ViT——ShuSenWang 第22页

89.77%准确率！谷歌大脑提出CoAtNet：结合卷积和注意力

谷歌两天祭出两大Backbone，昨天的ViT-G，今天的CoAtNet…注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

谷歌两天祭出两大Backbone，昨天的ViT-G，今天的CoAtNet…注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet：Marrying Convolution and Attentionfor All Data Sizes文章详解（结合代码）

1.简介混合深度卷积和自注意力论文中提到了的ViT的主要限制之一是其令人印象深刻的数据需求。

Orange_sparkle·2022-11-20 10:18

Deformable Attention学习笔记

一方面，在ViT中使用密集注意力会导致过多的内存和计算成本，特征会受到

麻花地·2022-11-20 07:17

CV领域Transformer这一篇就够了（原理详解+pytorch代码复现）

注意力机制和自注意力机制的区别2.2编码-译码中的attention2.3自注意力机制计算流程三、多头注意力机制3.1多头注意力机制计算过程3.2多头自注意力机制计算过程3.3位置编码四、VisionTeansformer（ViT

惊鸿落-Capricorn·2022-11-20 07:16

Pytorch一行代码便可以搭建整个transformer模型

更多Transformer模型VIT模型SWINTransformer模型

人工智能研究所·2022-11-20 07:30

Zero Padding（零填充）——在卷积神经网络中的作用？

通过阅读查找，也找到了一系列学习资源：资源1：ViT进展汇总思维导图资源2：Howdoneuralnetworksseedepthinsingleimages?

MengYa_DreamZ·2022-11-20 06:33

语义分割系列26-VIT+SETR——Transformer结构如何在语义分割中大放异彩

SETR：《RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformers》重新思考语义分割范式，使用Transformer实现语义分割。论文链接：SETRVIT：《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》首次

yumaomi·2022-11-20 05:14

TransUNet：Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation用于医疗图像分割的transformers编码器详解

https://github.com/Beckschen/TransUNet首篇将transformers用于医疗分割的文章设计的Idea：UNet+transformers的结合体，使用的具体模块:ViT

山城火锅有点甜·2022-11-20 05:08

ViT中的DropPath代码

DropPath代码DropPath代码DropPath代码最近在学习ViT模型，记录一下其中的droppath操作，实际上就是对一个batch中随机选择一定数量的sample，将其特征值变为0：ViTgithub

carambola_TaoYang·2022-11-20 04:15

Meta AI提出DeiT III：ViT训练的全新baseline

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心作者：AdamZewe|编辑：赵阳、张倩本文提出了训练视觉Transformer（ViT）的三种数据增强方法：灰度、过度曝光

视学算法·2022-11-20 02:11

3.一脚踹进ViT——ViT总结完善

3.ViT前两节搭建了ViT结构框架，对Encoder中最重要的MSA部分进行构建，同时还介绍了Transformer用在视觉上与NLP不同的地方，对patchembedding也进行了介绍，首先对前两节进行一个简单回顾

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 02:31

1.一脚踹进ViT——Pytorch搭建ViT框架

一脚踹进ViT——Pytorch搭建ViT框架本系列根据百度飞浆Paddle教程，学习整理后的博客，本文主要使用pytorch对残差网络ResNet18进行实现，首先对代码以及结构搭建进行熟悉，进而介绍简单的机器学习以及

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 02:00

2.一脚踹进ViT——Attention机制原理及实现

2.一脚踹进ViT——Attention机制原理及实现同样是百度飞浆课程的笔记，视频中的图就拿来用了1.注意力（Attenetion）机制原理先来看传统RNN结构如何最终演变到我们目前的注意力机制RNN

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 02:00

“文艺复兴” ConvNet卷土重来，压过Transformer！FAIR重新设计纯卷积新架构

本文是FAIR的ZhuangLiu(DenseNet的作者)与SainingXie(ResNeXt的作者)关于ConvNet的最新探索，以ResNet为出发点，逐步引入近来ViT架构的一些设计理念而得到的纯

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度，论述ViT的成功不在注意力！

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来源丨集智书童注意力机制被广泛认为是VisionTransformer(ViT)成功的关键，因为它提供了一种灵活和强大的方法来建模空间关系

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

EfficientFormer | 苹果手机实时推理的Transformer模型，登顶轻量化Backbone之巅

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VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，在各种基准测试中取得了可喜的成果

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

计算机视觉论文速递（九）EfficientFormer： Vision Transformers at MobileNet Speed 轻量化实时推理的Transformer模型

计算机视觉论文速递（九）EfficientFormer：VisionTransformersatMobileNetSpeed轻量化实时推理的Transformer模型1.摘要2.引言3.ViT的延迟分析

