Vit 第2页

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

1.摘要为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题，本文提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net)。首先，将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量，然后，构建重复次数不同的编码器，最后，双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合，得到更加丰富的互补特征信息，从而提高细粒度分类的精度。实验结果表明，BT-Net在CUB-

无妄无望·2024-01-28 22:06

Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型

就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域，让我们来看看最近的这篇论文“VisionMamba:EfficientVisualRe

数据派THU·2024-01-28 08:21

vite搭建vue3.0项目

nextelement-plusaxios-S2、生产依赖yarnaddsass-D修改端口号vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vit

X_8d6a·2024-01-28 04:08

vit细粒度图像分类（二）SwinFC 学习笔记

1.摘要：针对细粒度图像类间差异小、类内差异大等问题，提出了一种基于Swin及多尺度特征融合的模型（SwinFC）。基准骨干网络采用具有多阶段层级架构设计的SwinTransformer模型作为全新视觉特征提取器，从中获取局部和全局信息以及多尺度特征。然后在每个阶段的分支通道上嵌入融合外部依赖及跨空间注意力模块，以捕获数据样本之间的潜在相关性，同时捕捉不同空间方向上具有判别力的特征信息，进而强化网

无妄无望·2024-01-27 13:39

vit细粒度图像分类（三）TRS-DeiT 学习笔记

1.摘要细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性，为了更好地学习细粒度图像的潜在特征，该算法将知识蒸馏引入到细粒度图像分类任务中，提出基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法（ＴＲＳ-ＤｅｉＴ），能使其兼具ＣＮＮ模型和Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型的各自优点。此外，ＴＲＳ-ＤｅｉＴ的新型目标区域选取模块能够获取最具区分性的区域；为了区分任务中的易混淆类，引入对

无妄无望·2024-01-27 13:38

Vite+Electron快速构建一个VUE3桌面应用(三)——打包

打包后还是加载http://localhost:3000是无法运行的，因此，此处需要先用vite打包好，然后使用electron-builder加载vit

@八度余温·2024-01-27 03:32

VIT探索笔记（AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）

VIT探索笔记CodePaper[vit-pytorch](https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/tree/main)参看学习bilibili视频11.1VisionTransformer

FMsunyh·2024-01-26 19:34

YOLOv8优化策略：注意力涨点系列篇 | 多尺度双视觉Dualattention | Dual-ViT，顶刊TPAMI 2023

本文改进：多尺度双视觉Dualattention注意yolo，提升小目标检测能力YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.原理介绍论文：DualVisionTransformer|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要：以前的工作已经提出了几种降低自注意力机制计算成本的策略。其

会AI的学姐·2024-01-26 15:07

torch.matmul和torch.bmm区别

可用于4维数组的相乘，而torch.bmm只能用户3维数组的相乘，以/home/tiger/.local/lib/python3.9/site-packages/transformers/models/vit

taoqick·2024-01-26 11:44

Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘2种解决方案

在安装Stable-diffusionWebuUI时，运行pythonlaunch.py出现Can‘tloadtokenizerfor‘openai/clip-vit-large-patch14问题，这是因为安装过程中需要去

lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

vit细粒度图像分类（一）CADF学习笔记

1.摘要：目的基于Transformer架构的网络在图像分类中表现出优异的性能。然而，注意力机制往往只关注图像中的显著性特征，而忽略了其他区域的次级显著信息，基于自注意力机制的Transformer也是如此。为了获取更多的有效信息，从有区别的潜在性特征中学习到更多的可判别特征，提出了一种互补注意多样性特征融合网络（comple⁃mentaryattentiondiversityfeaturefus

无妄无望·2024-01-25 22:06

T2T VIT 学习笔记（附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11986代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PASSL/tree/main/configs/t2t_vit1

无妄无望·2024-01-23 22:07

【一站式梳理】ViT - Vision Transformer 流程+代码学习记录

ViTPaper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE,ICLR2021.目录ViTPaper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE,ICLR2021.模型流程：输入：TransformerEncoder：MLPhead

