VIT网络架构第52页

（pytorch进阶之路）CLIP模型实现图像多模态检索任务

CLIP模型解决了一个多模态问题代码地址：https://github.com/yyz159756/CLIP-VIT-文章目录概述CLIP代码实现划分训练集和测试集统计所有图片的每个通道的均值和标准差搜索图片引擎边角料概述问题描述

likeGhee·2022-12-20 08:26

深度学习（05）--典型CNN结构（VGG13,16,19）

这些思想也被用在更多的网络架构中，如Inceptio

Zero-One-0101·2022-12-20 08:24

安全智能分析定义内涵

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

securitypaper·2022-12-20 03:17

皮带跑偏检测系统 [Python+YOLOv7]

皮带跑偏检测系统通过Python基于YOLOv7网络架构训练模型，对现场皮带跑偏状况进行实时分析检测。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。

燧机科技·2022-12-19 20:57

占道经营识别检测系统 yolov5架构

占道经营识别检测系统基于opencv+python网络架构模型对现场画面中占道经营违规摆摊行为进行实时监测预警。

燧机科技·2022-12-19 20:27

TensorFlow学习（5）数据结构 & 自定义组件（损失函数，激活函数，初始化，正则化和约束，层）

神经网络架构进一步学习：TensorFlow模型花园1.数据结构在使用之前先要导入tensorflowimporttensorflowastf1.1张量1.1.1通过直接传入创建使用tf.constant

weixin_50862344·2022-12-19 18:44

NASNet论文详解

NASNet，论文的全名叫做LearningTransferableArchitecturesforScalableImageRecognition.这一篇论文是对神经网络架构搜索开篇之作NAS的集成和发展

EntropyNeg·2022-12-19 17:32

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

PaperWeekly·2022-12-19 17:28

Understanding and Increasing Efficiency of Frank-Wolfe Adversarial Training

然后在各种深度神经网络架构上通过实验证明，针对鲁棒模型的ℓ∞攻击实现了接近最大的失真，而标准网络具有较低

你今天论文了吗·2022-12-19 14:46

论文阅读|XFormer

ViT可以通过其自注意力机制来学习全局表示，但它们通常过大，不适合移动设备。在本文中，我们提出了交叉特征注意crossfeatureattention(XFA)以降低Transformer的计算成本，

xiaoweiyuya·2022-12-19 14:57

HRformer论文简述

首先，VIT是将图像划分为16*16size的patches，这样的问题是什么，会失去图像的细粒度信息，意思是本来是224*224，现在变成14*14，图像的分辨率是大大降低的，所以这就会导致在密集检测中会存在加大误差

RANKING666·2022-12-19 13:25

SwinTransformer

解决Vit的计算复杂度问题：传统的Vit:假设图像切成4x4=16的patch，每个patch为16x16=2^8大小，则算selfattention时，复杂度为n2∗d=(24)2∗28=216n^2

Rainylt·2022-12-19 13:53

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

文章目录一、背景二、方法三、效果论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了

呆呆的猫·2022-12-19 13:22

对于Transformer 模型----可以从哪些地方进行创新和改进

Vit，全称VisionTransformer，是Transformer在CV方向的应用，是NLP与CV的相互联系、相互促进、相互影响。

磨人的Big_data·2022-12-19 12:17

PyTorch实现Vision Transformer

ViT详解参见博客blog以下分别是模型代码和训练代码：ViT.py#!

FPGA硅农·2022-12-19 11:43

基础概念 _ 循环神经网络RNN

文章目录1.1RNN诞生的原因1.2简介1.3与前馈神经网络的差异2网络架构2.1空间角度2.2时间角度3pytorch实现RNN1.1RNN诞生的原因在普通的前馈神经网络（如多层感知机MLP，卷积神经网络

m0_75853290·2022-12-19 02:03

#今日论文推荐# 超越 ConvNeXt、RepLKNet | 看 51×51 卷积核如何破万卷

wwwsxn·2022-12-19 01:00

论文阅读笔记（2）：Learning a Self-Expressive Network for Subspace Clustering，SENet，用于大规模子空间聚类的自表达网络

用于大规模子空间聚类的自表达网络前言摘要一、简介二、相关工作深度聚类自表达模型可伸缩子空间聚类自注意力模型三、自表达网络SENet3.1模型正则化项的选择3.2网络实例化与自注意力机制的比较3.3训练双道算法四、实验网络架构矩阵

塔_Tass·2022-12-19 00:08

自然语言处理入门实战——基于循环神经网络RNN、LSTM、GRU的文本分类（超级详细，学不会找我！！！）

3.进一步学习RNN循环神经网络的模型思想、网络架构和代码实现。4.学习深度学习中文本分类的任务。1.2实验简介这个项目名称为“”，基于RNN的文本分类，并对测试集进行名字类别的预测。