Jasper0420·2022-11-20 01:24

论述ViT的成功不在注意力，ShiftViT用 Swin Transformer 的精度跑赢ResNet的速度

注意力机制被广泛认为是VisionTransformer(ViT)成功的关键，因为它提供了一种灵活和强大的方法来建模空间关系。然而，注意力机制真的是ViT不可或缺的组成部分吗？

机器学习社区·2022-11-20 01:54

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

论文：《EfficientFormer:VisionTransformersatMobileNetSpeed》VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，开启了Vision

ZOMI酱·2022-11-20 01:21

ViT 训练的全新baseline

选自arXiv作者：AdamZewe机器之心编译编辑：赵阳、张倩本文提出了训练视觉Transformer（ViT）的三种数据增强方法：灰度、过度曝光、高斯模糊，以及一种简单的随机修剪方法(SRC)。

机器学习与AI生成创作·2022-11-20 01:49

4.一脚踹进ViT——ViT再审视与DeiT的实现

4.一脚踹进ViT——ViT再审视与DeiT的实现1.ViT的几个问题1.1为什么不在MLP中做LayerNorm？

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:42

应用于图像的自注意力机制（SENet、CBAM、ECA）+yolo浅析（CSPDarknet53）+ViT

应用于图像的自注意力机制自注意力机制应用于图像主要结合CNN或transformer实现相关任务，如图像分割、识别和定位等。自注意力可以分为对通道的或对空间的自注意力，或者两者的结合参考原文：Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解经典网络模型1——SENet详解与复现SENetSENet使用了通道注意力机制如下图所示，SENet是将原始数据通过一个卷积操作Ftr，得到c2通道h高w宽的

qq_47698599·2022-11-20 00:55

【读点论文】EfficientViT: Enhanced Linear Attention for High-Resolution Low-Computation将softmax注意力转变为线性注意力

EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-ComputationVisualRecognitionAbstract视觉transformer(ViT

羞儿·2022-11-20 00:10

pip install einops安装失败

跑ViT代码时需要安装einops库，但是终端输入pipinstalleinops提示：百度说的是需要换源，将安装源更改为豆瓣源安装仍然失败。

巷末巷陌·2022-11-19 20:38

ViT学习笔记

ViT与Vitae笔记文章目录ViT与Vitae笔记前言一、ViT模型与详解1.图像分块处理2.位置信息编码3.Norm&Mutil-HeadAttention4.Resnet5.MLP6.最终分类输出二

m0_53374472·2022-11-19 18:44

Vision Transformer源码详解

VisionTransformer源码详解文章目录VisionTransformer源码详解前言一、模型架构二、整体代码三、各模块代码详解1.Vit()类2.PatchEmbedding()类3.Encoder

m0_53374472·2022-11-19 18:44

网络架构设计：CNN based和Transformer based

Smarter编辑丨极市平台导读本文主要解析了CNNbased和Transformerbased的网络架构设计，其中CNNbased涉及ResNet和BoTNet，Transformerbased涉及ViT

Tom Hardy·2022-11-19 17:10

MAE 代码实战详解

model.forwardmodel.forward.encordermodel.forward.decordermodel.forward.loss大小排序索引-有点神奇torch.gatherif__name__==“main”MAE模型选择defmae_vit_base_patch16

@bnu_smile·2022-11-19 16:13

MAE论文笔记

MAE论文笔记MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearnersMAE模型和其他的结构的关系，可以认为是在ViT的基础上实现类似于BERT的通过完型填空获取图片的理解标题和作者

麻花地·2022-11-19 15:00

vit的cam和注意力图： VIT模型的可解释性

而在vit中计算gradcam时，是将多个patch的特征图加权起来。也就是B*（L-1）*h*w在L这个维度上加权起来

亮子李·2022-11-19 15:58

与卷积神经网络(CNN)对比，视觉Transformer的特点

本人对视觉Transformer(ViT)的一些总结，有不对的地方请大家指教。1.卷积神经网络(CNN)因其自身固有的一些列优良特性，使它们很自然地适用于多种计算机视觉任务。

HDU_Du·2022-11-19 15:43

【机器学习】浅谈 Transformer 在 CV 中能否取代 CNN

不过去年的ViT论文扩大了Tr

何处闻韶·2022-11-19 15:58

Transformer在CV领域有可能替代CNN吗？还有哪些应用前景？

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源|知乎问答转自| 极市平台问题背景：目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR

