Vit 第10页

CVPR/ICML 2023 ViT最新论文解析（附下载）

相较于CNN（卷积神经网络），视觉transformer（ViT）具有更出色的建模能力，在imagenet等基准上也取得的了更优秀的性能，这可能也是为什么近年来ViT越发热门的原因。

深度之眼·2023-06-10 23:51

Segment Anything Model批量检测图像

最近看到了SegmentAnythingModel，发现不需要配置太多的东西就能跑起来介绍说明的网址SegmentAnythingModel可以从github下载代码code，提供了三个模型vit_b的大小是

w冷淡·2023-06-10 12:44

DiffRate详解：高效Vision Transformers的可微压缩率

令牌修剪和合并1.3修剪和合并的统一2DiffRate中的创新点2.1令牌排序2.2压缩率重参数化2.3训练目标3.算法流程4.简化版理解5.总结0.引言就当前的VisionTransformers(例如vit

sjx_alo·2023-06-10 11:39

「vite4源码」dev模式整体流程浅析（一）

1.入口npmrundev在项目的package.json中注册对应的scripts命令，当我们运行npmrundev时，本质就是运行了vite{"scripts":{"dev":"vite",}}而vit

·2023-06-09 14:21

ViT 论文逐段精读——B站up：跟李沐学AI讲解笔记

https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jbVisionTransformer挑战了CNN在CV中绝对的统治地位。VisionTransformer得出的结论是如果在足够多的数据上做预训练，在不依赖CNN的基础上，直接用自然语言上的Transformer也能CV问题解决得很好。Transformer打破了CV、NLP之间的壁垒。先理解题目：Animagei

Lavau·2023-06-09 12:56

EfficientViT: Enhanced Linear Attention forHigh-Resolution Low-Computation Visual Recognition

Abstract1Introduction3Method3.2EffificientViT4Experiments4.5AnalysisandDiscussionAbstract在针对高分辨率移动视觉应用时，ViT

Recursions·2023-06-09 07:44

CVPR 2023 | EfficientViT：让ViT在多个部署场景实现实时推理

随着近两年来对视觉Transformer模型（ViT）的深入研究，ViT的表达能力不断提升，并已经在大部分视觉基础任务(分类，检测，分割等)上实现了大幅度的性能突破。

TechBeat人工智能社区·2023-06-09 07:42

LeCun力挺，马毅教授五年集大成之作：完全数学可解释的白盒Transformer，性能不输ViT

夕小瑶科技说分享来源|新智元马毅教授领导的研究团队开发了CRATE模型，推动了神经网络可解释研究！过去十多年，AI的飞速发展主要是工程实践上的进步，AI理论并没有起到指导算法开发的作用，经验设计的神经网络依然是一个黑盒。而随着ChatGPT的爆火，AI的能力也被不断夸大、炒作，甚至到了威胁、绑架社会的地步，让Transformer架构设计变透明已刻不容缓！最近，马毅教授团队发布了最新研究成果，设计

夕小瑶·2023-06-09 07:35

Yolov5涨点神器：RIFormerBlock助力检测｜CVPR2023｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构

1.RIFormer介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无TokenMixer的架构体系。紧接着，作者改进了学习架构以打破无TokenMixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后，本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干，此外它还具有高推理效率优势。为什么这么做？

AI小怪兽·2023-06-09 02:58

Yolov5轻量化：CVPR2023｜RIFormer：无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构

1.RIFormer介绍论文：https://arxiv.org/pdf/2304.05659.pdf本文基于重参数机制提出了RepIdentityFormer方案以研究无TokenMixer的架构体系。紧接着，作者改进了学习架构以打破无TokenMixer架构的局限性并总结了优化策略。搭配上所提优化策略后，本文构建了一种极致简单且具有优异性能的视觉骨干，此外它还具有高推理效率优势。为什么这么做？

AI小怪兽·2023-06-08 20:07

Transformer【ViT】

层神经网络学习小记录67——Pytorch版VisionTransformer（VIT）模型的复现详解计算机视觉中的transformer模型创新思路总结_TomHardy的博客-CSDN博VisionTransformer

太简单了·2023-06-08 16:15

【读论文】THFuse

【读论文】THFuse介绍网络架构多分支CNN特征提取块基于VIT的全局特征提取快图像重建块损失函数总结参考论文：https://www.sciencedirect.com/science/article

小王不头秃·2023-04-21 19:08

MAE论文笔记+Pytroch实现

MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners，2021近期在梳理Transformer在CV领域的相关论文，落脚点在于如何去使用Pytroch实现如ViT和MAE

像风一样自由的小周·2023-04-21 01:21

ViT笔记以及其Pytroch实现

ViT:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE——ICLR,2021Pytroch代码来源：https://github.com

像风一样自由的小周·2023-04-21 01:51

vue3新特性

fileURLToPath,URL}from'node:url'import{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue'//https://vit

