VIT网络架构

opencv案例实战之工业印刷品数字识别

三、实验步骤1、EASTTEXT对象检测模型（使用EAST网络模型实现文字区域检测）EAST网络架构加载获取网络各层信息east_text权重文件
molihong28·2022-12-23 12:57

变分自编码器VAE的数学原理

虽然在网络架构上经常与Auto-Encoder联系在一起，但VAE的理论基础和数学公式是截然不同的。本文将讨论是什么让VAE如此不同，并解释VAE如何连接“变分”方法和“自编码器”。
·2022-12-23 11:25

深度学习常用网络架构

深度学习常用网络架构AlexNet2012基本结构：5conv+3fc227*227*3——1000*1创新:1.RELU激活函数2.dropout层的应用3.重叠的max池化4.LRN层用于图像分类，
不二222·2022-12-23 10:20

新博系列-3（较好的博文链接）

详解深度学习之经典网络架构（十）：九大框架汇总https://blog.csdn.net/chenyuping333/article/details/82526440阿波罗githubhttps://github.com
超人妈妈·2022-12-23 08:46

渣土车识别检测系统-yolov5

渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。
燧机科技·2022-12-23 05:57

大道至简 | 设计 ViT 到底怎么配置Self-Attention才是最合理的？

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Transformer已成为深度学习中的主要架构之一，尤其是作为计算机视觉中卷积神经网络(CNN)的强大替代品。然而，由于Self-Attention在长序列表示上的二次复杂性，特别是对于高分辨率密集预测任务，先前工作中的Transformer训练和推理可能非常昂贵。为此，我们提出了一种新颖的少注意力视觉T
Tom Hardy·2022-12-23 04:02

《Detecting and RecoveringSequential DeepFake Manipulation》

3.提出了一种基于transformer的网络架构，实现了多阶段深度伪造检测任务。主要架构：作者将整个任务看成是一个Image-to-sequence的任务。
Quantao_Yao·2022-12-22 22:34

OpenFlow协议原理及基本配置-网络测试仪实操

在SDN网络架构中，控制平面与转发平面分离，网络的管理和状态在逻辑上集中到一起，底层的网络基础从应用中独立出来，由此，网络获得前所未有的可编程、可控制和自动化能力。
XINERTEL·2022-12-22 19:21

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
阿里云技术·2022-12-22 18:49

深度学习编程小tips

ViT网络paddle代码加入位置信息在ViT中引入一个额外的token用来学习全局信息从而进行分类MutilHeadAttention#基于paddle#2021/12/13#注：该代码是paddlepaddle
weixin_44743047·2022-12-22 18:49

vit源码中to_patch_embedding理解

self.to_patch_embedding=nn.Sequential(Rearrange('bc(hp1)(wp2)->b(hw)(p1p2c)',p1=patch_height,p2=patch_width),nn.Linear(patch_dim,dim),)Rearrange是einops中的一个方法einops：灵活和强大的张量操作，可读性强和可靠性好的代码。支持numpy、pyto
liiiiiiiiiiiiike·2022-12-22 18:18

CLIP: 打通文本图像迁移模型的新高度

一.介绍2021年见证了visiontransformer的大爆发，随着谷歌提出ViT之后，一大批的visiontransformer的工作席卷计算机视觉任务。
cv_lhp·2022-12-22 16:57

带自己学paddle（二）

项目一手写数字识别上文回顾，利用单层神经网络回归数字，那必然是不行的，因此这一章节是提高模型的结构复杂度，来尝试提高准确率1、模型架构CNN网络架构登场，其实之前我一直都用pytorch，但是总想尝试新玩意
MC.zeeyoung·2022-12-22 13:18

李沐精读论文：ViT 《An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale》

视频：ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili代码：论文源码使用pytorch搭建VisionTransformer(vit)模型vision_transforme·WZMIAOMIAO
iwill323·2022-12-22 12:00

YOLO系列-yolov3

文章目录YOLO-V3多scalescale经典方法残差链接-resnet思想核心网络架构先验框设计softmax改进YOLO-V3在yolov3中不论速度还是map值都比其他算法高出很多yolov3最大的改进就是网络结构
dzm1204·2022-12-22 10:45

