Vit

vit transformer时序预测

界面：输入前60个星球的名字，预测第61个星球名字。代码部分：数据格式：训练代码：train.pyfrommodelsimportmodelfromdatasetimportMydataimporttorchimportwarningswarnings.filterwarnings("ignore")path=input("请输入数据集路径:")epochs=input("请输入训练次数(整数):
qq 1735375343·2022-11-29 15:53

[pytorch] monai Vit 网络 图文分析

monaiVit网络图文分析VisionTransformer(ViT)NetworkstructureComposition1.PatchEmbeddingBlockDescriptionSourcecodeTouse2
liyihao76·2022-11-29 14:51

VIT Vision Transformer | 先从PyTorch代码了解

文章原创自：微信公众号「机器学习炼丹术」作者：炼丹兄联系方式：微信cyx645016617代码来自github【前言】：看代码的时候，也许会不理解VIT中各种组件的含义，但是这个文章的目的是了解其实现。
微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-11-29 14:20

vit训练-超算下卸载和安装python的apex包

目录一、卸载apex二、下载apex-master压缩包、上传并解压三、安装apex，开始训练四、vit训练命令4.1四张显卡0，1，2，3训练（加载预训练权重）：4.2两张卡0，1训练（不加载预训练权重
是七叔呀·2022-11-29 13:38

基于SwinTransformer+UNet的遥感图像语义分割

目录摘要1.Introduction2.RelatedWork2.1.基于CNN的RS语义分割2.2.自注意力机制2.3.ViT3.方法3.1.网络结构3.2.SwinTransformerblock3.3
tzc_fly·2022-11-29 11:25

Transformer注意力机制总结

ViT直接上图这个是最原始的transformer，后续出的一些transformer都是在这个基础上进行的改进。
Dream Algorithm·2022-11-29 08:55

超越Swin，Transformer屠榜三大视觉任务！微软推出新作：Focal Self-Attention

作者丨小马编辑丨极市平台写在前面VIsionTransformer（ViT）和它的一系列变种结构在CV任务中取得了不错的成绩，在其中，Self-Attention（SA）强大的建模能力起到了很大的作用。
极市平台·2022-11-29 07:27

使用单GPU 实现24小时内完成训练vison transformer

然而，从头开始训练ViT模型可能会耗费大量资源和时间。在本文中旨在探索降低ViT模型训练成本的方法。引入了一些算法改进，以便能够在有限的硬件（1GPU）和时间（24小时）资源下从头开始训练ViT模型。
@BangBang·2022-11-28 23:53

2021深度学习的研究方向推荐！Transformer、Self-Supervised、Zero-Shot和多模态

1.Transformer自从去年DETR和ViT出来之后，计算机视觉领域掀起了Transformer狂潮。目前可以做的主要有两个路径，一个是魔改DETR和ViT，另一个是不同task迁移算法。
Datawhale·2022-11-28 20:33

[pytorch] ViT 2D + 3D代码 实现,改写

[pytorch]ViT2D+3D代码实现,改写网络结构ViT2D改写3blocksperstage3DViT本文只介绍ViT的代码实现，需要对ViT有基础的了解。
liyihao76·2022-11-28 16:09

ViT：Vision Transformer经典论文精读 v2

原文：DosovitskiyA,BeyerL,KolesnikovA,etal.Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale[J].arXivpreprintarXiv:2010.11929,2020.源码1：https://github.com/google-research/vision_transformer源
Civisky·2022-11-28 07:50

论文阅读——Vision Transformer(ViT)

AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale1.Motivation2.Contribution3.Method3.1VisionTransformer3.2Fine-tuningandHigherResolution4.Experiment1.Motivation在视觉领域，自注意力机制也只是部分替代卷积网络或者和
猫猫头不写bug·2022-11-28 07:45

Vision In Transformer——（VIT论文阅读）

TransformersForImageRecognitionAtScale1.摘要（Abstract）2.介绍（Introduction）3.相关工作（RelatedWork）4.方法（Method）4.1.VIT
scl52tg·2022-11-28 07:45

