Vit 第16页

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原创·作者|小马单位|FightingCV公众号运营者研究方向|计算机视觉写在前面视觉Transformer（ViT）最近引起了非常大的热度，但巨大的计算成本仍然是一个严重的问题

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

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第239期】Wed, 3 Nov 2021

,ViT层与卷积层的互换—>多头

hitrjj·2022-12-18 07:15

参数量下降85%，性能全面超越ViT：全新图像分类方法ViR

来源：机器之心ViT还不够完美？来自华东师范大学等机构的研究者提出了全新的图像分类方法ViR，在模型和计算复杂性方面都优于ViT。

深度学习技术前沿·2022-12-17 09:05

ViT总结

VisionTransformer文章目录VisionTransformer总体结构模型工作流程概述图中需要注意的部分左图右图代码实现图片patch化代码逻辑代码实现Patch+PositionEmbedding代码逻辑代码实现TransformerEncoder输入Norm层代码逻辑代码实现Mutil-HeadAttention层注意力机制（为了引出多头注意力机制）代码逻辑数学表达多头注意力机制

文弱书生：D·2022-12-17 09:02

ViT(Vision Transformer)+MNIST图像识别

此前我学过RNN，当时正好听了一些关于Transformer的分享，于是想着干脆就用ViT（VisionTransformer）去做MNIST，虽然有一种杀鸡用牛刀的感觉，但是最终的结果还是OK的。

亦梦亦醒乐逍遥·2022-12-17 09:30

深度学习之ViT

这篇文章的核心是提出了Vision-Transformer结构，将2017年AttentionisAllyouNeed在NLP中引入的Transformer结构应用于计算机视觉任务中。Transformer是一种基于自注意力结构的网络，和CNN捕捉卷积窗口内的局部信息不同，它利用注意力来捕获全局上下文信息之间的相关性。文章引入图像块(patch)的概念，patch由P×PP\timesPP×P个像

Ton10·2022-12-17 09:30

CF-ViT论文粗读

ViT你准备用了么？VisionTransformer最近被我学了一下，发现其机理确实能够很好的突出数据的特征，所以性能比CNN好（在大致情况下）。

去哪吃了菜·2022-12-17 08:07

Swin Transformer：Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows——论文分析

一、摘要挑战：物体尺寸差异和高分辨率Transformer可以用作一个通用的网络，而不像ViT那样只用于分类。如上图，ViT全局建模，始终处理的是16倍下采样之后的特征，不适合密集预测型任务。

gongyuandaye·2022-12-17 07:59

论文解析[9] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer文章目录摘要3方法3.1总体框架3.2基于自注意力的移动窗口3.3结构变形5结论摘要这篇论文提出了一个新的ViT

默_silence·2022-12-17 07:22

DeiT：使用Attention蒸馏Transformer

其核心是将蒸馏方法引入VIT的训练，引入了一种教师-学生的训练策略，提出了token-baseddistillation。有趣的是，这种训练策略使用卷积网络

*pprp*·2022-12-16 19:22

大比分领先！ACCV 2022 国际细粒度图像分析挑战赛冠军方案

例如，在数据清洗方面我们去掉二义性的图片；模型选择和方法方面我们使用了ViT-L和Swin-v2；为了提高实验效率，方便整个实验过程的管理，我们基于MMSelfSup和MM

OpenMMLab·2022-12-16 10:39

Next-ViT论文详解

Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios论文：https:

蓝色兔子·2022-12-16 08:19

ViT Transformer论文阅读笔记

arxiv.org/abs/2010.11929代码：https://github.com/google-research/vision_transformer达摩院modelscope模型开源平台快速体验ViT

蓝色兔子·2022-12-16 08:38

VIT模型简洁理解版代码

目录VIT模型简洁理解版代码VIT模型简洁理解版代码##fromhttps://github.com/lucidrains/vit-pytorchimportosos.environ['KMP_DUPLICATE_LIB_OK

HSR CatcousCherishes·2022-12-16 08:04

#今日论文推荐# Transformer 落地出现 | Next-ViT实现工业TensorRT实时落地，超越ResNet、CSWin

wwwsxn·2022-12-16 08:34

ICLR21(classification) - 未来经典“ViT” 《AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS》(含代码分析)

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知主要技术相关讨论实验回顾代码分析预制模块Transformer-BlockViT原文地址Arxiv原文论文阅读方法三遍论文法初识文章完整题目《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》Transformer本身在NLP领域就已经“大红大紫”了，在CV领域，attention机制

我是大黄同学呀·2022-12-16 08:33

ViT论文学习笔记

《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》《每个图片都可以看作16x16的方格（patch），用于大规模图像识别的Transformers》前言Transformer模型在NLP领域取得巨大成功，所以学者也想把注意力机制引入计算机视觉领域。因为适用于NLP的Transformer模型已经较为成熟，所以将其引入到

一云烟雨·2022-12-16 08:03

ViT代码解读

读懂VIT整体思路切块操作位置编码添加多头注意力机制整体思路VisionTransformer是将Transformer应用在计算机视觉中。

m0_53384927·2022-12-16 08:03

【ARXIV2207】Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment

【ARXIV2207】Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenarios

AI前沿理论组@OUC·2022-12-16 08:32

EfficientFormer：在iPhone上能实时推理的ViT模型

：https://arxiv.org/abs/2203.03952代码（即将开源）：https://github.com/hkzhang91/EdgeFormerVisionTransformers(ViT