矢目·2023-04-21 00:44

变换器鲁棒性-2：On the Adversarial Robustness of Vision Transformers

这项工作首次全面研究了视觉Transformers（VIT）对对抗性干扰的鲁棒性。在各种白盒和迁移攻击设置下进行测试，我们发现ViTs与卷积神经网络（CNN）相比具有更好的对抗鲁棒性。

Vinteuil·2023-04-19 08:58

谷歌发布史上最大ViT：220亿参数，视觉感知力直逼人类

ViT模型何时才能破万亿？Transformer无疑是促进自然语言处理领域繁荣的最大功臣，也是GPT-4等大规模语言模型的基础架构。

语音之家·2023-04-18 10:00

Vite中自制mock服务器(不使用第三方服务)

axios、vite-plugin-mock，请自行安装配置vite进入vite.config.ts，添加以下代码import{defineConfig}from'vite'importreactfrom'@vit

·2023-04-17 13:48

【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解

【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解文章目录【图像分类】【深度学习】ViT算法Pytorch代码讲解前言ViT(VisionTransformer)讲解patchembeddingpositionalembeddingTransformerEncoderEncoderBlockMulti-headattentionMLPHead

牙牙要健康·2023-04-17 12:02

论文阅读【2】-SepViT: Separable Vision Transformer论文结构漫谈与Python实现测试

可分离卷积+ViT实现轻量级transformer结构1.论文主要工作1.1摘要内容1.2写作动机（Motivations）1.2.1TransformerPatch结构的巨大计算量问题1.2.2Swin

cnjs1994·2023-04-17 12:08

Vite举一反一

github传送门Vite(Frenchwordfor"quick",pronounced/vit/,like"veet")isanewbreedoffrontendbuildtoolthatsignificantlyimprovesthefrontenddevelopmentexperience

龚达耶·2023-04-17 06:54

[图神经网络]视觉图神经网络ViG(Vision GNN)--论文阅读

不再需要借用CNN提取的特征来构造图结构，这一点和ViT有

ViperL1·2023-04-17 02:12

【打卡】图像检索与重复图像识别3

【打卡】图像检索与重复图像识别3文章目录【打卡】图像检索与重复图像识别3任务3：深度全局特征：任务3：深度全局特征：CNN/VIT模型特征提取：介绍CNN和VIT模型在图像特征提取中的应用，包括如何利用预训练模型提取图像的全局特征

bj_zhb·2023-04-16 23:29

MLP三部曲（MLP-Mixer -＞ gMLP -＞ MAXIM）——其一

附代码）-月球上的人的文章-知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/372692759论文链接：https://arxiv.org/abs/2105.01601先看总体结构：乍一看和Vit

Rainylt·2023-04-16 20:07

深度学习之图像分类（二十一）-- MLP-Mixer网络详解

（仔细发现，这个团队其实就是ViT团队…），作为一种“开创性”的工作，挖了很多很多的新

木卯_THU·2023-04-16 20:35

Vite2.0 正式发布，了解一下文档

Vite（法语意思是“快”，发音为/vit/，类似veet）是一种全新的前端构建工具。你可以把它理解为一个开箱即用的开发服务器+打包工具的组合，但是更轻更快。

祈澈菇凉·2023-04-16 17:05

经典transformer视觉模型总结

VisionTransformer模型ViT:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE是2020年Google团队提出的将

嵌入式视觉·2023-04-16 14:43

python 理解BN、LN、IN、GN归一化、分析torch.nn.LayerNorm()和torch.var()工作原理

LayerNormalization，LN)优点计算过程总结分析torch.nn.LayerNorm()工作原理分析torch.var()工作原理torch.var()函数参数关键字参数重点前言：最近在学习Vit

daphne odera�·2023-04-16 14:34

transformer、bert、ViT常见面试题总结

1.Transformer为何使用多头注意力机制？（为什么不使用一个头）答案解析参考这里：为什么Transformer需要进行Multi-headAttention？https://www.zhihu.com/question/3412多头保证了transformer可以注意到不同子空间的信息，捕捉到更加丰富的特征信息。其实本质上是论文原作者发现这样效果确实好多头可以使参数矩阵形成多个子空间，矩阵

加油11dd23·2023-04-14 11:09

An Image is Worth 16×16 Words：Transformers for Image Recognition at Scale（ViT，ICLR2021）

写进メ诗的结尾。·2023-04-14 05:17

猫狗分类下引用原生vit对比rensnet50

VIT（VisualTransformer）原生对比rensnet50在猫狗分类中acc提升明显（3090显卡训练）!

qq_37401291·2023-04-13 22:55

ViT Vision Transformer进行猫狗分类

文章目录依赖准备数据集合残差结构PatchEmbed模块Attention模块MLPBlockVisionTransformer结构模型定义定义一个模型训练VISIONTRANSFORMER简称ViT，