YOLO系列-yolov4

SPPNet(SpatialPyramidPooling)CSPNet(CrossStagePartialNetwork)CBAMSAMPAN（PathAggregationNetwork)激活函数Mish整体网络架构
dzm1204·2022-12-22 10:44

6G网络知识图谱技术研究

为支撑海量连接场景下多类型终端的差异化服务质量，5G引入了多种无线接入技术和基于服务的网络架构[1][2]。随着移动通信技术的演进，移动网络形态呈现多样化与异构化
H3C-Navigator·2022-12-22 08:27

【Kafka从成神到升仙系列 五】面试官问我 Kafka 生产者的网络架构，我直接开始从源码背起.......

作者简介：大家好，我是爱敲代码的小黄，独角兽企业的Java开发工程师，CSDN博客专家，Java领域新星创作者系列专栏：Java设计模式、数据结构和算法、Kafka从入门到成神、Kafka从成神到升仙如果文章知识点有错误的地方，请指正！和大家一起学习，一起进步如果感觉博主的文章还不错的话，请三连支持一下博主哦博主正在努力完成2022计划中：以梦为马，扬帆起航，2022追梦人文章目录Kafka生产者
爱敲代码的小黄·2022-12-22 07:59

[论文阅读] SqueezeSeg V1

文章目录1.主要思想2.具体方法2.1数据处理方式2.2网络架构3.实验支撑4.总结启示5.相关文献paper原论文的链接code:源代码链接paper全称：SqueezeSeg:ConvolutionalNeuralNetswithRecurrentCRFforReal-TimeRoad-ObjectSegmentationfrom3DLiDARPointCloud1
wolf_king_586·2022-12-22 07:29

5G工业专网架构和关键技术探讨

首先从工业系统架构变革出发，提出5G和工业互联网融合的趋势，分析面向未来无线化的、异构接入以及算力分布式部署的5G工业专网多级融合网络架构，并提出基于网络资源层、业务感知层和网业协同层构建工业网络逻辑架构的思路
罗伯特之技术屋·2022-12-22 07:52

品论文：VISION TRANSFORMER (VIT)

今天上午看了个论文，每当遇到全英文论文的时候，就会发现自己的英文水平属实是太一般，但是看完这篇论文确实是感触良多！！！论文标题：《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》论文作者：GoogleResearch,BrainTeam论文发布时间：2020年11月22日论文摘要概述：作者在摘要中表达的信心意思就是：t
福将～白鹿·2022-12-22 03:42

论文阅读笔记：Vision Transformer (ViT)

1.VisionTransformerDosovitskiy,Alexey,etal.“Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale.”arXivpreprintarXiv:2010.11929(2020).这是一篇奠定了Transformer在视觉领域击败传统卷积的文章，Transformer在NLP领域大放异彩之
loki2018·2022-12-22 03:41

Transformer及变体详解教程（更新中）

Transformer_NLP小白+的博客-CSDN博客_李宏毅transformer详解Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客ViT
KuromiHan·2022-12-22 03:11

【读论文】VIT(Vision Transformer)

文章目录AnImageisWorth16*16Words:TransformersforImageRecogniztionatScaleNLP领域的transformer应用到CV领域有哪些难点？AbstractIntroductionRelatedWork(1)BERT(2)GPT(3)self-attention在CV领域的应用Method整个前向传播过程针对clstoken的消融实验对于位置
verse_armour·2022-12-22 03:39

[4G/5G/6G专题基础-149]: 6G总体愿景与潜在关键技术白皮书解读-4-6G潜在的十大关键技术

目录前言：第4章6G潜在的十大关键技术4.1内生AI智能的新型网络4.1.1内生智能的新空口（包括RF/L1/L2/L3)4.1.2内生智能的新型网络架构4.2增强型新空口4.2.1无线空口物理层基础技术
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-21 22:23

星星之火-52：6G十大领域关键技术

目录16G超宽带通信系统的网络架构26G超宽带通信系统的软件架构3太赫兹通信技术46G信道仿真技术及射线跟踪5超大带宽与全频谱协作6轨道角动量调制技术7宽带太赫兹硬件元器件技术8太赫兹天线技术9太赫兹射频技术
文火冰糖的硅基工坊·2022-12-21 22:52

