VIT 第18页

TI/德州仪器 TPS3808G30DBVT 微处理器

在VIT≤3.3V时，TPS3808器件采用精密基准达到0.5%的阈值精度。复位延迟时间可以通过断开CT引脚设置为20ms，通过使用电阻器将CT引脚连接到VDD可以设

深圳市泰凌微电子·2022-12-05 16:19

ConvFormer: Closing the Gap Between CNN and Vision Transformers

提出一个新颖的注意力机制：MCA，并且在此基础上提出一个神经网络：ConvFormerMotivationGenerally,bothCNNandViThavetheirprosandcons.CNN和ViT

-虚名-·2022-12-05 09:14

超越ConvNeXt！Conv2Former：用于视觉识别的Transformer风格的ConvNet

AIWalkerConv2Former:ASimpleTransformer-StyleConvNetforVisualRecognition本文旨在通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet与ViT

Amusi（CVer）·2022-12-05 09:09

Conv2Former

又发现了一个说比Transformer好的,通过充分利用卷积探索一种更高效的编码空域特征的方式：通过组合ConvNet与ViT的设计理念，本文利用卷积调制操作对自注意力进行了简化，进而构建了一种新的ConvNet

whaosoft143·2022-12-05 09:36

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

ViT将transformer从NLP领域应用到了视觉领域，但是它仅做了分类工作，Swintransformer的提出彻底将Transformer应用到了视觉领域的各个细分领域中，使得transformer

你回到了你的家·2022-12-04 20:51

论文推荐：使用带掩码的孪生网络进行自监督学习

kaiming大神的MAE为ViT和自监督的预训练创造了一个新的方向，本篇文章将介绍MaskedSiameseNetworks(MSN)，这是另一种用于学习图像表示的自监督学习框架。

数据派THU·2022-12-04 12:53

【论文笔记】【ViT】 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

[ICLR2021](ViT)AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScaleICLR2021Link:[2010.11929

Merengue_l·2022-12-04 10:56

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE (ViT)

之前已经了解过一些ViT的东西了，加上这篇文章之前也看过，所以做个粗略的介绍，毕竟在目前很多基于它改的模型上，都基本都有比较详细和精准的介绍。

ttppss·2022-12-04 10:53

VIT: An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale(arXiv 2021)

最前面是论文翻译，中间是背景+问题+方法步骤+实验过程，最后是文中的部分专业名词介绍（水平线分开，能力有限，部分翻译可能不太准确）摘要：尽管Tansformer结构已经成为自然语言处理的事实标准，但是在计算机视觉上的应用还是非常有限。在视觉领域，注意力机制要么和卷积神经网络共用，要么在保持原有结构不变的情况下替换局部的卷积运算。我们证明对CNN的依赖不是必须的，纯Transformer可以直接应用

Y蓝田大海·2022-12-04 10:23

【论文笔记】An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale (ViT)

题目：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale作者：谷歌大脑团队（Dosovitskiy,A.,LucasBeyer,AlexanderKolesnikov,DirkWeissenborn,XiaohuaZhai,ThomasUnterthiner,M.Dehghani,MatthiasMinderer,Geor

MT_Joy·2022-12-04 10:22

重读经典：《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》

ViT论文逐段精读【论文精读】这次李沐博士邀请了亚马逊计算机视觉专家朱毅博士来精读VisionTransformer（ViT），强烈推荐大家去看本次的论文精读视频。

自动驾驶小学生·2022-12-04 10:18

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

论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929#代码：https://github.com/lucidrains/vit-pytorchhttps://github.com/likelyzhao

cdknight_happy·2022-12-04 10:48

论文解析[7] AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

abs/2010.11929代码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer文章目录摘要3方法3.1VISIONTRANSFORMER(VIT

默_silence·2022-12-04 10:16

ViT理解

最近在阅读transformer的第一篇文章ViT，也作个笔记，供学习使用。希望阅读者有CNN的基础，如YOLO,MobileNets，ResNet等,不然读起来可能比较吃力。

CinzWS·2022-12-04 08:01

关于ViT(Vision Transformer)的算法解读

代码出处：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch论文自行百度。

小姜贼菜·2022-12-04 08:01

解决annaconda下的python环境和华为海思下的python环境冲突

最近学习vit，使用命令pipinstallvit-pytorch安装vit-pytorch但是安装的时候出现安装不成功，理由是pip的版本过低，让你升级pip安装包，然后升级了继续安装，又出现下面的情况