CV攻城狮入门VIT(vision transformer)之旅——近年超火的Transformer你再不了解就晚了！

作者简介：秃头小苏，致力于用最通俗的语言描述问题专栏推荐：深度学习网络原理与实战近期目标：写好专栏的每一篇文章支持小苏：点赞、收藏⭐、留言文章目录CV攻城狮入门VIT(visiontransformer
秃头小苏·2022-11-28 07:11

mmclassification 配置记录

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档@TOCmmclassification配置记录前言mmclassification出现发现尤其是在使用vit相关backbone时候会出现这个问题
灰太狼241·2022-11-28 07:36

swin-transformer初步理解

一、初步介绍近期Transformer在CV领域掀起了一股热潮，从图像分类的ViT，到目标检测的DETR，再到图像分割的SETR以及3D人体姿态的METRO，预计在未来所有CNN能干的事情，都会涌现出一大批论文
追光少年羽·2022-11-27 19:31

理解 Swin Transformer

引言VisionTransformer（ViT）的提出让大家意识到transformer不仅在NLP领域表现得很好，在CV领域也充满了潜力，但ViT论文仅验证了transformer在图像分类任务上的性能
炫彩脆皮鸡·2022-11-27 19:29

仅使用 2040 张图像训练视觉Transformer！南大新作IDMM：小数据集也能训的好！

Transformer架构的强大性能不仅在NLP领域成为了主流，也在代替卷积神经网络CNN，成为视觉识别的一个方向（ViT）。
Amusi（CVer）·2022-11-27 18:24

Visiom Transformer 代码实现--ViT

论文阅读地址Embedding层根据ViT的模型结构，第一步需要将图片划分为多个Patches，并且将其铺平。如下图所示。
码啥码·2022-11-26 19:26

论文阅读--视觉Transformer(ViT)

论文名称：ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE论文下载：https://arxiv.org/abs/2010.11929原论文对应源码：https://github.com/google-research/vision_transformerPytorch实现代码：pytorch_classification
码啥码·2022-11-26 19:26

；谷歌用协同训练策略实现多个SOTA，单一ViT模型执行多模态多任务

01#行业大事件语言大模型的终极目标是什么？在自然语言处理（NLP）领域，暴力美学仍在延续。自2018年谷歌推出BERT（3.4亿参数）以来，语言模型开始朝着「大」演进。国内外先后出现了参数量高达千亿甚至万亿的语言模型，比如谷歌的T5（110亿）、OpenAI的GPT-3（1,750亿）、智源研究院的WuDao2.0（1.75万亿）……有人不禁会问，语言模型的参数越来越大，它们究竟能做些什么，又智
极链AI云·2022-11-26 18:05

神经网络的几点思考

参考mobilevit做语义分割不用任何像素标签，UCSD、英伟达在ViT中加入分组模块GroupViT架构GroupViT包含按阶段分组
AI视觉网奇·2022-11-26 15:58

UniFormerV2开源：基于ViT的高效视频识别

©作者|黎昆昌单位|上海AILab研究方向|视频行为识别TL;DR论文标题：UniFormerV2:SpatiotemporalLearningbyArmingImageViTswithVideoUniFormer论文链接：https://arxiv.org/abs/2211.09552代码链接：https://github.com/OpenGVLab/UniFormerV2简单介绍一下我们最近放
PaperWeekly·2022-11-26 12:30

【ViT详解】Vision Transformer网络结构及代码解读

arxiv.org/abs/2010.11929源码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer前言本周再次跟着沐神重读了一遍视觉领域里程碑式文献ViT
Marlowee·2022-11-26 09:10

Vision Transformer 理论详解

VIT模型的效果从图中可以看出VIT不仅在NLP领域应用，在CV领域的效果也非常好。VIT模型架构首先输入一张图片，然后将图片分成一个个patches.对
@BangBang·2022-11-26 09:09