面向6G的去中心化的人工智能理论与技术

【摘要】去中心化网络架构和原生AI能力是未来6G网络的两个重要发展趋势，现有的依赖于云端服务器或者终端的中心化的AI模式将难以支持6G网络下多终端、多节点的分布式智能协作需求，这种新型的去中心网络环境给
宋罗世家技术屋·2022-12-21 22:21

使用NNI进行自动超参数调优

使用NNI进行自动超参数调优有中文文档NNI(NeuralNetworkIntelligence)是一个工具包，可有效的帮助用户设计并调优机器学习模型的神经网络架构，复杂系统的参数（如超参）等。
eyi1·2022-12-21 19:32

王者荣耀「挑战者杯」——千亿规模产业背后的网络架构是怎样的？

2021年王者荣耀挑战者杯总决赛于1月15日落下帷幕，最终武汉eStarPro战队以4：1的比分再次击败广州TTG获得胜利，捧起象征冠军的冰凤凰杯。「挑战者杯」是王者荣耀旗下的六大顶级电竞赛事之一，也是电竞圈新兴起来的热门赛事。作为拥有与足球联赛相类似称谓的新兴产业，近些年电子竞技产业快速发展。作为在数字化转型环境中成长起的产业，与传统体育赛事有所区别，电子竞技具备更强的科技属性，它需要以网络作为
犀思云·2022-12-21 14:47

论文阅读：Outer Product-based Neural Collaborative Filtering

OuterProduct-basedNeuralCollaborativeFiltering来源年份2018作者XiangnanHe,XiaoyuDu,XiangWang,FengTian,JinhuiTangandTat-SengChua核心点提出了一个新的多层神经网络架构执行协同过滤
三金samkam·2022-12-21 13:13

5G核心网服务化架构增强技术的研究

依据3GPPR16版本，研究服务化架构增强技术，分析网络架构上引入SCP网元在不同模式下给网络带来的利弊，分析网络功能集概念的引入为提高网络可靠性带来的优势，最后对服务化架构进一步的增强演进方向进行展望
米朵儿技术屋·2022-12-21 12:25

【论文笔记】 【MAE】 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

arxiv.org)Code:https://github.com/facebookresearch/mae1Intro盖住75%的patch，取剩余的patch输入encoder，没有mask的patch放在ViT
Merengue_l·2022-12-21 09:00

「BEiT」BERT Pre-Training of Image Transformers

思路迁移自BERT的encoder结构，图像输入处理一方面将图像转为patch序列（ViT)，另一方面用固定范围的token代替图片像素。
-江户川-·2022-12-21 09:17

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

IntroViT模型是一种将Transformer结构应用于图片领域，生成图片表征的分类任务。类比文本的tokens处理方式，图片被切割为patches并被线形embed后以序列的形式输入transformer。MethodVisiontransformer标准的Transformer的输入是1Dsequence的tokenembeddings，图片数据集x∈R(H∗W∗C)x\inR^{(H∗W
-江户川-·2022-12-21 09:17

深度学习项目实战（一）:猫狗识别

深度学习项目实战（一）:猫狗识别文章目录深度学习项目实战（一）:猫狗识别项目背景：数据读取：网络架构卷积神经网络训练项目背景：猫狗识别是卷积神经网络的入门实战案例，目的在于计算机可以识别出图片中是猫还是狗
Deng872347348·2022-12-21 08:40

网络安全和信息化条例

神经网络架构搜索定义内涵神经网络架构搜索是为给定数据集自动找到一个或多个架构的任务，这些架构将为给定的数据集生成具有良好结果的模型，其本质是在高维空间的最优参数搜索问题。
securitypaper·2022-12-21 07:40

还在用ViT的16x16 Patch分割方法吗？中科院自动化所提出Deformable Patch-based方法，涨点显著！...