CinzWS·2022-12-04 08:01

GitHub：ViT-pytorch相关学习-视觉分类方向-1

GitHub-lucidrains/vit-pytorch:ImplementationofVisionTransformer,asimplewaytoachieveSOTAinvisionclassificationwithonlyasingletransformerencoder

MengYa_DreamZ·2022-12-04 08:01

北大美女学霸力压大神何恺明新作MAE！怒摘12个SOTA，灵感竟来自16年前CVPR论文...

https://arxiv.org/abs/2112.09133简而言之，MaskFeat的ViT-B在ImageNet1K上的准确率达到了84

深度学习技术前沿·2022-12-04 06:08

【论文阅读】VIT——AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

文章目录论文阅读代码实现vit_model.pytrain.pypredict.py实验结果论文阅读感谢P导ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE

每个人都是孙笑川·2022-12-04 00:16

Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions

而VIT作为用在图像分类任务的完全transformer结构，很难直接应用于像素级别的denseprediction，例如目标检测与分割。

jipinzhuo93·2022-12-04 00:12

Vision MLP 之 S2-MLP V1&V2 : Spatial-Shift MLP Architecture for Vision

从摘要理解文章V1Recently,visualTransformer(ViT)andit

有为少年·2022-12-04 00:11

《Segmenter》-- 代码笔记

论文地址：代码：VisionTransformer（ViT:encoder）classVisionTransformer(BaseModule):"""VisionTransformer."""

98Water·2022-12-03 18:08

ViT-pytorch 复现

代码地址：https://github.com/jeonsworld/ViT-pytorch1.报错Traceback(mostrecentcalllast):File"train.py",line16

深度学习浅行者·2022-12-03 17:23

多种ViT变体！

自2020年10月谷歌提出VisionTransformer(ViT)以来，各式各样视觉Transformer开始在图像合成、点云处理、视觉-语言建模等领域大显身手。之后，在PyTorch中

Amusi（CVer）·2022-12-03 17:23

MAE论文解读

文章目录创新点算法原理MaskingMAEencoderMAEdecoder重构目标实验Baseline:ViT-Large.消融实验Masktoken自监督方法比较迁移至目标检测任务及语义分割任务结论论文

‘Atlas’·2022-12-03 05:32

ViT：AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE2020年Google团队提出transformer在CV领域应用的里程碑著作ViT

不存在的c·2022-12-03 05:29

【Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation论文解读】

编码器和解码器都用的是ViT的transfomer块。创

Wan-yuming·2022-12-03 01:52

视觉Transformer中的位置编码方式

绝对位置编码基本形式：x=x+p可学习的绝对位置编码（ViT）ViT中提出的位置编码方式简单粗暴，设置一组可学习的编码tokens，并在patchembeding后逐元素相加，在训练阶段一起训练。

阳光素描·2022-12-02 18:11

transformer中相对位置编码理解

对于一副图像，位置信息占有非常重要的地位，ViT中用了绝对位置编码，Swin中用到了相对位置编码。

Dream Algorithm·2022-12-02 18:37

ViT论文总结

ViT论文ViT总结：推翻了2012Alexnet提出的CNN在CV的统治地位有足够多的预训练数据，NLP的Transformer搬运到CV，效果很好打破CV和NLP的壁垒，给CV、多模态挖坑ViT都能处理的四种情况遮挡数据分布的偏移

coding-day·2022-12-02 14:50

字节AILAB-nlp实习一面

字节AILAB-nlp实习一面自我介绍项目细节nlp相关知识算法题反问自我介绍项目细节介绍多模态知识图谱是如何构建的三元组的具体格式，具体描述导入过程问答系统如何实现ViT模型的介绍TransH的介绍spark

六六fan·2022-12-01 20:29

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

本文提出一种新的Tokens到Token视觉Transformer（T2T-ViT）！性能更快更强，将原始ViT的参数和MAC减少200％，性能优于ViT、ResNet等网络，代码刚刚开源！

Amusi（CVer）·2022-12-01 20:29

简要论文笔记:Conformer: Local Features Coupling Global Representations for Visual Recognition

ShanzhiGu，LingxiXie，YaoweiWang，JianbinJiao，QixiangYe国科大，华为，鹏城实验室在下面我们将简要总结一下介绍一下Conformer，有兴趣的读者可以看下原文：论文原文VIT

the sourth wind·2022-12-01 20:55

VIT训练

pipinstalltimmtimm库使用的话参考https://rwightman.github.io/pytorch-image-models/这里加载了输入图像大小为224*224，patch大小为16*16的vit

