VIT 第25页

UNETR 医学图像分割架构 2D版 (Tensorflow2 Keras 实现UNETR)

首先想试试这个用完整VisionTransformer(ViT)做编码器的UNETR，可惜这次网上甚至找不到公开的Tensorfl

求你涨点吧·2022-08-29 07:11

ViT（vision transformer）原理快速入门

Transformer技术里程碑：ViT简介时间：2020年CVPR论文全称：《AnImageisWorth16*16Words:TransformersforImageRecognitionatScale

⊙月·2022-08-29 07:39

Keras构建用于分类任务的Transformer（Vision Transformer/VIT）

文章目录一、VisionTransformer(ViT)详细信息二、VisionTransformer结构三、Keras实现3.1相关包3.2数据读取3.3声明超参数3.4使用数据增强方法3.5计算训练数据的平均值和方差进行归一化

sinysama·2022-08-29 07:46

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。

·2022-08-26 11:49

超越 ConvNeXt、RepLKNet | 看 51×51 卷积核如何破万卷！

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨ChaucerG来源丨集智书童自从VisionTransformers(ViT)出现以来，Transformers迅速在计算机视觉领域大放异彩

Tom Hardy·2022-08-25 13:44

浅谈CSwin-Transformers

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达【导语】局部自注意力已经被很多的VIT模型所采用，但是没有考虑过如何使得感受野进一步增长，为了解决这个问题，Cswin提出了使用交叉形状局部attention

Tom Hardy·2022-08-25 13:43

ViT（Vision Transformer）论文笔记

ViT（VisionTransformer）论文笔记（ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE）原文代码：https

麻花地·2022-08-23 18:51

使用Pytorch手写ViT — VisionTransformer

《TheAttentionisallyouneed》的论文彻底改变了自然语言处理的世界，基于Transformer的架构成为自然语言处理任务的的标准。尽管基于卷积的架构在图像分类任务中仍然是最先进的技术，但论文《Animageisworth16x16words:transformerforimagerecognitionatscale》表明，计算机视觉中CNNs的依赖也不是必要的，直接对图像进行分

·2022-08-22 11:37

手把手教你使用Segformer训练自己的数据

性能优于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet等网络相比于ViT，S

中科哥哥·2022-08-22 07:16

Fēlīx et fūr 菲利克斯和小偷

postcēnamQuīntusrogāvit,'pater,cūrFēlīxnuncestlībertus?ōlimeratservustuus.'

蔚海山庄三六子·2022-08-20 23:33

如何在vscode插件上使用vite3？

https://github.com/vitejs/vit...vite3目前是esm,vscode需要纯cjs，有啥取巧的方法可以在vscode插件里面使用vite？

·2022-08-15 18:35

何恺明团队新作：只用普通ViT，不做分层设计也能搞定目标检测

这种把Transformer“卷积网络”化的做法，也成为当前ViT研究领域的热门方向。但现在，何恺明团队的最新论文提出了不同的观点：在目标检测任务上，像SwinTransformer

视学算法·2022-08-12 15:44

ECCV2022｜何恺明团队开源ViTDet：只用普通ViT，不做分层设计也能搞定目标检测...

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达作者丨张倩、小舟来源丨机器之心编辑丨极市平台导读做目标检测就一定需要FPN吗？来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。研究概览论文链接：https://arxiv.org/abs/2

视学算法·2022-08-12 15:44

何恺明大神新作：一种用于目标检测的主流ViT架构，效果SOTA

链接：https://arxiv.org/abs/2203.16527作者单位：FacebookAIResearch1导读3月30日，何恺明大神团队在ArXiv上发布了最新研究工作，该工作主要研究了一种适用于目标检测任务的非层次化结构主流骨干网络ViTDet。该研究表明ViTDet无需重新设计用于预训练的分层主干网络，只对传统的FPN模块最后一个Stage进行微调(简化处理)即可。实验结果表明：若

深度学习技术前沿·2022-08-12 15:43

何恺明组新论文：只用ViT做主干也可以做好目标检测

来源：机器之心本文约3100字，建议阅读5分钟arXiv上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。做目标检测就一定需要FPN吗？昨天，来自FacebookAIResearch的YanghaoLi、何恺明等研究者在arXiv上上传了一篇新论文，证明了将普通的、非分层的视觉Transformer作为主干网络进行目标检测的可行性。他们希望这项

数据派THU·2022-08-12 15:12

CVPR22 Oral｜通过多尺度token聚合分流自注意力，代码已开源

【写在前面】最近的视觉Transformer（ViT）模型在各种计算机视觉任务中取得了令人鼓舞的结果，这得益于其通过自注意力建模图像块或token的长期依赖性的能力。

