VIT 第20页

Vision transformer的详解

参考:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/118242600.这个人讲得挺好的，很适合小白ViT的整体架构————————————————

蓝翔技校的码农·2022-11-26 09:06

ViT杀疯了，10+视觉Transformer模型详解

与卷积神经网络（CNN）相比，视觉Transformer（ViT）依靠出色的建模能力，在ImageNet、COCO和ADE20k等多个基准上取得了非常优异的性能。

小白学视觉·2022-11-26 09:36

VIT：Vision Transformer超级详解含代码

论文原文：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale1.VIT模型架构图简单而言，模型由三个模块组成：(1)LinearProjectionofFlattenedPatches

思艺妄为·2022-11-26 09:35

Vision Transformer 模型详解

Visiontransformer提出时用transformer来做CV还是很有限的；在视觉领域，自注意力要么是跟卷积神经网络一起使用，要么用来把某一些卷积神经网络中的卷积替换成自注意力，但是还是保持整体的结构不变；ViT

aixiaomi123·2022-11-26 09:04

NeurIPS2021-《YOLOS》-ViT现在可以做目标检测任务啦！华科提出目标检测新方法YOLOS...

关注公众号，发现CV技术之美1写在前面Transformer能在对2D空间结构了解最少的情况下，从序列到序列的角度执行2D对象级别识别吗？为了回答这个问题，作者提出了YouOnlyLookatOneSequence（YOLOS），这是一个基于原始视觉Transformer的目标检测模型，尽可能少的进行模型修改和加入归纳偏置。作者发现，仅在ImageNet-1k数据集上预训练的YOLOS已经能够在C

我爱计算机视觉·2022-11-26 08:33

transformer 算法学习

参考：Transformer算法——总结CV领域Transformer这一篇就够了（原理详解+pytorch代码复现）ViT论文及代码解读-ICLR2021：Transformer用于视觉分类也有很好的性能用

Christo3·2022-11-26 07:40

VIT论文精读

VIT可以解决cnn难以解决的问题，例如针对一些图片（如遮挡，纹理偏移，对抗贴图，分块排列组合等）需要解决的难题：如何将2D的图片转换为1D的序列，但是实现起来计算复杂度太高。

CVer1024·2022-11-26 04:30

【深入思考】卷积网络（CNN）的平移不变性

相信大家在看论文的时候，会发现引言里面常常会阐述ViT与CNN各自的优势，对于ViT来说，那自然是全局关系的建模，而对于CNN来说，归纳偏差、平移不变性亦是常见的字眼。

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:03

Q&A:Transformer, Bert, ELMO, GPT, VIT

南方阴雨绵绵的气候出门都成了一种奢望，即便冬季漫长而又枯燥，但那真正意义上的春天也将悄然来临。这样的开头并不多见，那今天为什么要舞文弄墨呢？因为感冒它终于好了！所以对近期的科研工作做个小结，但是呢很多地方不敢细想，水太深，把握不住，就写写常见的questionandanswer一、Q&A：Transformer1.Transformer为什么要使用多头注意力机制呢？你可以想啊，这件事情就是，我们在

深度科研·2022-11-25 15:10

ViT系列 | 24小时用1张GPU训练一个Vision Transformer可还好？

作者|小书童编辑|汽车人点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群后台回复【transformer综述】获取2022最新ViT综述论文

自动驾驶之心·2022-11-25 13:36

【Transformer学习笔记】DETR：将transformer引入目标检测领域

之前我们有讲过如何将transformer引入CV领域，想去看看的同学可以点击这里：【Transformer学习笔记】VIT解析VIT论文中最后的实验解决的是一个多分类任务。

不想写代码不想秃头·2022-11-24 22:43

Multiscale Vision Transformers 论文阅读

模型1.多头池化注意力（MultiHeadPoolingAttention）2.多尺度变换器网络(MultiscaleTransformerNetworks)2.1VisionTransformer(ViT

scarlet witcher·2022-11-24 21:27

论文速读：FAIR 最新 ViT 模型改进多尺度 ViT --- Improved Multiscale Vision Transformers

ImprovedMultiscaleVisionTransformersforClassificationandDetectionFigure1.OurImprovedMViTisamultiscaletransformerwithstate-of-the-artperformanceacrossthreevisualrecognitiontasks.[pdf][GitHub]本文提出的多尺度Vi