千与千皓·2022-12-01 16:54

ViT 论文笔记

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALEViT论文链接:https://arxiv.org/abs/2010.11929一、ProblemStatement探索在视觉任务上使用transformer结构。二、DirectionVisionTransformer直接对sequencesofimagepatches进

Tianchao龙虾·2022-12-01 13:21

神经网络学习小记录67——Pytorch版 Vision Transformer（VIT）模型的复现详解

神经网络学习小记录67——Pytorch版VisionTransformer（VIT）模型的复现详解学习前言什么是VisionTransformer（VIT）代码下载VisionTransforme的实现思路一

Bubbliiiing·2022-12-01 13:49

CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——VIT原理详解篇

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题往期回顾：CV攻城狮入门VIT(visiontransformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了！

秃头小苏·2022-12-01 13:38

ConvNext 原文翻译

另一方面，当应用于一般的计算机视觉任务时，例如对象检测和语义分割，普通的VIT面临困难。

早起学习晚上搬砖·2022-12-01 07:38

【自监督论文阅读笔记】Green Hierarchical Vision Transformer for Masked Image Modeling

本文提出了一种使用分层VisionTransformer(ViTs)，例如SwinTransformer[43]，进行掩码图像建模(MIM)的有效方法，允许分层ViT丢弃掩码patches，只对可见patches

YoooooL_·2022-11-30 22:15

【CV学习笔记】transformer-tensorrt加速

1、前言transformer在逐渐在cv领域有更多的应用，于是准备利用tensorrt对VIT、SWIN、DETR进行加速，基本做法是现将torch的模型转成ONNX，然后再将ONNX模型转化为engine

RexLK·2022-11-30 18:31

浅谈Vision Transformer

VisionTransformer(ViT)的模型框架如下图：第一步：使用ViT实现图片分类，首先需将图片分割成不同的块(Patches)；第二步：向量化，将各个张量拉伸成向量。

大家都要开心·2022-11-30 15:49

Vision Transformer细节理解

PositionEmbeddingTransformerEncoder参考文献Transformer模型架构图首先来看一下Transformer模型的架构图，因为VisionTransformer是Transformer模型在CV领域的应用，所以在学习ViT

一直特立独行的猫1994·2022-11-30 15:48

Vision Transformer

不了解Transformer的先去看下：一文看懂Transformer对比Transformer，ViT的特殊之处不多。

1900_·2022-11-30 15:16

时空序列预测：SimVP: Simpler yet Better Video Prediction解读

文章摘要:从CNN、RNN到VIT，包含了辅助输入，精细的神经架构和复杂的训练策略。是否有一种简单的方法可以表现得同样好？本文提出了SimVP模型，并通过MSELOSS以端到端的方式进行训练。

时间序列预测_涛·2022-11-30 14:21

Transformer for CV

terms分块的batch-size自动计算BatchnormLayernormMultiheadSelfAttentionGELU/ELU/RELUTransformerVsCNN每个模型的详细笔记Vit

EmoC001·2022-11-30 13:00

NLP和CV的双子星，注入Mask的预训练模型BERT和MAE

从NLP的Transformer到BERT，然后到CV的ViT、BEiT，CV领域的无监督预训练经

机器学习社区·2022-11-30 13:56

MoCoViT: Mobile Convolutional Vision Transformer

MoCoViT:MobileConvolutionalVisionTransformer本文提出了MoCoViT，一个可以用于移动设备的轻量级的VIT结构。

开心的火龙果·2022-11-30 12:23

ConvMAE：当掩码卷积遇见掩码自编码器

MaskedConvolutionMeetsMaskedAutoencoders[J].arXivpreprintarXiv:2205.03892,2022.源码：https://github.com/Alpha-VL/ConvMAEVisionTransformer(ViT

Civisky·2022-11-30 05:23

深度学习之SuperViT

文章作者提出了ViT的增强版——SuperViT，其核心有2个：①多尺度输入；②Token-keeping-rate机制。

Ton10·2022-11-29 22:34

VIT（AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS:TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）论文网络结构简析

源码来源作者：Adenialzz（本文仅对此源码进行理解，仅为个人观点，如有错误，请指正！）论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929上述源码输入案例参数（depth=6,img_size=256,patch_size=32,num_classes=1000,dim=1024,heads=16,mlp_dim=2048,dropout=0.1,embedding_d

bijinmengxiang·2022-11-29 15:05

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