Vit 第16页

全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉Transformer大模型

得益于良好的可扩展性和表征能力，基于视觉Transformer(VisionTransformer,ViT)的大规模视觉基础模型吸引了研究社区的广泛关注，并在多种视觉感知任务中广泛应用。

Amusi（CVer）·2022-12-27 06:50

阅读pvt v1 和 pvt v2 论文笔记

transfomer应用于密集检测问题的缺点（传统的transformer由于计算资源的限制，输出是粗颗粒度的16x16），作者提出了金字塔视觉transformer（pvt）这一模型；本文的创新点在于：1、在vit

yanyanyanzi111·2022-12-27 01:55

分割冠军 | 超越Swin v2、PvT v2等模型，ViT-Adaptiver实现ADE20K冠军60.5mIoU

选择“星标”干货第一时间送达作者丨吃饭机@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/200924181与最近将视觉特定的归纳偏差引入VisionTransformer架构不同，ViT

Tom Hardy·2022-12-27 01:24

PyTorch笔记 - Position Embedding (Transformer/ViT/Swin/MAE)

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128447794PositionEmbedding(位置编码)Transformer1dabsolutesin/cosconstantVisionTransformer1dabsolute

SpikeKing·2022-12-26 21:19

论文阅读笔记-TransFG: A Transformer Architecture for Fine-Grained Recognition

科研澡·2022-12-26 10:22

TopFormer 新的语义分割Transformer 结构

这篇文章是TopFormer，其中作者使用了一些方法来降低模型运算复杂度：作者利用了CNN和ViT的优势。构建了一个基于CNN的模块，称为To

skyfengye·2022-12-26 04:48

Transformer系列：Classification --＞ ViT (ICLR2021)

文章地址：https://openreview.net/pdf?id=YicbFdNTTy1.MotivationTransformer在NLP中被广泛使用，但是在CNN中的应用就很少。attention在CNN中的应用要么是和CNN结合使用，要么是替换CNN中的某些结构。文章提出直接在imagepatch上用puretransformer做分类效果也很好。2.Method网络结构如上图。原始Tr

CV小白升级中·2022-12-26 00:49

《论文阅读》ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

简介解决的问题模型构架数据集实验分析创新点出版：Proceedingsofthe38thInternationalConferenceonMachineLearning,PMLR时间：2021类型：多模态融合特点：不使用特征抽取，借鉴ViT

365JHWZGo·2022-12-25 22:15

Raki的读paper小记：ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

爱睡觉的Raki·2022-12-25 22:13

VIT（vision transformer）模型 Pytorch实现解析 rwightman版

version_transformer源码解析随机路径失活输入序列化注意力机制实现前向传播多层感知机:注意力模块:前向传播VIT搭建Representationlayer分类头权重初始化_初始化权重:向前传播内嵌前向特征函数源码这是一个针对

zgq016·2022-12-25 21:23

The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression【论文翻译】

受视觉转换器（ViT）和SwinTransformer最新进展的启发，我

attacking tiger·2022-12-25 18:05

BERT大火却不懂Transformer？

前段时间Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『LiftingTransformer

视学算法·2022-12-25 08:34

使用transformer进行图像分类

定义数据增强模型7、构建模型7.1构建多层感知器（MLP）7.2创建一个类似卷积层的patch层7.3查看由patch层随机生成的图像块7.4构建patch编码层（encodinglayer）7.5构建ViT

人工智能与算法学习·2022-12-25 08:32

计算机视觉中的transformer模型创新思路总结

前言本文回顾了ViT的结构，总结了计算机视觉中的transformer的主要改进思路：改进分块，改进位置编码，改进Encoder，增加Decoder。

CV技术指南(公众号)·2022-12-25 08:55

用GNN做CV三大任务的新骨干，同计算成本性能不输CNN、ViT与MLP｜中科院&华为诺亚开源...

梦晨发自凹非寺量子位|公众号QbitAI用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。其实与CNN把一张图片看成一个网格、Transformer把图片拉直成一个序列相比，图方法更适合学习不规则和复杂物体的特征。现在，中科院与华为诺亚方舟实验室等提出一种全新的骨干网络，把图片表示成图结构数据，让GNN也能完成经典CV三大任务。论文一出，立即引起GNN学

QbitAl·2022-12-24 20:19

ViT中的attention可视化

ViT论文中使用的可视化attention的方法是AttentionRollout。这个方法来自与QuantifyingAttentionFlowinTransformers。

Tyyy`·2022-12-24 16:28

【ViT论文】Not All Patches are What You Need: Expediting Vision Transformers via Token Reorganizations

论文地址：http://arxiv.org/abs/2202.07800项目地址：https://github.com/youweiliang/evit在这项工作中，作者在ViT模型的前馈过程中重新组织图像标记

橙子的科研日记·2022-12-24 13:56

【文字识别】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models

TrOCR使用与ViT/swinTransformer相同的图像Transformer方法，它首先

阿飞大魔王·2022-12-24 11:16

精读Swin Transformer

VIsionTransformerusingShiftedWindows(MSRA研究领域的黄埔军校)选自8.17号的更新版本摘要swintransformer用来做计算机视觉领域一个通用的骨干网络,在Vit