Amusi（CVer）·2022-12-16 08:31

【transformer】【ViT】【code】ViT代码

桃叶儿尖上尖，柳絮儿飞满了天…1导入库importtorchfromtorchimportnn,einsumimporttorch.nn.functionalasFfromeinopsimportrearrange,repeatfromeinops.layers.torchimportRearrange解释：其中einops库用于张量操作，增强代码的可读性，使用还是比较方便的。教程链接：einop

剑宇2022·2022-12-16 08:31

论文笔记《Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment inRealistic Industrial 》

在这些工作中，我们提出了在现实工业场景中有效部署的下一代愿景变压器，即next-vit，它从延迟/精度权衡的角度主导了CNNs和vit。分别

MarvinP·2022-12-16 08:30

Next-ViT学习笔记

Next-ViT学习笔记Next-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenariosAbstract

麻花地·2022-12-16 08:29

ViT-B参数量计算

ViT-B:layers=12,hidden_size=768,MLP_size=3072,heads=12,params=86M,image_size=384+1参考：https://blog.csdn.net

zkxhlbt·2022-12-16 07:26

论文笔记：Meta-attention for ViT-backed Continual Learning CVPR 2022

论文笔记：Meta-attentionforViT-backedContinualLearningCVPR2022论文介绍论文地址以及参考资料Transformer回顾Self-AttentionVisiontransformer论文的方法MEta-ATtention(MEAT)---AttentiontoSelf-attentionBinaryattentionmasks-GumbelMax技巧

星光点点wwx·2022-12-16 07:25

Transformer Vision（二）|| ViT-B/16 网络结构

1.原理图将一张图片拆分开来如下图所示，下图的0,1,2，…，8,9是用于记录图片的位置信息2.TransformerEncoder结构图(L×指重复堆叠L次)3.实现过程：更为详细的EncoderBlock图上图中的MLPBlock图解为4.MLPHead层注意：在TransformerEncoder前有一个Dropout层，后有一个LayerNorm层训练自己的网络时，可简单将MLPHead层

Anthony_CH·2022-12-16 07:24

ViT-YOLO论文解读

论文：《ViT-YOLO:Transformer-BasedYOLOforObjectDetection》https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021W/

易大飞·2022-12-16 07:24

论文精读：VIT - AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

ABSTRACT虽然Transformer架构已经成为自然语言处理任务的实际标准，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应用，要么用于替换卷积网络的某些组成部分，同时保持它们的整体结构。我们证明了这种对cnn的依赖是不必要的，而一个直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当对大量数据进行预训练，并转移到多个中型或小型图像识别基准数据

樱花的浪漫·2022-12-16 07:24

ViT-Adapter：Vision Transformer Adapter for Dense Predictions

ViT-Adapter：VisionTransformerAdapterforDensePredictions论文地址：https://arxiv.org/abs/2205.0853SL是监督学习，SSL

ACuliflower·2022-12-16 07:54

ViT-Adapter：用于密集预测的视觉Transformer适配器

VisionTransformerAdapterforDensePredictions论文：https://arxiv.org/abs/2205.08534代码（即将开源）：https://github.com/czczup/ViT-Adapter

Amusi（CVer）·2022-12-16 07:52

vit-5

这个是Transformer和vit的合集啊~~以ViT这一典型的Transformer模型为例，使用低成本、高收益的AI模型自动压缩工具（ACT,AutoCompressionToolkit）。

whaosoft143·2022-12-16 07:21

【论文笔记】ConvNeXt论文阅读笔记

paper：AConvNetforthe2020sgithub：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt自从ViT出现，在分类任务中很快取代各种CNN网络拿下

嘟嘟太菜了·2022-12-15 21:37

（pytorch进阶之路）ConvNeXt论文及实现

main.py学习其main.py写法导读ConvNeXt基于RestNet50，灵感来自于Sw-Transformer，对ResNet50进行改进，仍保证是卷积网路，是篇调参发挥极致的论文传统卷积与现代VIT

likeGhee·2022-12-15 21:07

Google顶级网络CoAtNet(CNN+TFM 89.77% ImageNet top1精度)+代码+基于CIFAR10的实验流程

代码链接在最下面同时希望大家可以看看最后我想说的一些话，谢谢介绍：这个是我们人工智能的实践课内容，因为觉得如果做一些没有的实验，那多浪费时间啊，所以想要把从我们刚开始学深度学习开始接触的MLP到ResNet到ViT

Ye_Z·2022-12-15 20:19

关于vit的预研

1图片分类网络ViT、MobileViT、Swin-Transformer、MobileNetV3、ConvNeXt、EfficientNetV22极智AI|详解ViT算法实现_wx621f3bb1e27ee

爱CV·2022-12-15 12:44

ViT论文逐段精读【论文精读】-跟李沐学AI

视频链接：ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibiliViT：过去一年，CV最有影响力的工作推翻了2012Alexnet提出的CNN在CV的统治地位有足够多的预训练数据，NLP的Transformer

MT_Joy·2022-12-15 06:29

[PaperReading]ConvNeXt

除了一开始的图片分块操作，原始的ViT结构没有引入任何归纳偏置。

HenryFar·2022-12-14 22:09

ViT论文笔记

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALEarxiv摘要虽然Transformer架构已成为自然语言处理任务的事实标准，但其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。我们表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像块序列（im

滴嘟滴嘟dzj·2022-12-14 14:30

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