FightingCV·2022-08-12 15:07

OutLook Attention：具有局部信息感知能力的ViT

该原创内容首发于GaintPandaCV，转载请获得授权并标明出处【写在前面】近段时间，Transformer-based模型在VisualRecognition领域取得了非常大的进展。但是如果不借助额外的训练数据，Transformer-based模型离CNN-based模型还是具有一定的差距（NFNet-F5（CNN-based）：86.8%，CaiT（Transformer-based）：8

FightingCV·2022-08-12 15:36

何恺明团队提出探索用于目标检测的不分层ViT Backbone

【写在前面】作者探索了普通的、非分层的视觉Transformer（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始ViT架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。

FightingCV·2022-08-12 15:35

何恺明团队提出探索用于目标检测的不分层ViT Backbone

【写在前面】作者探索了普通的、非分层的视觉Transformer（ViT）作为目标检测的骨干网络。这种设计使原始ViT架构能够针对对象检测进行微调，而无需重新设计用于预训练的分层主干。

·2022-08-11 14:29

CVPR22 Oral｜通过多尺度token聚合分流自注意力，代码已开源

【写在前面】最近的视觉Transformer（ViT）模型在各种计算机视觉任务中取得了令人鼓舞的结果，这得益于其通过自注意力建模图像块或token的长期依赖性的能力。

·2022-08-09 18:54

【自然语言处理】【多模态】多模态综述：视觉语言预训练模型

ASurveyonVision-LanguagePre-trainingASurveyofVision-LanguagePre-TrainedModels相关博客：【自然语言处理】【多模态】多模态综述：视觉语言预训练模型【自然语言处理】【多模态】CLIP：从自然语言监督中学习可迁移视觉模型【自然语言处理】【多模态】ViT-BERT

BQW_·2022-08-09 07:39

更简单的掩码图像建模框架SimMIM介绍和PyTorch代码实现

SimMIM的骨干网络是VIT，熟悉自监督学习的基础知识也非常有帮助，最后我们还要精通PyTorch，因为我

·2022-08-07 10:29

【读点论文】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE（ViT）像处理自然语言那样处理图片

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALEabstract虽然Transformer体系结构已经成为自然语言处理任务一种极具代表性的工作成果，但它在计算机视觉中的应用仍然有限。在视觉中，注意力要么与卷积网络结合使用，要么用于替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。本文认为，这种对CNN的依赖是不必要的，直接

羞儿·2022-08-07 07:30

ViT（Vision Transformer）原理与代码精讲

课程链接：ViT（VisionTransformer）原理与代码精讲-1-课程介绍-白勇的在线视频教程-CSDN程序员研修院Transformer在许多NLP(自然语言处理)任务中取得了最先进的成果。

bai666ai·2022-08-07 07:41

视觉Transformer快速入门指南！

【栏目：前沿进展】Transformer网络推动了诸多自然语言处理任务的进步，而近期Transformer开始在计算机视觉领域崭露头角，比如ViT和DETR等。

智源社区·2022-08-07 07:38

VIT：Transformer进军CV的里程碑

文章目录前言一、VisionTransformer1.LinearProjectionofFlattenedPatches2.TransformerEncoder3.MLPHead4.modelscaling二、HybridVisionTransformer三、总结四、引用前言Transformer[1]最初提出是针对NLP领域的，并且在NLP领域大获成功，几乎打败了RNN模型，已经成为NLP领域

Arwin（Haowen Yu）·2022-08-07 07:37

从零开始手把手搭建Vision Transformers(Pytorch版本)

所向披靡的张大刀·2022-08-03 07:01

卷积核越大性能越强？一文解读RepLKNet模型

在VisionTransformer(ViT)流行的大背景下，RepLKNet以纯CNN的架构获得了超过SwinTransformer(Top-1acc:87.3%)的性能。今天就来深入解

飞桨PaddlePaddle·2022-08-02 12:20

ECCV22｜只能11%的参数就能优于Swin，微软提出快速预训练蒸馏方法TinyViT

【写在前面】视觉Transformer(VIT)由于其卓越的建模能力，近年来在计算机视觉领域引起了极大的关注。然而，大多数流行的VIT模型都受到大量参数的限制，限制了它们在资源有限的设备上的适用性。

·2022-08-01 10:53

【Transformer专题】Vision Transformer（ViT）原理 + 代码

目录前言一、Transformer的Encoder二、ViT整体架构三、ViT的输入部分3.1、图片切分为Token3.2、Token转换为TokenEmbedding3.3、TokenEmbedding