DeSOLL·2024-01-23 18:25

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化

1.总述AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:24

GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力

athrunsunny·2024-01-21 19:40

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

©作者|小欣01简介自从VisionTransformer(ViT)被提出以来，Transformer已经成为一种流行的神经网络架构，并广泛的应用到计算机视觉领域之中，如图像分类、目标检测、图像生成和语义分割等任务

CV案例精选·2024-01-21 18:32

[全连接神经网络]Transformer代餐，用MLP构建图像处理网络

一、MLP-Mixer使用纯MLP处理图像信息，其原理类似vit，将图片进行分块(patch)后展平(fallten)，然后输入到MLP中。

ViperL1·2024-01-21 09:55

【Backbone】Vim（Vision Mamba）架构学习笔记

华科王兴刚团队首次将Mamba引入ViT，更高精度、更快速度、更低显存！》【代码复现】《挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现》2引言（1

songyuc·2024-01-21 02:13

VIT(Vision Transformer)学习（三）-纯VIT之swin transformer模型理解

classBalanceLoss(nn.Module):def__init__(self,ignore_index=255,reduction='mean',weight=None):super(BalanceLoss,self).__init__()self.ignore_label=ignore_indexself.reduction=reductionself.criterion=nn.NL

fenghx258·2024-01-20 05:29

Vision Transformer（VIT）模型介绍

计算机视觉文章目录计算机视觉VisionTransformer（VIT）PatchEmbeddingsHybridArchitectureFine-tuningandhigherresolutionPyTorch

工头阿乐·2024-01-18 18:25

VIT transformer详解

VITtransformer详解一、前言二、总体结构三、VIT输入部分四、VITEncoder部分五、CLS多分类输出六、归纳偏置七、参考一、前言论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929

不是二哈的柯基·2024-01-18 04:22

电竞之家：专访Infamous经理：坚持追梦才能圆梦！希望汉堡猫再现

在六月份的S-Li基辅Minor中，一只名为“Anvorgesa”的南美队伍格外引人注目，他们可爱的队标、凶悍的打法以及美丽的经理姐姐Vitória给人留下了深刻印象。

OK电竞天天W·2024-01-18 02:48

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于NLP领域，在CV领域也能取得不错的效果。

深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

详解VIT（Vision Transformer)模型原理, 代码级讲解

一、学习资料链接准备1.首先提供原始论文，VIT（AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）模型提出论文下载：VIT

Trouville01·2024-01-17 01:50

CNN和Transformer相结合的模型

ViT是第一

CV案例精选·2024-01-16 23:01

《预训练周刊》第60期：大模型应用图谱、最大ViT模型PaLI、高效英文语音识别Whisper...

No.60智源社区预训练组预训练研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《预训练周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《预训练周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《预训练周刊》主页，选择“关注TA”。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《预训练周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊本期周刊我们进行了版面调整，将各个方向的研究分别汇总并加

智源社区·2024-01-16 22:10

论文阅读 Vision Transformer - VIT

文章目录1摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解3代码4总结1摘要1.1核心通过将图像切成patch线形层编码成token特征编码的方法，用transformer的encoder来做图像分类2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解解决问题：transformer输入限制:由于自注意力+backbone，算法复杂度为o(n²)，token长度一般要bhnd

highoooo·2024-01-15 16:06

重读VIT：深入探索细节与影响

1.1Bert结构前面说过，VIT几乎和Bert一致，我们来速扫一下Bert模型：input：输入是一条文本。文本中的每个词（token）我们都通过embedding把它表示成了向量的形式。

liiiiiiiiiiiiike·2024-01-14 10:38

4、Swin Transformer：视觉Transformer的革新之路

目录一、论文名称二、背景与动机三、卖点与创新四、具体实现细节1、模型架构2、PatchPartition3、PatchMerging4、SwinTransfomerBlockW-MSASW-MSA五、对比ViT

O_meGa·2024-01-12 15:21

基于STM32F4的NRF24L01驱动程序

基于STM32F4xx的NRF24L01驱动程序提示：硬件平台基于STM32F427VIT6、NRF24L01模块文章目录基于STM32F4xx的NRF24L01驱动程序前言一、NRF24L01简单介绍

