VIT 第16页

【文字识别】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models

TrOCR使用与ViT/swinTransformer相同的图像Transformer方法，它首先

阿飞大魔王·2022-12-24 11:16

精读Swin Transformer

VIsionTransformerusingShiftedWindows(MSRA研究领域的黄埔军校)选自8.17号的更新版本摘要swintransformer用来做计算机视觉领域一个通用的骨干网络,在Vit

肖屁屁·2022-12-24 11:56

Vision Transformer（2）：T2T ViT源码阅读以及Drop解释

上图是Tokens-to-TokenViT中关于TokentoToken处理模块的结构图，可以看出其过程是将原图像沿着某一维度（横向或者纵向），将这一维度的向量看作Token，以图像尺寸的平方根为新尺寸进行升维，然后在展开成新的Token。上图是T2TViT进行图像分类的过程。一、前导DropPath/Dropout的差异区别：Dropout是随机的点对点路径的关闭，DropPath是随机的点对层

尼卡尼卡尼·2022-12-23 13:11

视频特征提取常用范式总结

实现时间维度的下采样)+3Davgpooling，得到视频的全局表征使用帧级别的图像特征+序列模型：使用2D卷积神经网络提取帧图像特征使用3D卷积神经网络提取帧图像特征(使每帧的图像特征考虑到了近邻帧的特征)使用ViT

AmibitionWei·2022-12-23 12:40

Transformer中Relative Position Bias以及DropPath细节梳理

1、RelativePositionBias[相对位置编码]在transformer系列模型结构中，有关位置编码出现了一些变体，transformer以及ViT中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码

AmibitionWei·2022-12-23 12:07

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

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

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

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

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

【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

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

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

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

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

（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

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

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

#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

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

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

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

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

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

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

ViT代码解读

读懂VIT整体思路切块操作位置编码添加多头注意力机制整体思路VisionTransformer是将Transformer应用在计算机视觉中。

m0_53384927·2022-12-16 08:03

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