Tom Hardy·2022-11-19 15:57

[CNN]|CNN与Transformer区别

基于这样的动机，Google用CenteredKernelAlignment(CKA)对ResNet和ViT的一些关键层进行了检验。首

rrr2·2022-11-19 15:57

如何看待Transformer在CV上的应用前景，未来有可能替代CNN吗？

目前已经有基于Transformer在三大图像问题上的应用：分类（ViT），检测（DETR）和分割（SETR），并且

Amusi（CVer）·2022-11-19 15:50

Transformer在CV领域相比CNN的优点

而在VIT这篇文章中通过将图片划分成很多个patch后通过一个token来与其他patch进行交互，从而在第一层就能得到全局的信息Transformer的缺点需要的训练数据太大

不存五亿不改ID·2022-11-19 15:45

【transformer】ViT

目录概述细节结构patchembeddingencoderMLPhead实验简单实现概述ViT直接将transformer用于分类任务，给出的最佳模型在ImageNet1K上能够达到88.55%的准确率

可乐大牛·2022-11-19 15:03

Vision Transformer（1）：ViT源码逐行阅读解析

上图是VisionTransformer原文的模型结构展示，可以看到模型包含了几个核心模块：VisionTransformer:1.Embedding模块2.TransformerEncoder模块2.1NormLayer(×depth)2.1.1Multi-HeadAttention层关于Attention机制的详细解析2.1.2MLP多层感知器3.MLP-Head模块映射为类别自底向上摸索是在

尼卡尼卡尼·2022-11-19 15:31

Transformer讲解（三）- CV变形金刚-ViT知识介绍

VIT(VisionTransformer)模型论文+代码从零详细解读，看不懂来打我_哔哩哔哩_bilibili公众号【NLP从入门到放弃】后台回复【VIT】获取对应的PPT和代码https://www.bilibili.com

计算机视觉-Archer·2022-11-19 13:24

极智AI | 变形金刚大家族 Transformer ViT CLIP BLIP BERT 模型结构

极智视界·2022-11-19 13:14

神经网络学习笔记3——Transformer、VIT与BoTNet网络

系列文章目录神经网络学习笔记1——ResNet残差网络、BatchNormalization理解与代码神经网络学习笔记2——VGGNet神经网络结构与感受野理解与代码文章目录系列文章目录A、Transformer模型一、细节补充1.并行计算2、BatchNorm和LayerNorm二、编码器-解码器（encode-decode）三、注意力机制Attention四、自注意力机制（Self-Atten

RanceGru·2022-11-19 13:06

VIT Adapter【Vision Transformer Adapter for Dense Predictions】论文笔记

VisionTransformerAdapterforDensePredictions论文地址：2205.08534.pdf(arxiv.org)代码地址：https://github.com/czczup/ViT-Adapter

yzZ_here·2022-11-19 13:03

Deep Learning Based Registration文章阅读(九)《ViT-V-Net: Vision Transformer for Unsupervised Volumetric M》

DeepLearningBasedRegistration文章阅读(九)本次文章是一篇arXiv上的短文《ViT-V-Net:VisionTransformerforUnsupervisedVolumetricMedicalImageRegistration

海绵baby强无敌·2022-11-19 13:31

[Transformer]Evo-ViT：Slow-Fast Token Evolution for Dynamic Vision Transformer

Evo-ViT:自激励Token的快慢进化用于动态加速VisionTransformerAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkSectionIIIPreliminariesSectionIVMethodologyPart1StructureperservingtokenselectionPart2Slow-fastupdatingPart3

黄小米吖·2022-11-19 13:31

【论文笔记】Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial

论文论文题目：Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios收录于

m0_61899108·2022-11-19 13:59

论文阅读：MPViT : Multi-Path Vision Transformer for Dense Prediction

最先进的ViT使用单尺度的patchembedding和单路径transformer编码器MPViT通过重叠卷积将相同大小的特征和不同大小的patch的同时嵌入。

甜橙不加冰·2022-11-19 12:18

翻译：IA-ViT: Unsupervised Inconsistency-Aware Method based on Vision Transformer for Face Forgery.....

UIA-ViT:UnsupervisedInconsistency-AwareMethodbasedonVisionTransformerforFaceForgeryDetection摘要帧内不一致性已被证明对于人脸伪造检测的泛化是有效的

jjw_zyfx·2022-11-19 12:12

语义分割之SegFormer分享

今年可以说是分割算法爆发的一年，首先Vit通过引入transform将ADE20KmIOU精度第一次刷到50%，超过了之前HRnet+OCR效果，然后再是Swin屠榜各大视觉任务，在分类，语义分割和实例分割都做到了

xuzz_498100208·2022-11-19 10:18

【论文笔记】MPViT论文阅读笔记

MPViT:Multi-PathVisionTransformerforDensePredictiongithub：https://github.com/youngwanLEE/MPViT一、引言传统的ViT

嘟嘟太菜了·2022-11-19 10:06

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