

愿你被这个世界温暖相待·2022-12-28 12:42

图神经网络（五）：GAT

文章目录一.摘要二.背景介绍三.GAT四.总结五.附录一.摘要我们提出了图注意网络（GAT），一种在图结构数据上运行的新型神经网络架构，利用掩蔽的自我注意层来解决基于图形卷积或其近似的先前方法的缺点。

J_Xiong0117·2022-12-28 10:45

MAE论文精读读后感

MAE（带掩码的自编码器）主要是在vit的基础上参考BERT（带掩码的自监督训练）为什么CV之前没有人用带掩码的自监督训练？

irony_202·2022-12-28 10:33

【读论文】MAE

transformer的编码器拓展到更一般的NLP任务上，使用完形填空的自监督训练机制,不需要标号，通过预测一个句子中masked的词，从而获取对文本特征的抽取能力，扩展了transformer的应用ViT

verse_armour·2022-12-28 10:00

如何使用腾讯云GPU云服务器搭建训练 ViT 模型？

本文介绍如何使用GPU云服务器进行ViT模型离线训练，完成简单的图像分类任务。

java知多少·2022-12-28 09:00

BOAT: Bilateral Local Attention Vision Transformer

为了提高效率，最近VIT采用了局部自注意机制，即在局部窗口内计算自注意。尽管基于窗口的

Fwenxuan·2022-12-28 08:49

使用块的网络（VGG）

与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层的模式。

Sonhhxg_柒·2022-12-28 08:48

40. 使用块的网络（VGG）

与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层的模式。

chnyi6_ya·2022-12-28 08:45

【论文阅读】Interpolation Consistency Training for Semi-Supervised Learning

我们的实验表明，当应用于CIFAR-10和SVHN基准数据集上的标准神经网络架构时，ICT实现了最佳性能。我们的理论分析表明，ICT对应于某种类型的具有未标

来日可期1314·2022-12-28 08:04

群体行为识别深度学习方法研究综述

通过调研近十年来群体行为识别的研究文献,确定了目前群体行为识别研究的问题定义;指出了群体行为识别研究现存的问题与挑战;在深度学习网络架构下,描述了从早期仅仅对群体行为进行分类识别,到如今更加侧重于对行为群体中活动细节理解的群体行为识别算法的发展历程

米朵儿技术屋·2022-12-28 04:28

神经网络轻量化改进之CNN架构设计

卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。

AI小白一枚·2022-12-28 02:46

轻量级深度学习网络: 详解轻量级网络ShuffleNet-v2

ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文链接：https://arxiv.org/abs/1807.11164一、导语神经网络架构的设计目前主要由计算复杂度的间接指标

CVAIDL·2022-12-28 02:37

第 2 章网络寻址

这包括网络架构和用于节点之间通信的协议。

allway2·2022-12-27 23:53

Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer论文简述

比较突出的是，本文采用了一种全新的并行结构，而不是之前的将cnn模型穿插在VIT中的方法，并且通过bridge，将全局与局部特征进行融合。

RANKING666·2022-12-27 17:53

轻量级CNN架构设计

GiantPandaCV导语卷积神经网络架构设计，又指backbone设计，主要是根据具体任务的数据集特点以及相关的评价指标来确定一个网络结构的输入图像分辨率，深度，每一层宽度，拓扑结构等细节。

Wang_AI·2022-12-27 14:15

Swim_transformer

Swim_transformermodel整体架构首先图片经过Patch_Embeding操作，将图片分成patch，和vit前置操作一样，只不过这个大小是4*4将得到的patch图片送入Stage,每个

微凉code·2022-12-27 14:59

swim transformer

embeddingsize是一个超参数后续swimtransformer使用的超参数patchmerging下采样patch融合缩小分辨率增大感受野原始trm使用正余弦进行编码但是原始的trm和后来的vit

linag302·2022-12-27 14:27

Transformer：ViT、Swim、NesT

1.VisionTransformer整体框架算法流程使用大小为P的区块将H*W*C的二维图像分为N个P*P*C的区块（patch），N=H*W/(P*P)将区块使用线性变换转为D维特征向量，再加上位置编码向量TransformerEncoder过程执行的任务加入了LayerNorm、Multi-HeadAttention和MLP分类头很简单，加入了LayerNorm和两层全连接层实现的，采用的是

MRzzyy·2022-12-27 14:53

吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

**在过去的一年，生成式AI迎来爆发式增长，由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播，引发大量争议的同时也推动了投资；视觉Transformer(ViT)的工作也出现爆炸性增长，在过去一年中，研究人员共计发表超过

机器学习社区·2022-12-27 11:04

Pytorch中几种调整学习率scheduler机制(策略)的用法即其可视化

申明此篇博文是以AlexNet为网络架构(其需要输入的图像大小为227x227x3)，CIFAR10为数据集，SGD为梯度下降函数举例。

游客26024·2022-12-27 10:00

车载以太网解决方案，你了解多少？

而以太网技术已经成为下一代车载网络架构的趋势之一，其发展之迅猛，使得各主机厂纷纷产生了浓厚的兴趣并投入研发。

WINDHILL_风丘科技·2022-12-27 09:21

ViT pytorch源码笔记

文章目录链接patchembedding注意力机制encoder的blockTransformer组装posembedding的插值链接源码地址本文只列出了一些比较重要的部分。patchembedding先将大小为224×\times×224×\times×3的图像分割成16×\times×16×\times×3的patches，再展开做线性映射将每个patches的维度变为768。"""Imag

--ccyyy·2022-12-27 06:21

全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉Transformer大模型

得益于良好的可扩展性和表征能力，基于视觉Transformer(VisionTransformer,ViT)的大规模视觉基础模型吸引了研究社区的广泛关注，并在多种视觉感知任务中广泛应用。

Amusi（CVer）·2022-12-27 06:50

什么是语义分割？原理+实现过程？

2.语义分割原理3.语义分割意义4.语义分割应用场景5.先行知识储备6.语义分割流程7.数据集准备8.算法网络架构9.实现流程（pytorch）10.评估指标（没用到）11.损失函数12.UNet论文如何理解

AI算法小白·2022-12-27 01:55

阅读pvt v1 和 pvt v2 论文笔记

transfomer应用于密集检测问题的缺点（传统的transformer由于计算资源的限制，输出是粗颗粒度的16x16），作者提出了金字塔视觉transformer（pvt）这一模型；本文的创新点在于：1、在vit

yanyanyanzi111·2022-12-27 01:55

分割冠军 | 超越Swin v2、PvT v2等模型，ViT-Adaptiver实现ADE20K冠军60.5mIoU

选择“星标”干货第一时间送达作者丨吃饭机@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/200924181与最近将视觉特定的归纳偏差引入VisionTransformer架构不同，ViT

Tom Hardy·2022-12-27 01:24

PyTorch笔记 - Position Embedding (Transformer/ViT/Swin/MAE)

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128447794PositionEmbedding(位置编码)Transformer1dabsolutesin/cosconstantVisionTransformer1dabsolute

SpikeKing·2022-12-26 21:19

【总结】解决MAPPO（Multi-Agent PPO）问题技巧

深度强化学习实验室官网：http://www.neurondance.com/论坛：http://deeprl.neurondance.com/本文转载自：机器之心清华和UC伯克利联合研究发现，在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下

深度强化学习实验室·2022-12-26 15:07

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