ZhangTuTu丶·2023-04-13 21:13

#今日论文推荐# CVPR22 Oral｜通过多尺度token聚合分流自注意力，代码已开源

wwwsxn·2023-04-13 18:04

基于Cortex-M7内核STM32F767NIH6,STM32F767VGT6,STM32F767VIT6嵌入式技术资料

Cortex-M7MCUSTM32F767NIH6,STM32F767VGT6,STM32F767VIT6嵌入式技

Summer-明佳达电子·2023-04-12 21:48

2022-01-04

abs/2010.11929代码地址：https://github.com/google-research/vision_transformerhttps://github.com/lucidrains/vit-p

queen坤坤女王·2023-04-12 20:23

【论文阅读】MAE阅读笔记

基于VIT上的BERT带掩码的自编码器是一个可拓展的视觉学习器Autoencoder：y和x来自于同一个东西摘要随机图片里的一些块，然后去重构被盖住的像素encoder-decoder使用小的数据集，用自监督的方式

小松不菜·2023-04-12 14:27

ViT 论文与代码阅读笔记

ViT论文与代码阅读笔记拒绝机翻论文，没有自己的理解翻译了也没有用吧。简介ViT是谷歌团队发表与于ICLR2021的一篇文章，其内容主要就是将纯Transformer应用于视觉领域。

ChiruZy·2023-04-12 14:55

Transformer for image recognition at scale论文阅读笔记

VIT（visiontransformer）的提出已经在很多评价标准上成为了SOTA的方法，并且训

骑驴去学习·2023-04-12 14:23

Transformer论文阅读：ViT算法笔记

标题：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale会议：ICLR2021论文地址：https://openreview.net/forum?id=YicbFdNTTy文章目录Abstract1Introduction2RelatedWork3Method3.1VisionTransformer3.2Fine-Tuni

Frankenstein@·2023-04-12 14:51

【论文阅读】ViT阅读笔记

标题一张图片可以等价于16*16的单词transformer可以做大规模的图像识别摘要虽然现在transformer在nlp上得到广泛运用，但在cv上还没有运用一般都是cnn+attention现在用transformer用cv的效果特别好引言nlp的主流方式：先做预训练，再做微调bert里支持512的序列长度首先要把一个2d的图片，变成一个序列的集合在视觉阶段，卷积神经网络还是占主导地位的有些工

小松不菜·2023-04-12 14:17

【计算机视觉】图像分类模型

VIT输入size，(4，3，256，256)，为了序列化输入进transformer中，利用patch进行分块。patch_size=32。

littlemichelle·2023-04-12 01:32

图解Transformer系列

VIT：Transformer杀入CV领域的跨坑之作。SWIN：CNN与Transformer的集大成者。DETR：基于Transformer端到端的物体检测。

DeepWWJ·2023-04-12 00:10

图-文多模态，大模型，预训练

特别是VIT（Visi

DeepWWJ·2023-04-12 00:06

SwinTransformer学习

37541097/article/details/121119988x.1前言x.1.1特点它具有两个特点：采用类似卷积神经网络中的层次构建方法采用W-MSA和SW-MSA全新的位置编码方式层次构建方法相比较于ViT

樱木之·2023-04-11 13:57

创建vue3项目

（1）使用vite创建什么是vite（https://cn.vitejs.dev/guide/）Vite（法语意为“快速的”，发音/vit/，发音同“veet”）是一种新型前端构建工具，能够显著提升前端开发体验

池鱼惊梦·2023-04-10 09:36

论文学习记录——iTPN（2023年CVPR)

arxiv.org/pdf/2211.12735.pdf代码地址：https://github.com/sunsmarterjie/iTPN一.Introduction近年来视觉识别领域两个比较重要的成果是：1.用ViT

ncTimTang·2023-04-10 09:03

CVPR 2023 | iTPNs: 谁说 Linear probing 不适用 MIM 任务？

IntegrallyPre-TrainedTransformerPyramidNetworksPaper:https://arxiv.org/pdf/2211.12735.pdfCode:https://github.com/sunsmarterjie/iTPN导读自ViT

CVHub·2023-04-10 09:23

谷歌发布220亿参数史上最大ViT，视觉感知力直逼人类

编｜LRS源｜新智元ViT模型何时才能破万亿？Transformer无疑是促进自然语言处理领域繁荣的最大功臣，也是GPT-4等大规模语言模型的基础架构。

夕小瑶·2023-04-09 23:48

【Vite】环境变量的配置与使用

(({mode})=>{console.log('mode',mode);});"scripts":{"dev":"vite",//执行`vite`,mode为development"build":"vit

JS.Huang·2023-04-09 06:42

CVPR2023最新论文 (含语义分割、扩散模型、多模态、预训练、MAE等方向)

含分割/VIT/点云等多个方向2023年2月28日凌晨，CVPR2023顶会论文接收结果出炉！CVPR2023收录的工作中"扩散模型、多模态、预训练、MAE"相关工作的数量会显著增长。

AI阿远学长·2023-04-07 17:48

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