Vision transformer的详解

参考:https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/118242600.这个人讲得挺好的，很适合小白ViT的整体架构————————————————
蓝翔技校的码农·2022-11-26 09:06

ViT杀疯了，10+视觉Transformer模型详解

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。
小白学视觉·2022-11-26 09:36

VIT：Vision Transformer超级详解含代码

论文原文：AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale1.VIT模型架构图简单而言，模型由三个模块组成：(1)LinearProjectionofFlattenedPatches
思艺妄为·2022-11-26 09:35

Vision Transformer 模型详解

Visiontransformer提出时用transformer来做CV还是很有限的；在视觉领域，自注意力要么是跟卷积神经网络一起使用，要么用来把某一些卷积神经网络中的卷积替换成自注意力，但是还是保持整体的结构不变；ViT
aixiaomi123·2022-11-26 09:04

NeurIPS2021-《YOLOS》-ViT现在可以做目标检测任务啦！华科提出目标检测新方法YOLOS...

关注公众号，发现CV技术之美1写在前面Transformer能在对2D空间结构了解最少的情况下，从序列到序列的角度执行2D对象级别识别吗？为了回答这个问题，作者提出了YouOnlyLookatOneSequence（YOLOS），这是一个基于原始视觉Transformer的目标检测模型，尽可能少的进行模型修改和加入归纳偏置。作者发现，仅在ImageNet-1k数据集上预训练的YOLOS已经能够在C
我爱计算机视觉·2022-11-26 08:33

transformer 算法学习

参考：Transformer算法——总结CV领域Transformer这一篇就够了（原理详解+pytorch代码复现）ViT论文及代码解读-ICLR2021：Transformer用于视觉分类也有很好的性能用
Christo3·2022-11-26 07:40

VIT论文精读

VIT可以解决cnn难以解决的问题，例如针对一些图片（如遮挡，纹理偏移，对抗贴图，分块排列组合等）需要解决的难题：如何将2D的图片转换为1D的序列，但是实现起来计算复杂度太高。
CVer1024·2022-11-26 04:30

【深入思考】卷积网络（CNN）的平移不变性

相信大家在看论文的时候，会发现引言里面常常会阐述ViT与CNN各自的优势，对于ViT来说，那自然是全局关系的建模，而对于CNN来说，归纳偏差、平移不变性亦是常见的字眼。
风巽·剑染春水·2022-11-26 01:03

Q&A:Transformer, Bert, ELMO, GPT, VIT

南方阴雨绵绵的气候出门都成了一种奢望，即便冬季漫长而又枯燥，但那真正意义上的春天也将悄然来临。这样的开头并不多见，那今天为什么要舞文弄墨呢？因为感冒它终于好了！所以对近期的科研工作做个小结，但是呢很多地方不敢细想，水太深，把握不住，就写写常见的questionandanswer一、Q&A：Transformer1.Transformer为什么要使用多头注意力机制呢？你可以想啊，这件事情就是，我们在
深度科研·2022-11-25 15:10

ViT系列 | 24小时用1张GPU训练一个Vision Transformer可还好？

作者|小书童编辑|汽车人点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【全栈算法】技术交流群后台回复【transformer综述】获取2022最新ViT综述论文
自动驾驶之心·2022-11-25 13:36

【Transformer学习笔记】DETR：将transformer引入目标检测领域

之前我们有讲过如何将transformer引入CV领域，想去看看的同学可以点击这里：【Transformer学习笔记】VIT解析VIT论文中最后的实验解决的是一个多分类任务。
不想写代码不想秃头·2022-11-24 22:43

Multiscale Vision Transformers 论文阅读

模型1.多头池化注意力（MultiHeadPoolingAttention）2.多尺度变换器网络(MultiscaleTransformerNetworks)2.1VisionTransformer(ViT
scarlet witcher·2022-11-24 21:27