Merca QV6·2024-01-11 10:06

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder

GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

51-6 Vision Transformer ，ViT 论文精读

ViT取代了CNN，打通了CV和NLP之间的鸿沟，而且挖了一个更大的多模态的坑。ViT未来有可能真就是一个简洁、高效、通用的视觉骨干网络，而且可以完全不用任何标注信息

深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:41

大模型日报-20240108

该模型利用编码器，如用于音乐理解的MERT、用于图像理解的ViT、用于视频理解的ViViT，以及作为音乐生成模型（音乐解码器）的MusicGen/AudioLDM2模型，

程序无涯海·2024-01-09 23:49

论文阅读-PaLM-E：多模态语言模型

一种体现的多模态语言模型3.1仅解码器LLM3.2仅限前缀解码器LLM3.3在机器人控制回路中体现输出：PaLM-E4.不同传感器模式的输入和场景表示4.1状态估计向量4.2VisionTransformer(ViT

baidu_huihui·2024-01-09 13:14

哥又来看论文了《Deepfake Video Detection Using Convolutional Vision Transformer》

2.我们的贡献是我们在ViT架构中添加了一个CNN模块，并在DFDC数据集上取得了具有竞争力的结果。卷积VIT（卷积与vit的结合）模型架构由两部分组成

一只发呆的猪·2024-01-08 11:55

【pytorch学习】深度学习教程 and 实战

pytorch编程实战博主：https://github.com/lucidrainshttps://github.com/lucidrains/vit-pytorch

联系丝信·2024-01-08 06:13

【面试经验分享】百度NLP一面凉经

提问ViT的模型架构和细节，它是

明月出天山_·2024-01-07 08:35

Transformer模型中前置Norm与后置Norm的区别

文章目录前言不同位置的作用总结前言在讨论Transformer模型和VisionTransformer(ViT)模型中归一化层位置的不同，我们首先需要理解归一化层（Normalization）在这些模型中的作用

JOYCE_Leo16·2024-01-06 04:23

Stable Diffusion Webui在Linux服务器第一次运行不能连接huggingface

MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co',port=443):Maxretriesexceededwithurl:/openai/clip-vit-large-patch14

Moriton·2024-01-05 21:35

Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘问题解决

Can’tloadtokenizerfor'openai/clip-vit-large-patch14’问题解决.如果你在安装stable-diffusion的时候遇到了这个问题，可以下载本博客的绑定资源

qq_39352483·2024-01-05 21:59

浅析Transformer为什么在多模态任务中受欢迎的原因——以kaggle热门比赛为例

随着去年ViT的出现，cv领域也同样掀起了transformer热潮

CV案例精选·2024-01-05 08:03

【论文阅读】swin transformer阅读笔记

在vit以后证明了transformer在视觉任务中的一系列表现videoswintransformer在视频上很好的效果swinMLP自监督掩码自监督效果很炸裂swintransformer成了视觉领域一个绕不开的

小松不菜·2024-01-04 23:22

Vision Transformer原理

ViT（VisionTransformer）解析-知乎VisionTransformer模型ViT将Transformer结构完全替代卷积结构完成分类任务，并在超大规模数集上取得了超越CNN的效果。

兔子牙丫丫·2024-01-04 21:34

Visual Transformer (ViT)模型详解

1Vit简介1.1Vit的由来ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好

智慧医疗探索者·2024-01-01 20:24

第二十五周：文献阅读笔记（swin transformer）

摘要Abstract1.swintransformer文献笔记1.1.文献摘要1.2.引言1.3.SwinTransformer原理1.3.1.整体架构1.3.2.PatchMerging1.3.3.VIT

@默然·2024-01-01 16:53

第二十四周：文献阅读笔记（VIT）

第二十四周：文献阅读笔记摘要Abstract1.文献阅读1.1文献题目1.2文献摘要1.3引言1.4VIT1.4.1Embedding层结构详解1.4.2BN和LN算法1.4.3TransformerEncoder