满船清梦压星河HK·2022-08-01 07:38

uni-app开发小程序实用技巧

vue-cli创建uni项目全局安装vue-clinpminstall-g@vue/cli@4使用Vue3/Vit

qq_42036203·2022-07-28 07:56

A ConvNet for the 2020s 论文阅读

ViT在应用于一般计算机视觉任务（如目标检测和语义分割）时面临困难。

Mick..·2022-07-27 07:46

前端食堂技术周刊第 45 期：Vite3.0、第91次TC39会议、Figma背后的CSS、B 站事故复盘、图片优化工具

技术资讯1.Vit

·2022-07-26 00:04

深度学习——Pay Attention to MLPs

本文将总结类ViT网络结构Gmlp，论文题为PayAttentiontoMLPs本文为个人总结，如有错误，欢迎指出。本文默认读者具

菜到怀疑人生·2022-07-23 08:56

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

MobileViT结构上基本基于MobileNetV2而改进增加了MobileViTblock，但是同样能够实现一个不错的精度表现，文章实验部分大量的对比了MobileViT跟CNN和ViT模型的参数量和模型大小

ZOMI酱酱·2022-07-22 16:00

大模型训练难于上青天？效率超群、易用的“李白”模型库来了

自2018年BERT诞生，到GPT-3、ViT等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。

OneFlow深度学习框架·2022-07-22 14:36

DeiT：注意力也能蒸馏

其核心是提出了针对ViT的教师-学生蒸馏训练策略，并提出了token-baseddistillation方法，使得Transformer在视觉领域训练得又快又好。

ZOMI酱酱·2022-07-20 00:00

以太坊是什么?｜猿创征文

以太坊(Ethereum)创始人Vit

孙和龚·2022-07-19 23:46

ViT：Vision Transformer——论文简述

gongyuandaye·2022-07-19 07:08

【深度学习】SETR：基于视觉 Transformer 的语义分割模型

基于视觉Transformer的语义分割正是ViT应用最多的一个经典视觉任务之一。在视觉Transformer介入语义分割之前，基于深度学习的语义分割是被以UNet为代表的CNN模型主导的。

风度78·2022-07-19 07:29

Vue3.0 + Vite + Ant Design Vue + TypeScript 管理后台vue-vben-admin

也可以作为一个示例，用于学习vue3、vit

小熊代码加·2022-07-18 09:29

[2101] [ICCV 2021] Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

papercodeContentIntroductionMethodmodelarchitecturetoken-to-token(T2T)re-structurizationsoftsplitT2TmoduleT2T-ViTbackbonearchitecturevariantsExperimentT2T-ViTonImageNetfromCNNtoViTablationstudyIntrodu

koukouvagia·2022-07-18 07:39

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自2018年BERT诞生，到GPT-3、ViT等拥有数以亿计的参数规模的模型不断涌现，AI模型参数量的爆发式增长已不足为奇，让炼丹师无暇顾及甚至感到麻木。

·2022-07-15 16:03

使用Vite快速构建前端Vue3项目，感受更轻更快的开发体验，前端最新技术尝试

vue项目打开cmd进入想创建项目的目录输入指令npminitvitehello-vue3----templatevue然后按上面提示输入指令在浏览器中打开这个地址出现这个页面，就说明创建了一个vue3+vit

北海的大鱼·2022-07-15 08:32

Visual Attention Network

由于Transformer自身强大的建模能力，自Vit将Transformer引入CV以来，基于Transformer的backbone，如swin-Transformer等迅速占据了各种任务的排行榜。

名字不如叫摸鱼·2022-07-12 07:36

强的离谱！串烧70+个Transformer模型，涵盖CV、NLP、金融、隐私计算...

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。

zenRRan·2022-07-08 18:32

Transformer 这么强，该从何学起？

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。

我爱计算机视觉·2022-07-08 18:02

强得离谱！串烧70+个Transformer模型，涵盖CV、NLP、金融、隐私计算...

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。

风度78·2022-07-08 18:01

RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域，拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距，特别是下游任务中的性能。

·2022-07-05 12:42

Swin Transformer网络架构、相应改进模块的理解

Swin-Transformer相较于VIT改进的方法：SwinT使用类似CNN中层次化构建方法，这样的backbone有助于在此基础上构建检测和分割任务，而VIT中是直接一次性下采样16倍，后面的特征图都是维持这个下采样率不变

liiiiiiiiiiiiike·2022-07-05 07:10

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