Vit 第21页

Visual Transformer (ViT) 代码实现 PyTorch版本-是一个详细的说明

@[TOC](VisualTransformer(ViT)代码实现PyTorch版本-是一个详细的说明)英文原版：https://github.com/FrancescoSaverioZuppichini

溯水xiangling·2022-11-21 12:26

【超详细】初学者包会的Vision Transformer（ViT）的PyTorch实现代码学习

放一些链接：up霹雳吧啦Wz针对ViT写的博客，论文原文链接，timm库作者的GitHub主页，timm库链接，timm库的官方指南，以及一个非官方的timm库的推荐文章。模型示意图（Base1

NeverEnough_·2022-11-21 12:55

ViT结构详解（附pytorch代码）

参考这篇文章，本文会加一些注解。源自paper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALEViT把tranformer用在了图像上,transformer的文章:AttentionisallyouneedViT的结构如下：可以看到是把图像分割成小块，像NLP的句子那样按顺序进入transformer，经过MLP后，

蓝羽飞鸟·2022-11-21 12:24

Swin Transformer 论文与代码阅读

在ViT将Transformer运用到视觉领域之后，基于Transformer的视觉模型遍地开花，SwinTransformer就是其中的代表，SwinTransformer主要解决了Transformer

ChiruZy·2022-11-21 12:38

VIT和Swin Transformer

一VIT模型1代码和模型基础以timm包为代码基础，VIT模型以vit_base_patch16_224作为模型基础2模型结构2.1输入的图像B∗3∗224∗224B*3*224*224B∗3∗224∗

qq_41131535·2022-11-21 12:06

ViViT: A Video Vision Transformer 用于视频数据特征提取的ViT详解【码字中。。】

目录前言摘要一、OverviewofViT回顾视觉ViT二、Embeddingvideoclips视频嵌入方法2.1uniformframesampling均匀采样2.2tubeletembedding

萝卜社长·2022-11-21 12:05

Transformer整体结构代码详解

我对于Transformer结构的pytorch版本进行了代码的梳理以及部分解析，Transformer在自然语言处理以及计算机视觉领域均大放异彩，极大地促进了语言以及视觉(ViT,Swin-T)这两大最为常见的信号的统一处理

春野运·2022-11-21 12:05

When Shift Operation Meets Vision Transformer: An Extremely Simple Alternative to Attention Mechanis

AbstractIntroductionRelatedWorkShiftBlockArchitectureVariantsExperimentAblationStudyMLP中的展开比τ\tauτ移位通道的百分比Percentageofshiftedchannels移位的像素数Shiftedpixels训练方案ViT-styletrainingschemeconclusionAbstrac

big_hm·2022-11-21 10:59

【读点论文】A ConvNet for the 2020s，结合swin transformer的结构设计和训练技巧调整resnet网络，在类似的FLOPs和参数量取得更好一点的效果

另一方面，普通的ViT在应用于一般的计算机视觉任务时面临困难，如目标检测和语义分割。

羞儿·2022-11-21 10:27

全面分析Vision Transformer如何work的、优势（从低层原理角度）

摘要：近来一段时间，有关视觉ViT的工作层出不穷，目前计算机视觉社区大多将ViT的成

showfaker_·2022-11-21 10:51

python引入不同级文件夹下的包显示：ModuleNotFoundError: No module named ‘****‘的问题

欲在examples/imagenet文件夹下的main.py中引入pytorch_pretrained_vit文件夹下的model.py原来的程序中使用的是下面这条代码：frompytorch_pretrained_vitimportViT

qq_48902945·2022-11-21 08:54

Swin Transformer【Backbone】

ViT让transformer从NLP直接应用到CV有两个直接的问题：尺度问题（比如行人，车等大大小小的尺度问题在NLP领域就没有），序列问题（如果以图像像素点为基本单位，序列太大）。

太简单了·2022-11-21 03:50

Next-ViT: Next Generation Vision Transformer for Efficient Deployment in Realistic Industrial Scenar

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.05501.pdf代码地址：httpsNext-ViT:NextGenerationVisionTransformerforEfficientDeploymentinRealisticIndustrialScenar

小小小~·2022-11-20 21:51

[Transformer]Mobile-Former:Bridging MobileNet and Transformer

formAbstractSectionIIntroductionSectionIIRelatedWorkLight-weightconvolutionalneuralnetworksCNN与ViT结合SectionIIIOurMethod

黄小米吖·2022-11-20 21:17

重磅开源！87.5%准确率！十字形注意力的CSWin Transformer

写在前面本文工作的出发点和目前大多数的ViT的出发点非常相似，都是为了

Amusi（CVer）·2022-11-20 21:38

Pale Transformer：新视觉ViT主干

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童PaleTransformer：AGeneralVisionTransformerBackbonewithPale-ShapedAttention论文：https://arxiv.org/abs/2112.14000代码：https://github.com/BR-IDL/PaddleViT最近，Transform