Phoenixtree_DongZhao·2022-11-24 21:27

Vision Transformer 论文 + 详解（ ViT ）

论文名叫《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》一张图片等价于16x16的单词，顾名思义，ViT就是把图片分割成

CV小Rookie·2022-11-24 21:23

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE——ViT全文翻译

一文读懂ViT：ViT快速理解VisioninTransformer文章目录全文翻译-VisioninTransformer-相关说明基本信息介绍ABSTRACT1INTRODUCTION2RELATEDWORK3METHOD3.1VISIONTRANSFORMER

陈嘿萌·2022-11-24 10:42

分享 | 视觉无监督学习新范式：MAE

深兰深延AI·2022-11-24 10:40

论文阅读（四）Vision Transformer ViT学习

视频：ViT论文逐段精读【论文精读】https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb?

Ray Song·2022-11-24 10:39

Swin Transformer 论文精读，并解析其模型结构

直到NLP领域中Transformer的崛起，并经ViT应用到视觉领域后，我们感受到了Transformer全局建模的强大之处。

Flying Bulldog·2022-11-24 10:39

ViT论文学习

模型最重要的部分——怎么把cv问题转到nlp问题，即图片到tokens参考B站：37分走一遍单张图片的前向（多张只需在所有尺寸的最前面加上batchsize即可）：1.224x224x3------------------------输入图片尺寸2.196x768---------------------------分割为尺寸为16x16的patch序列s。通道数变为768，768这个数是怎么出来

构建的乐趣·2022-11-24 10:08

课程九学习笔记: 自监督ViT算法：BeiT和MAE

课程九学习笔记:自监督ViT算法：BeiT和MAE1.SSL在NLP中的应用：2.Bert3.BeiT4.MAE：MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners5

Laura_Wangzx·2022-11-24 10:37

已解决：KeyError: ‘Transformer/encoderblock_0/MultiHeadDotProductAttention_1/query\\kernel is

最近在研究Transformer在细粒度图像的应用，解决vit源码的坑KeyError:'Transformer/encoderblock_0/MultiHeadDotProductAttention_

叫我小张就行了·2022-11-24 10:36

【深度学习】ToMe：我的方法无需训练即可加速 ViT 模型｜搞懂Transformer系列

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读这篇文章提出了一种无需训练即可加速ViT模型，提高吞吐量的方法TokenMerging(ToMe)。

风度78·2022-11-24 10:03

兼具Swin和ViT的优势！可用于MAE预训练的超简单层次Transformer结构

高效实现的一个关键思想是在整个目标网络编码器中丢弃掩蔽图像patch或token，这要求编码器是普通视觉Transformer（例如ViT），但是分层视觉Transformer（例如SwinTransformer

PaperWeekly·2022-11-24 10:33

注意力机制、Transformer、Vit、MAE学习资料记录

Transformer:论文:论文博客:我导博客源码：深入剖析PyTorch中的TransformerAPI源码VisionTransformer:论文论文博客:我导博客源码：VisionTransformer(ViT

Albert_XZR·2022-11-24 10:29

论文笔记： ICLR2021 Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

参考：DeformableDETR学习笔记_WaitPX的博客-CSDN博客_deformabledetr基于Transformer的ViT、DETR、DeformableDETR原理详解-Jerry_Jin

_击空明兮溯流光_·2022-11-24 09:50

深度学习笔记（5）——YOLOS模型解析

深度学习笔记（5）——YOLOS模型文章目录深度学习笔记（5）——YOLOS模型前言一、ViT模型二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言前段时间，老师让我进行ViT改写成YOLOS,在一番折腾后，终于代码可以运行接下来就记录一下从

江清月近人。·2022-11-24 07:42

ConvNext-Pytorch实现心肾脾胰器官分割

arxiv.org/abs/2201.03545我的code（四分类分割）：ConvNext_Seg:Pytorch复现ConvNext网络，实现心肾脾胰器官分割(2D)(gitee.com)作者认为VIT

whetherfailbuttry·2022-11-24 05:23

Transformer+异常检测论文解读

OOD的主要步骤都如下：训练一个ViT（有监督）。根据ViT提

蓝鲸鱼BlueWhale·2022-11-24 01:47

VIT模型个人笔记

前言VIT模型即visiontransformer，其想法是将在NLP领域的基于自注意力机制transformer模型用于图像任务中，相比于图像任务中的传统的基于卷积神经网络模型，VIT模型在大数据集上有着比卷积网络更强的效果和更节约的成本

qq_45836365·2022-11-24 00:15

行为识别方法简介

dense-trajectories)2.2基于深度学习的方法2.2.1双流网络2.2.23D卷积网络（C3D）2.2.3LSTM（长短期记忆网络）2.2.4GCN2.2.5视觉Transformer（ViT