~北木南·2022-12-18 14:05

【神经网络架构搜索】基础搜索空间的使用

系列文章目录第一章NAS-Bench-101的使用第二章NAS-Bench-201的使用第三章NAS-Bench-oneshotone的使用文章目录系列文章目录前言一、神经网络架构搜索是什么？

1Xiao_hei_·2022-12-18 08:28

神经网络架构搜索

定义NeuralArchitectureSearch（NAS）：找到最优的神经网络结构使得其在验证集上的准确率最大化。指定搜索空间搜索完成后得到每一层的最优超参数值（卷积核数量、卷积核大小、步长大小）搜索方法RandomSearch（baseline）RNN+RL（2017）思想：RNN依次预测第N层的卷积核数量、卷积核大小、步长大小。得到a_1到a_6060个超参数相同任务可以共用一个Embed

这就是算法·2022-12-18 08:51

基于遗传算法的卷积神经网络架构搜索

Kvei·2022-12-18 08:50

谷歌大脑提出ViT-G：缩放视觉Transformer，高达90.45%准确率！

ScalingVisionTransformers论文：https://arxiv.org/abs/2106.045601简介视觉Transformer(ViT)等基于注意力的神经网络最近在许多计算机视觉基准测试中取得了最先进的结果

AI视觉网奇·2022-12-18 07:50

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第239期】Wed, 3 Nov 2021

,ViT层与卷积层的互换—>多头

hitrjj·2022-12-18 07:15

孪生网络（Siamese Network/暹罗网络）大赏

孪生网络（SiameseNetwork）学习笔记Introduction用同一种特征提取网络提取不同样本特征，并判断其是否为同类的网络架构。

DogerLiKe·2022-12-18 00:03

高斯-yolov3

1.YOLOv3简介如下图a所示，为YOLOv3的网络架构。YOLOv3使用了skipshotcut的操作方式网络过深而引起的梯度消散。YOLOv3使用了up-sample操作，并将大

樨潮·2022-12-17 15:04

RV-GAN:使用新的多尺度生成对抗网络分割眼底照片中的视网膜血管结构

目录1.网络架构2.损失函数3.数据集3.1数据集介绍3.2数据预处理3.3参数初始化4.实验结果5.结论会议：MICCAI发表时间：2021/1作者：SharifAmitKamran1,KhondkerFarihaHossain1

无咎.lsy·2022-12-17 13:36

喜报丨弘度科技荣获2022智慧警务创新产品奖项！

1.产品简介智能运维平台是基于AI视频图像质量诊断技术及IT资源监控技术，融合SDN/NFV网络架构、分布式数据采集、机器学习、大数据分析等技术，实现对海量资产的智能化运维管理。

程序员小度·2022-12-17 13:47

【信号识别】基于深度学习CNN实现信号调制分类附matlab代码

近年来,许多先进的卷积神经网络架构及优化算法相继提出,深度学习

matlab科研助手·2022-12-17 10:15

参数量下降85%，性能全面超越ViT：全新图像分类方法ViR

来源：机器之心ViT还不够完美？来自华东师范大学等机构的研究者提出了全新的图像分类方法ViR，在模型和计算复杂性方面都优于ViT。

深度学习技术前沿·2022-12-17 09:05

ViT总结

VisionTransformer文章目录VisionTransformer总体结构模型工作流程概述图中需要注意的部分左图右图代码实现图片patch化代码逻辑代码实现Patch+PositionEmbedding代码逻辑代码实现TransformerEncoder输入Norm层代码逻辑代码实现Mutil-HeadAttention层注意力机制（为了引出多头注意力机制）代码逻辑数学表达多头注意力机制

文弱书生：D·2022-12-17 09:02

ZFNet

目录简介网络架构研究方法思路编辑Unpooling的过程可视化分析过程反卷积的可视化AlexNet与ZFNet的filter比较图像遮挡的识别关于类识别相关性的分析ZFNet的性能简介理论来源：MatthewD.Zeiler

Vector Jason·2022-12-17 09:32

ViT(Vision Transformer)+MNIST图像识别

此前我学过RNN，当时正好听了一些关于Transformer的分享，于是想着干脆就用ViT（VisionTransformer）去做MNIST，虽然有一种杀鸡用牛刀的感觉，但是最终的结果还是OK的。

亦梦亦醒乐逍遥·2022-12-17 09:30

深度学习之ViT

这篇文章的核心是提出了Vision-Transformer结构，将2017年AttentionisAllyouNeed在NLP中引入的Transformer结构应用于计算机视觉任务中。Transformer是一种基于自注意力结构的网络，和CNN捕捉卷积窗口内的局部信息不同，它利用注意力来捕获全局上下文信息之间的相关性。文章引入图像块(patch)的概念，patch由P×PP\timesPP×P个像