肖屁屁·2022-12-24 11:56

Vision Transformer（2）：T2T ViT源码阅读以及Drop解释

上图是Tokens-to-TokenViT中关于TokentoToken处理模块的结构图，可以看出其过程是将原图像沿着某一维度（横向或者纵向），将这一维度的向量看作Token，以图像尺寸的平方根为新尺寸进行升维，然后在展开成新的Token。上图是T2TViT进行图像分类的过程。一、前导DropPath/Dropout的差异区别：Dropout是随机的点对点路径的关闭，DropPath是随机的点对层

尼卡尼卡尼·2022-12-23 13:11

视频特征提取常用范式总结

实现时间维度的下采样)+3Davgpooling，得到视频的全局表征使用帧级别的图像特征+序列模型：使用2D卷积神经网络提取帧图像特征使用3D卷积神经网络提取帧图像特征(使每帧的图像特征考虑到了近邻帧的特征)使用ViT

AmibitionWei·2022-12-23 12:40

Transformer中Relative Position Bias以及DropPath细节梳理

1、RelativePositionBias[相对位置编码]在transformer系列模型结构中，有关位置编码出现了一些变体，transformer以及ViT中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码

AmibitionWei·2022-12-23 12:07

大道至简 | 设计 ViT 到底怎么配置Self-Attention才是最合理的？

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Transformer已成为深度学习中的主要架构之一，尤其是作为计算机视觉中卷积神经网络(CNN)的强大替代品。然而，由于Self-Attention在长序列表示上的二次复杂性，特别是对于高分辨率密集预测任务，先前工作中的Transformer训练和推理可能非常昂贵。为此，我们提出了一种新颖的少注意力视觉T

Tom Hardy·2022-12-23 04:02

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

阿里云技术·2022-12-22 18:49

深度学习编程小tips

ViT网络paddle代码加入位置信息在ViT中引入一个额外的token用来学习全局信息从而进行分类MutilHeadAttention#基于paddle#2021/12/13#注：该代码是paddlepaddle

weixin_44743047·2022-12-22 18:49

vit源码中to_patch_embedding理解

self.to_patch_embedding=nn.Sequential(Rearrange('bc(hp1)(wp2)->b(hw)(p1p2c)',p1=patch_height,p2=patch_width),nn.Linear(patch_dim,dim),)Rearrange是einops中的一个方法einops：灵活和强大的张量操作，可读性强和可靠性好的代码。支持numpy、pyto

liiiiiiiiiiiiike·2022-12-22 18:18

CLIP: 打通文本图像迁移模型的新高度

一.介绍2021年见证了visiontransformer的大爆发，随着谷歌提出ViT之后，一大批的visiontransformer的工作席卷计算机视觉任务。

cv_lhp·2022-12-22 16:57

李沐精读论文：ViT 《An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale》

视频：ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili代码：论文源码使用pytorch搭建VisionTransformer(vit)模型vision_transforme·WZMIAOMIAO

iwill323·2022-12-22 12:00

品论文：VISION TRANSFORMER (VIT)

今天上午看了个论文，每当遇到全英文论文的时候，就会发现自己的英文水平属实是太一般，但是看完这篇论文确实是感触良多！！！论文标题：《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》论文作者：GoogleResearch,BrainTeam论文发布时间：2020年11月22日论文摘要概述：作者在摘要中表达的信心意思就是：t

福将～白鹿·2022-12-22 03:42

论文阅读笔记：Vision Transformer (ViT)

1.VisionTransformerDosovitskiy,Alexey,etal.“Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale.”arXivpreprintarXiv:2010.11929(2020).这是一篇奠定了Transformer在视觉领域击败传统卷积的文章，Transformer在NLP领域大放异彩之

loki2018·2022-12-22 03:41

Transformer及变体详解教程（更新中）

Transformer_NLP小白+的博客-CSDN博客_李宏毅transformer详解Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客ViT

KuromiHan·2022-12-22 03:11

【读论文】VIT(Vision Transformer)

文章目录AnImageisWorth16*16Words:TransformersforImageRecogniztionatScaleNLP领域的transformer应用到CV领域有哪些难点？AbstractIntroductionRelatedWork(1)BERT(2)GPT(3)self-attention在CV领域的应用Method整个前向传播过程针对clstoken的消融实验对于位置

verse_armour·2022-12-22 03:39

【论文笔记】【MAE】 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

arxiv.org)Code:https://github.com/facebookresearch/mae1Intro盖住75%的patch，取剩余的patch输入encoder，没有mask的patch放在ViT

Merengue_l·2022-12-21 09:00

「BEiT」BERT Pre-Training of Image Transformers

思路迁移自BERT的encoder结构，图像输入处理一方面将图像转为patch序列（ViT)，另一方面用固定范围的token代替图片像素。

-江户川-·2022-12-21 09:17

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

IntroViT模型是一种将Transformer结构应用于图片领域，生成图片表征的分类任务。类比文本的tokens处理方式，图片被切割为patches并被线形embed后以序列的形式输入transformer。MethodVisiontransformer标准的Transformer的输入是1Dsequence的tokenembeddings，图片数据集x∈R(H∗W∗C)x\inR^{(H∗W

-江户川-·2022-12-21 09:17

还在用ViT的16x16 Patch分割方法吗？中科院自动化所提出Deformable Patch-based方法，涨点显著！...