关注公众号，发现CV技术之美0写在前面目前，Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功，但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch，然后进行embedding，但这可能会破坏图像中的语义。为了解决这个问题，作者提出了一个可变形的分patch(DePatch)模块，它以数据驱动的方式将图像自适应地分割成具有不同位置和大小的p
我爱计算机视觉·2022-12-21 07:29

torch 将图像分成patch

=（3，256，256）img=img.view（3，4，64，4，64）img=img.permute(1,3,0,2,4)此时img[i][j]0<=i<4,0<=j<4代表每一个patch其实在VIT
偷摸学习的山哥·2022-12-21 07:29

安全智能分析技术 神经网络架构搜索

神经网络架构搜索定义内涵神经网络架构搜索是为给定数据集自动找到一个或多个架构的任务，这些架构将为给定的数据集生成具有良好结果的模型，其本质是在高维空间的最优参数搜索问题。
m0_73803866·2022-12-21 07:23

物联网的概念

文章目录0x01物联网的概念0x02物联网的组成0x03物联网交互的技术大数据云网络网络架构移动设备0x04物联网相辅相成的优点0x01物联网的概念物联网(InternetofThings，IoT)是一个由相互关联的计算设备
lmn_·2022-12-20 21:35

神经网络架构

神经网络架构搜索定义内涵神经网络架构搜索是为给定数据集自动找到一个或多个架构的任务，这些架构将为给定的数据集生成具有良好结果的模型，其本质是在高维空间的最优参数搜索问题。
maoguan121·2022-12-20 19:58

安全智能分析

安全智能分析AI模型，尤其是深度神经网络，在训练阶段的关键在于选择合适的网络架构、适当的正则化处理和超参数的调优。训练中需要调试的超参数有很多，如学习率、批量大小、动量、正则化、网络层
maoguan121·2022-12-20 19:28

城市道路积水识别监测系统 OpenCv深度学习

城市道路积水识别监测系统利用OpenCv深度学习模型以及yolo网络架构，对城市道路积水识别检测如果发现道路积水立即抓拍预警。YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。
燧机科技·2022-12-20 17:53

vit 中的 cls_token 与 position_embed 理解

1.cls_token()ClassToken假设我们将原始图像切分成共9个小图像块，最终的输入序列长度却是10，也就是说我们这里人为的增加了一个向量进行输入，我们通常将人为增加的这个向量称为ClassToken。那么这个ClassToken有什么作用呢？我们可以想象，如果没有这个向量，也就是将9个向量（1~9）输入Transformer结构中进行编码，我们最终会得到9个编码向量，可对于图像分类任
mingqian_chu·2022-12-20 17:49

绿盟SecXOps安全智能分析技术白皮书 超参数调优

技术背景AI模型，尤其是深度神经网络，在训练阶段的关键在于选择合适的网络架构、适当的正则化处理和超参数的调优。训练中需要调试的超参数有很多，如学习率、批量大小、动量、正则化、网络层数、
m0_73803866·2022-12-20 16:49

transformer与vit代码阅读

tansformer如上图所示左半部分为编码器，右半部分为译码器。整个代码也从将这两部分代码拆解开。1.Encoderdefclones(module,N):"ProduceNidenticallayers."returnnn.ModuleList([copy.deepcopy(module)for_inrange(N)])#%%id="xqVTz9MkTsqD"classEncoder(nn.M
你饿了嘛？？·2022-12-20 15:11

【语义分割】利用U-Net网络对遥感影像道路信息分割提取

下采样采用典型的卷积网络架构，就采样结构结果而言，每层的Max-Pooling采样减小了图像尺寸，但是成倍增加了
BoostingIsm·2022-12-20 13:18

关系抽取之PCNN（Piece-Wise-CNN）

下图清晰了显示了PCNN的整个网络架构，PCNN的实现过程：数据预处理：首先对数据进行位置编码，按句子中各个词离entity的距离进行编码。
姐姐的半熟芝士·2022-12-20 13:02

以GradCAM为例的衍生算法分析

目录网络架构样例分析优缺点分析优点缺点GradCAM++ScoreCAMLayerCAM思考题网络架构与CAM相比，GradCAM引入了梯度，同时可以用全连接网络进行训练，而不用将FC替代为GAP层。
Vector Jason·2022-12-20 11:56

Vit 中的 Token 改进版本：Token Mreging: Your Vit But Faster 论文阅读笔记

Vit中的Token改进版本：TokenMreging:YourVitButFaster论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1有效的Transformer3.2Token的减少3.3Token
乄洛尘·2022-12-20 08:18
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