Amusi（CVer）·2022-11-20 21:38

又一篇视觉Transformer综述来了！

其中非常有代表性就是：DETR、ViT等。CVer上周第一时间推送了：华为&北大等联合最新提出的视觉Transformer综述，这周又来了一篇视觉Transformer新综述！

Amusi（CVer）·2022-11-20 20:20

使用ViT（Vision transformer）来训练Cifar10数据集

使用ViT（Visiontransformer）来训练Cifar10数据集下面的代码是使用ViT训练Cifar10数据集的demo。"""

HELLOWORLD2424·2022-11-20 15:16

2023届-计算机视觉算法岗实习面经

字节一面1、自我介绍+项目介绍2、论文的motivation、实施细节3、bn层与卷积层参数融合4、Transformer的计算量和ViT的计算量5、如何降低Transformer的计算量6、开放性问题如何从零开始完成一个基于深度学习的业务在已有的业务基础上

liuz_notes·2022-11-20 15:38

Swin Transformer

HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows，绕不开的baseline,多模态用有新意的方法有效的解决一个研究问题（1）SwinTransformer整体架构SwinTransformer与VIT

东街流浪猫·2022-11-20 12:40

＜4＞高效解读Swin Transformer

Abstract：ViT(VisionTransformer)在图像大模型领域取得了突破性的进展，然而高昂的计算代价与单一的尺度信息限制了其的推广。

liu_xfx·2022-11-20 12:07

Swin-Transformer

ViT验证了在大规模数据集上进行预训练，然后迁移

陶将·2022-11-20 12:36

swin transformer 论文精读

swintransformer摘要旨在将transformer用在所有视觉任务上(之前的vit只是将transformer用在分类任务上)用在视角任务上有两个难点largevariationsinthescaleofvisualentitiesthehighresolutionofpixelsinimagescomparedtowordsintext

Rui@·2022-11-20 12:33

Swin Transformer论文精读【论文精读】

Swintransformer:HierarchicalvisiontransformerusingshiftedwindowsSwinTransformer是ICCV21的最佳论文，它之所以能有这么大的影响力主要是因为在ViT

MrRoose·2022-11-20 12:33

89.77%准确率！谷歌大脑提出CoAtNet：结合卷积和注意力

谷歌两天祭出两大Backbone，昨天的ViT-G，今天的CoAtNet…注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet: Marrying Convolution and Attention for All Data Sizes

谷歌两天祭出两大Backbone，昨天的ViT-G，今天的CoAtNet…注：别老收藏呀，欢迎点赞，支持分享！想看更多CVPR2021论文和开源项目可以点击：CVPR2021-Papers-

Amusi（CVer）·2022-11-20 10:24

CoAtNet：Marrying Convolution and Attentionfor All Data Sizes文章详解（结合代码）

1.简介混合深度卷积和自注意力论文中提到了的ViT的主要限制之一是其令人印象深刻的数据需求。

Orange_sparkle·2022-11-20 10:18

Deformable Attention学习笔记

一方面，在ViT中使用密集注意力会导致过多的内存和计算成本，特征会受到

麻花地·2022-11-20 07:17

CV领域Transformer这一篇就够了（原理详解+pytorch代码复现）

注意力机制和自注意力机制的区别2.2编码-译码中的attention2.3自注意力机制计算流程三、多头注意力机制3.1多头注意力机制计算过程3.2多头自注意力机制计算过程3.3位置编码四、VisionTeansformer（ViT

惊鸿落-Capricorn·2022-11-20 07:16

Pytorch一行代码便可以搭建整个transformer模型

更多Transformer模型VIT模型SWINTransformer模型

人工智能研究所·2022-11-20 07:30

Zero Padding（零填充）——在卷积神经网络中的作用？

通过阅读查找，也找到了一系列学习资源：资源1：ViT进展汇总思维导图资源2：Howdoneuralnetworksseedepthinsingleimages?

MengYa_DreamZ·2022-11-20 06:33

语义分割系列26-VIT+SETR——Transformer结构如何在语义分割中大放异彩

SETR：《RethinkingSemanticSegmentationfromaSequence-to-SequencePerspectivewithTransformers》重新思考语义分割范式，使用Transformer实现语义分割。论文链接：SETRVIT：《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》首次

yumaomi·2022-11-20 05:14

TransUNet：Transformers Make Strong Encoders for Medical Image Segmentation用于医疗图像分割的transformers编码器详解

https://github.com/Beckschen/TransUNet首篇将transformers用于医疗分割的文章设计的Idea：UNet+transformers的结合体，使用的具体模块:ViT

山城火锅有点甜·2022-11-20 05:08

ViT中的DropPath代码

DropPath代码DropPath代码DropPath代码最近在学习ViT模型，记录一下其中的droppath操作，实际上就是对一个batch中随机选择一定数量的sample，将其特征值变为0：ViTgithub

carambola_TaoYang·2022-11-20 04:15

Meta AI提出DeiT III：ViT训练的全新baseline

点击上方“视学算法”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达转载自：机器之心作者：AdamZewe|编辑：赵阳、张倩本文提出了训练视觉Transformer（ViT）的三种数据增强方法：灰度、过度曝光