Ton10·2022-12-17 09:30

Class Activation Mapping（CAM）

目录CAM算法介绍CAM的可视化解释性分析CAM的网络架构原理基础推导池化层GAP与FC的对比GradCAM思考题CAM算法介绍本篇文章主要讲解基于类激活映射CAM的热度图绘制。

Vector Jason·2022-12-17 08:29

CF-ViT论文粗读

ViT你准备用了么？VisionTransformer最近被我学了一下，发现其机理确实能够很好的突出数据的特征，所以性能比CNN好（在大致情况下）。

去哪吃了菜·2022-12-17 08:07

Swin Transformer：Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows——论文分析

一、摘要挑战：物体尺寸差异和高分辨率Transformer可以用作一个通用的网络，而不像ViT那样只用于分类。如上图，ViT全局建模，始终处理的是16倍下采样之后的特征，不适合密集预测型任务。

gongyuandaye·2022-12-17 07:59

论文解析[9] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer文章目录摘要3方法3.1总体框架3.2基于自注意力的移动窗口3.3结构变形5结论摘要这篇论文提出了一个新的ViT

默_silence·2022-12-17 07:22

Convolutional Recurrent Neural Networks for Dynamic MR Image Reconstruction

pdf/1507.05717.pdf将特征提取(featureextraction)，序列模型(sequencemodeling)和transcription整合到一个完整的网络，尽管这个网络包含好几种网络架构

weixin_43371383·2022-12-16 23:40

DeiT：使用Attention蒸馏Transformer

其核心是将蒸馏方法引入VIT的训练，引入了一种教师-学生的训练策略，提出了token-baseddistillation。有趣的是，这种训练策略使用卷积网络

*pprp*·2022-12-16 19:22

高光谱图像的光谱超分辨（HSI-SR)

无监督的光谱超分辨创新点CoupledUnmixingNetswithCross-Attention模型总览输入/出介绍基本假设退化假设混合假设约束网络架构双编码器Cross-Attention空间光谱一致性损失函数代码

段世尧·2022-12-16 16:01

STANet基于时空自注意力的神经网络--变化检测模型

基于时空自注意力的神经网络检测模型《Aspatial-temporalattention-basedmethodandanewdatasetforremotesensingimagechangedetetion》解读目录网络架构特征提取器自注意力机制时空自注意力模块

Jkxzt1314·2022-12-16 14:31

深入理解Detectron 2 — Part 1 基础网络架构和代码库结构（Basic Network Architecture and Repo Structure）

什么是Detectron2²？Detectron2²是FacebookAIResearch的下一代开源对象检测系统。通过github上开源的存储库，您可以使用和训练各种最先进的模型来执行检测任务，例如边界框检测、实例和语义分割以及人体关键点检测。您可以按照存储库的说明运行演示—[安装]和[入门]—但如果您想更进一步，而不仅仅是运行示例命令，则有必要了解该存储库的工作原理。FasterR-CNNFP

程序之巅·2022-12-16 13:54

大比分领先！ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛冠军方案

例如，在数据清洗方面我们去掉二义性的图片；模型选择和方法方面我们使用了ViT-L和Swin-v2；为了提高实验效率，方便整个实验过程的管理，我们基于MMSelfSup和MM

OpenMMLab·2022-12-16 10:39

Next-ViT论文详解

Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios论文：https:

蓝色兔子·2022-12-16 08:19

ViT Transformer论文阅读笔记

arxiv.org/abs/2010.11929代码：https://github.com/google-research/vision_transformer达摩院modelscope模型开源平台快速体验ViT

蓝色兔子·2022-12-16 08:38

VIT模型简洁理解版代码

目录VIT模型简洁理解版代码VIT模型简洁理解版代码##fromhttps://github.com/lucidrains/vit-pytorchimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK

HSR CatcousCherishes·2022-12-16 08:04

#今日论文推荐# Transformer 落地出现 | Next-ViT实现工业TensorRT实时落地，超越ResNet、CSWin

wwwsxn·2022-12-16 08:34

ICLR21(classification) - 未来经典“ViT” 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS》(含代码分析)

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知主要技术相关讨论实验回顾代码分析预制模块Transformer-BlockViT原文地址Arxiv原文论文阅读方法三遍论文法初识文章完整题目《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》Transformer本身在NLP领域就已经“大红大紫”了，在CV领域，attention机制

我是大黄同学呀·2022-12-16 08:33

ViT论文学习笔记

《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》《每个图片都可以看作16x16的方格（patch），用于大规模图像识别的Transformers》前言Transformer模型在NLP领域取得巨大成功，所以学者也想把注意力机制引入计算机视觉领域。因为适用于NLP的Transformer模型已经较为成熟，所以将其引入到

一云烟雨·2022-12-16 08:03

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