论文速读：FAIR 最新 ViT 模型 改进多尺度 ViT --- Improved Multiscale Vision Transformers

ImprovedMultiscaleVisionTransformersforClassificationandDetectionFigure1.OurImprovedMViTisamultiscaletransformerwithstate-of-the-artperformanceacrossthreevisualrecognitiontasks.[pdf][GitHub]本文提出的多尺度Vi
Phoenixtree_DongZhao·2022-11-24 21:27

Vision Transformer 论文 + 详解（ ViT ）

论文名叫《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》一张图片等价于16x16的单词，顾名思义，ViT就是把图片分割成
CV小Rookie·2022-11-24 21:23

AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE——ViT全文翻译

一文读懂ViT：ViT快速理解VisioninTransformer文章目录全文翻译-VisioninTransformer-相关说明基本信息介绍ABSTRACT1INTRODUCTION2RELATEDWORK3METHOD3.1VISIONTRANSFORMER
陈嘿萌·2022-11-24 10:42

分享 | 视觉无监督学习新范式：MAE

近日，FAIR的最新论文《MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners》提出了一种更简单有效的用于ViT无监督训练的方法MAE，并在ImageNet-1K数据集上的
深兰深延AI·2022-11-24 10:40

论文阅读 （四）Vision Transformer ViT学习

视频：ViT论文逐段精读【论文精读】https://www.bilibili.com/video/BV15P4y137jb?
Ray Song·2022-11-24 10:39

Swin Transformer 论文精读，并解析其模型结构

直到NLP领域中Transformer的崛起，并经ViT应用到视觉领域后，我们感受到了Transformer全局建模的强大之处。
Flying Bulldog·2022-11-24 10:39

ViT论文学习

模型最重要的部分——怎么把cv问题转到nlp问题，即图片到tokens参考B站：37分走一遍单张图片的前向（多张只需在所有尺寸的最前面加上batchsize即可）：1.224x224x3------------------------输入图片尺寸2.196x768---------------------------分割为尺寸为16x16的patch序列s。通道数变为768，768这个数是怎么出来
构建的乐趣·2022-11-24 10:08

课程九学习笔记: 自监督ViT算法：BeiT和MAE

课程九学习笔记:自监督ViT算法：BeiT和MAE1.SSL在NLP中的应用：2.Bert3.BeiT4.MAE：MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners5
Laura_Wangzx·2022-11-24 10:37

已解决：KeyError: ‘Transformer/encoderblock_0/MultiHeadDotProductAttention_1/query\\kernel is

最近在研究Transformer在细粒度图像的应用，解决vit源码的坑KeyError:'Transformer/encoderblock_0/MultiHeadDotProductAttention_
叫我小张就行了·2022-11-24 10:36

【深度学习】ToMe：我的方法无需训练即可加速 ViT 模型｜搞懂Transformer系列

作者丨科技猛兽编辑丨极市平台导读这篇文章提出了一种无需训练即可加速ViT模型，提高吞吐量的方法TokenMerging(ToMe)。
风度78·2022-11-24 10:03

兼具Swin和ViT的优势！可用于MAE预训练的超简单层次Transformer结构

高效实现的一个关键思想是在整个目标网络编码器中丢弃掩蔽图像patch或token，这要求编码器是普通视觉Transformer（例如ViT），但是分层视觉Transformer（例如SwinTransformer
PaperWeekly·2022-11-24 10:33

注意力机制、Transformer、Vit、MAE学习资料记录

Transformer:论文:论文博客:我导博客源码：深入剖析PyTorch中的TransformerAPI源码VisionTransformer:论文论文博客:我导博客源码：VisionTransformer(ViT
Albert_XZR·2022-11-24 10:29

论文笔记： ICLR2021 Deformable DETR: Deformable Transformers for End-to-End Object Detection

参考：DeformableDETR学习笔记_WaitPX的博客-CSDN博客_deformabledetr基于Transformer的ViT、DETR、DeformableDETR原理详解-Jerry_Jin
_击空明兮溯流光_·2022-11-24 09:50
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