视学算法·2022-11-20 02:11

3.一脚踹进ViT——ViT总结完善

3.ViT前两节搭建了ViT结构框架，对Encoder中最重要的MSA部分进行构建，同时还介绍了Transformer用在视觉上与NLP不同的地方，对patchembedding也进行了介绍，首先对前两节进行一个简单回顾

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 02:31

1.一脚踹进ViT——Pytorch搭建ViT框架

一脚踹进ViT——Pytorch搭建ViT框架本系列根据百度飞浆Paddle教程，学习整理后的博客，本文主要使用pytorch对残差网络ResNet18进行实现，首先对代码以及结构搭建进行熟悉，进而介绍简单的机器学习以及

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 02:00

2.一脚踹进ViT——Attention机制原理及实现

2.一脚踹进ViT——Attention机制原理及实现同样是百度飞浆课程的笔记，视频中的图就拿来用了1.注意力（Attenetion）机制原理先来看传统RNN结构如何最终演变到我们目前的注意力机制RNN

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 02:00

“文艺复兴” ConvNet卷土重来，压过Transformer！FAIR重新设计纯卷积新架构

本文是FAIR的ZhuangLiu(DenseNet的作者)与SainingXie(ResNeXt的作者)关于ConvNet的最新探索，以ResNet为出发点，逐步引入近来ViT架构的一些设计理念而得到的纯

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

ShiftViT用Swin Transformer的精度跑赢ResNet的速度，论述ViT的成功不在注意力！

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来源丨集智书童注意力机制被广泛认为是VisionTransformer(ViT)成功的关键，因为它提供了一种灵活和强大的方法来建模空间关系

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

EfficientFormer | 苹果手机实时推理的Transformer模型，登顶轻量化Backbone之巅

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VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，在各种基准测试中取得了可喜的成果

Tom Hardy·2022-11-20 01:27

计算机视觉论文速递（九）EfficientFormer： Vision Transformers at MobileNet Speed 轻量化实时推理的Transformer模型

计算机视觉论文速递（九）EfficientFormer：VisionTransformersatMobileNetSpeed轻量化实时推理的Transformer模型1.摘要2.引言3.ViT的延迟分析

Jasper0420·2022-11-20 01:24

论述ViT的成功不在注意力，ShiftViT用 Swin Transformer 的精度跑赢ResNet的速度

注意力机制被广泛认为是VisionTransformer(ViT)成功的关键，因为它提供了一种灵活和强大的方法来建模空间关系。然而，注意力机制真的是ViT不可或缺的组成部分吗？

机器学习社区·2022-11-20 01:54

EfficientFormer：轻量化ViT Backbone

论文：《EfficientFormer:VisionTransformersatMobileNetSpeed》VisionTransformers(ViT)在计算机视觉任务中取得了快速进展，开启了Vision

ZOMI酱·2022-11-20 01:21

ViT 训练的全新baseline

选自arXiv作者：AdamZewe机器之心编译编辑：赵阳、张倩本文提出了训练视觉Transformer（ViT）的三种数据增强方法：灰度、过度曝光、高斯模糊，以及一种简单的随机修剪方法(SRC)。

机器学习与AI生成创作·2022-11-20 01:49

4.一脚踹进ViT——ViT再审视与DeiT的实现

4.一脚踹进ViT——ViT再审视与DeiT的实现1.ViT的几个问题1.1为什么不在MLP中做LayerNorm？

Jorko的浪漫宇宙·2022-11-20 01:42

应用于图像的自注意力机制（SENet、CBAM、ECA）+yolo浅析（CSPDarknet53）+ViT

应用于图像的自注意力机制自注意力机制应用于图像主要结合CNN或transformer实现相关任务，如图像分割、识别和定位等。自注意力可以分为对通道的或对空间的自注意力，或者两者的结合参考原文：Pytorch图像处理中注意力机制的解析与代码详解经典网络模型1——SENet详解与复现SENetSENet使用了通道注意力机制如下图所示，SENet是将原始数据通过一个卷积操作Ftr，得到c2通道h高w宽的

qq_47698599·2022-11-20 00:55

【读点论文】EfficientViT: Enhanced Linear Attention for High-Resolution Low-Computation将softmax注意力转变为线性注意力

EfficientViT:EnhancedLinearAttentionforHigh-ResolutionLow-ComputationVisualRecognitionAbstract视觉transformer(ViT

羞儿·2022-11-20 00:10

pip install einops安装失败

跑ViT代码时需要安装einops库，但是终端输入pipinstalleinops提示：百度说的是需要换源，将安装源更改为豆瓣源安装仍然失败。

巷末巷陌·2022-11-19 20:38

ViT学习笔记

ViT与Vitae笔记文章目录ViT与Vitae笔记前言一、ViT模型与详解1.图像分块处理2.位置信息编码3.Norm&Mutil-HeadAttention4.Resnet5.MLP6.最终分类输出二

m0_53374472·2022-11-19 18:44

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