关注公众号，发现CV技术之美0写在前面目前，Transformer在计算机视觉方面取得了巨大的成功，但是如何在图像中更加有效的分割patch仍然是一个问题。现有的方法通常是将图片分成多个固定大小的patch，然后进行embedding，但这可能会破坏图像中的语义。为了解决这个问题，作者提出了一个可变形的分patch(DePatch)模块，它以数据驱动的方式将图像自适应地分割成具有不同位置和大小的p

我爱计算机视觉·2022-12-21 07:29

torch 将图像分成patch

=（3，256，256）img=img.view（3，4，64，4，64）img=img.permute(1,3,0,2,4)此时img[i][j]0<=i<4,0<=j<4代表每一个patch其实在VIT

偷摸学习的山哥·2022-12-21 07:29

vit 中的 cls_token 与 position_embed 理解

1.cls_token()ClassToken假设我们将原始图像切分成共9个小图像块，最终的输入序列长度却是10，也就是说我们这里人为的增加了一个向量进行输入，我们通常将人为增加的这个向量称为ClassToken。那么这个ClassToken有什么作用呢？我们可以想象，如果没有这个向量，也就是将9个向量（1~9）输入Transformer结构中进行编码，我们最终会得到9个编码向量，可对于图像分类任

mingqian_chu·2022-12-20 17:49

transformer与vit代码阅读

tansformer如上图所示左半部分为编码器，右半部分为译码器。整个代码也从将这两部分代码拆解开。1.Encoderdefclones(module,N):"ProduceNidenticallayers."returnnn.ModuleList([copy.deepcopy(module)for_inrange(N)])#%%id="xqVTz9MkTsqD"classEncoder(nn.M

你饿了嘛？？·2022-12-20 15:11

Vit 中的 Token 改进版本：Token Mreging: Your Vit But Faster 论文阅读笔记

Vit中的Token改进版本：TokenMreging:YourVitButFaster论文阅读笔记一、Abstract二、引言三、相关工作3.1有效的Transformer3.2Token的减少3.3Token

乄洛尘·2022-12-20 08:18

（pytorch进阶之路）CLIP模型实现图像多模态检索任务

CLIP模型解决了一个多模态问题代码地址：https://github.com/yyz159756/CLIP-VIT-文章目录概述CLIP代码实现划分训练集和测试集统计所有图片的每个通道的均值和标准差搜索图片引擎边角料概述问题描述

likeGhee·2022-12-20 08:26

加速DeiT-S 60%+吞吐量！腾讯优图提出高性能Transformer加速方法

PaperWeekly·2022-12-19 17:28

论文阅读|XFormer

ViT可以通过其自注意力机制来学习全局表示，但它们通常过大，不适合移动设备。在本文中，我们提出了交叉特征注意crossfeatureattention(XFA)以降低Transformer的计算成本，

xiaoweiyuya·2022-12-19 14:57

HRformer论文简述

首先，VIT是将图像划分为16*16size的patches，这样的问题是什么，会失去图像的细粒度信息，意思是本来是224*224，现在变成14*14，图像的分辨率是大大降低的，所以这就会导致在密集检测中会存在加大误差

RANKING666·2022-12-19 13:25

SwinTransformer

解决Vit的计算复杂度问题：传统的Vit:假设图像切成4x4=16的patch，每个patch为16x16=2^8大小，则算selfattention时，复杂度为n2∗d=(24)2∗28=216n^2

Rainylt·2022-12-19 13:53

【Transformer】10、HRFormer：High-Resolution Transformer for Dense Prediction

文章目录一、背景二、方法三、效果论文链接：https://arxiv.org/abs/2110.09408代码链接：https://github.com/HRNet/HRFormer一、背景ViT的提出让人们看到了

呆呆的猫·2022-12-19 13:22

对于Transformer 模型----可以从哪些地方进行创新和改进

Vit，全称VisionTransformer，是Transformer在CV方向的应用，是NLP与CV的相互联系、相互促进、相互影响。

磨人的Big_data·2022-12-19 12:17

PyTorch实现Vision Transformer

ViT详解参见博客blog以下分别是模型代码和训练代码：ViT.py#!

FPGA硅农·2022-12-19 11:43

#今日论文推荐# 超越 ConvNeXt、RepLKNet | 看 51×51 卷积核如何破万卷

wwwsxn·2022-12-19 01:00

谷歌大脑提出ViT-G：缩放视觉Transformer，高达90.45%准确率！

ScalingVisionTransformers论文：https://arxiv.org/abs/2106.045601简介视觉Transformer(ViT)等基于注意力的神经网络最近在许多计算机视觉基准测试中取得了最先进的结果

AI视觉网奇·2022-12-18 07:50

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