Mr___WQ·2022-11-23 14:00

[Transformer] Next-ViT: Next Generation Vision Transformer

Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarioshttps://arxiv.org

Cherry_qy·2022-11-23 12:10

V2X-ViT：基于Vision Transformer的V2X协同感知

论文标题：V2X-ViT:Vehicle-to-EverythingCooperativePerceptionwithVisionTransformer发表期刊/会议：ECCV2022开源代码：https

superbzhoucc·2022-11-23 12:09

Vision Transformer(VIT)

VIT代表着transformer向cv领域的正式进军，nlp在transformer中将字符转为token，如要将cv中每个像素点作为token，224*224=50176>>512，参数量巨大。

北落师门XY·2022-11-23 12:08

Vision Transformer（ViT）简介理解

参考：https://gitee.com/mindspore/vision/blob/master/examples/classification/vit/vit.ipynb模型特点ViT模型是应用于图像分类领域

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2022-11-23 12:34

Vision Transformer (ViT)

文章目录VisionTransformer(ViT)1.回顾Transformer(TRM)2.ViT2.1.输入处理2.2.patchembedding（结构图的2）2.3.CLS和位置编码（结构图的

damonzheng46·2022-11-23 12:33

字节提出Next-ViT：工业场景中高效部署的下一代视觉Transformer

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：集智书童Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios

Amusi（CVer）·2022-11-23 12:33

Vision Transformer | Arxiv 2205 - TRT-ViT 面向 TensorRT 的 Vision Transformer

Arxiv2205-TRT-ViT面向TensorRT的VisionTransformer论文：https://arxiv.org/abs/2205.09579原始文档：https://www.yuque.com

有为少年·2022-11-23 12:02

理解 Vision Transformer - ViT

引言如果要问过去一年CV领域什么工作最火，ViT绝对是其中之一，自AlexNet问世以来，卷积神经网络几乎一直是处理图像的主流框架，ViT的出现首次对该框架提出了挑战。

XuanyuXiang·2022-11-23 12:00

Pytorch中apply函数作用

如下apply递归调用_init_vit_weights，初始化ViT模型的子模块。

惊鸿落-Capricorn·2022-11-23 12:59

Swin-Transformer 详解

与之前的VisionTransformer(ViT)(Dosovitskiyetal.,2020)不同，SwinTransformer高效且精准，由于这些可人的特性，

欢乐的小树·2022-11-23 08:05

Swin-Transformer论文解析

目录Swin-TransformerAttention机制的发展历程Attention中Q、K、V的概念Attention的计算过程swin-transformer与VIT的区别swin-transformer

xungeer29·2022-11-23 08:32

VIT attention实现（paddle2.2）

#ViTOnlineClass#Author:Dr.Zhu#Project:PaddleViT(https://github.com/BR-IDL/PaddleViT)#2021.11importpaddleimportpaddle.nnasnnpaddle.set_device('cpu')classAttention(nn.Layer):#TODO:补全时，删除passdef__init__(

lanmengyiyu·2022-11-23 08:48

VIT中PatchEmbedding和Mlp的实现（paddle2.2版本）

在PatchEmbedding中，我们设置patch的大小为7∗77*77∗7，输出通道数为16，因此原始224∗224∗3224*224*3224∗224∗3的图片会首先变成32∗32∗1632*32*1632∗32∗16，这里暂且忽略batchsize，之后将32∗3232*3232∗32拉平，变成1024∗161024*161024∗16在Mlp中，其实就是两层全连接层，该mlp一般接在at

lanmengyiyu·2022-11-23 08:18

粗读Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding?

传统的ViT只关注目前这一帧的其他区域，而本文会关注前后帧的信息。同时，本文关注的是DividedSpace-TimeAtten

格里芬阀门工·2022-11-23 07:43

PyTorch笔记 - SwinTransformer的原理与实现

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindowsMRA：MicrosoftResearchAsia，微软亚洲研究院参考：SwinTransformer相比之前的ViT

SpikeKing·2022-11-23 07:28

PyTorch - MAE(Masked Autoencoders)推理脚本

MAE推理脚本：需要安装：pipinstalltimm==0.4.5需要下载：mae_visualize_vit_base.pth，447M源码：#!