Vit 第23页

ViT论文以及代码阅读

参考-知乎-ViT论文及代码解读-ICLR2021：Transformer用于视觉分类也有很好的性能论文链接：2021-ICLR-AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale

张好好-学习·2022-11-16 18:18

【论文视频】ViT论文逐段精读. ICLR 2021【论文精读】

领域上来用什么方法解决将图片打成patch，转换为token，其余同Transformer效果如何小数据集上效果不及CNN，但数据量上来了超过CNNpaperwithcode网站霸榜ImageNet（基于ViT

I"ll carry you·2022-11-16 17:38

ViT解读

ViT0前言1Transformerencoderdecoder2ViT3总结0前言Transformer被广泛使用在nlp领域，在处理序列化数据方面具有优势，最初提出的论文是attentionisallyouneed

超超爱AI·2022-11-16 17:07

Vision Transformer(ViT)用于图片分类

VisionTransformer(ViT)是很新的模型，2020年10月挂在arXiv上，2021年正式发表。在所有的公开数据集上，ViT的表现都超越了最好的ResNet。

人工智能与算法学习·2022-11-16 17:07

深度学习论文精读[14]：Vision Transformer

从这篇文章开始，我们把深度学习语义分割的目光转向Transformer，即基于ViT的语义分割模型。在正式介绍Transformer分割网络之前，需要先了解一下ViT的分类网络。

louwill12·2022-11-16 17:05

ViT论文解读

文章目录创新点算法classtoken位置编码实验与SOTA比较结论论文:《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》代码:https://github.com/google-research/vision_transformer创新点作者表明在视觉任务上，CNN并不是必须的，Transformer也可以很好的执

‘Atlas’·2022-11-16 17:58

什么是VIT？

VIT就是VisionTransformer。

薇酱·2022-11-16 17:55

vit网络模型简介

目录一、前言1.1Transformer在视觉领域上使用的难点1.2输入序列长度的改进1.3VIT对输入的改进二、VisionTransformer模型2.1Embedding层2.2TransformerEncoder2.3MLPHead2.4

你饿了嘛？？·2022-11-16 17:54

VIT基础概述

四，VIT概述需要在的数据集上进行预训练。Vit本质为transformerencoder网络。算法Vit将图片划分为大小相同的patches，可以重叠划分，也可以不重叠划分。

看不见我呀·2022-11-16 16:20

全网最强ViT (Vision Transformer)原理及代码解析

1.PatchEmbeddingTransformer原本是用来做NLP的工作的，所以ViT的首要任务是将图转换成词的结构，这里采取的方法是如上图左下角所示，将图片分割成小块，每个小块就相当于句子里的一个词

CHAOS万有引力·2022-11-16 16:50

ViT网络模型

一、背景介绍：自2017年Google提出的Transformer结构以来，迅速引发一波热潮，最初《Attentionisallyouneed》这篇论文的提出是针对于NLP领域的，通过自注意力机制代替传统处理序列数据时采用的循环神经网络结构，不仅实现了并行训练，提升了训练的效率，同时也在应用中取得很好的结果。之后的一段时间中，各种基于Transformer改进的网络结构涌现出来，在不同领域中都达到

Yore_·2022-11-16 16:19

ViT源码讲解

ViT源码讲解前言源码讲解网络总体架构ViT中的DropPathViT中的PatchEmbeddingViT中的attention模块ViT中的MLPblock模块ViT中的EncoderBlock模块整个

carambola_TaoYang·2022-11-16 16:48

ViT：视觉Transformer backbone网络ViT论文与代码详解

VisionTransformer(ViT)可以算是整个Visuier任务的backbone网络。提出ViT模型的这篇文章题名为AnImageisWorth16x16Words:Transformer

louwill12·2022-11-16 16:14

CvT: Introducing Convolutions to Vision Transformers

文章添加链接描述1：作者将卷积引入到VIT中，产生了相比于VIT更好的结果，通过一个包含卷积token编码的分层transformer，和一个使用卷积投射的transformer块。

翰墨大人·2022-11-16 07:58

Vision Transformer (ViT) 代码实现PyTorch版本

VisionTransformer代码实现PyTorch版本简介ViT模型整体结构DataPatchesEmbeddingsCLSTokenPositionalEncodingTransformerEncoderBlockAttentionResidualsMLPTransformerEncoderMLPHead

一直特立独行的猫1994·2022-11-16 01:14

Day 1: Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Window

以往的Transformer，包括Vit和DeiT，在计算量上都是随着输入图片的尺寸呈二次方增长，因此在高精度输入

ttppss·2022-11-16 01:43

PVT v2: Improved Baselines with Pyramid Vision Transformer

例如，VisionTransformer（ViT）首先证明了纯Transformer可以实现图像分类最先进

小小小~·2022-11-16 01:42

Vision Transformer图像分类(MindSpore实现)

VisionTransformer进行图像分类VisionTransformer（ViT）简介近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出

ZOMI酱·2022-11-16 01:40

ECCV2022_MaxViT+：Multi-Axis Vision Transformer

先上图：一、问题提出如果没有广泛的预训练，ViT在图像识别方面表现不佳。这是由于Transformer具有较强的建模能力，但是缺乏归纳偏置，从而导致过拟合。

羊飘·2022-11-16 01:09

DeiT小总结

ViT成功的将Transformer引入了计算机视觉领域，但是很多人发现ViT复现很是困难，一个就是它需要的计算复杂度很高，8块V100需要训练85天，二就是很不稳定。

weixin_44743047·2022-11-15 11:23

3. deit——Training data-efficient image transformers & distillation through

deit是vit的改进，使用的网络框架基本一致。

易大飞·2022-11-15 11:52

课程五学习笔记：如何训练ViT模型？DeiT算法解析

课程五学习笔记：如何训练ViT模型？

Laura_Wangzx·2022-11-15 11:18

DeiT：注意力Attention也能蒸馏

DeiT：注意力也能蒸馏《Trainingdata-efﬁcientimagetransformers&distillationthroughattention》ViT在大数据集ImageNet-21k

ZOMI酱·2022-11-15 11:48

【论文阅读】【ViT系列】DeiT：数据高效的图像transformers的训练&通过注意力的蒸馏

论文：Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention代码：https://github.com/facebookresearch/deit目录1主要贡献2原理2.1VisionTransformer2.2Distillationthroughattention2.2.1软蒸馏2.2.2硬蒸馏2.2.3Dist

naive_learner·2022-11-15 11:48

Facebook提出DeiT：通过注意力来训练数据高效的图像Transformer和蒸馏

优于ViT、RegNet和ResNet等，代码刚刚开源！

Amusi（CVer）·2022-11-15 11:14

Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(二): Attention-based

文@000007号外号外：awesome-vit上新啦，欢迎大家StarStarStar~https://github.com/open-mmlab/awesome-vitgithub.com/open-mmlab

OpenMMLab·2022-11-14 17:32

【小实验1】比较ResNet、ViT、SwinTransformer的归纳偏置（然而并没有达到预期结果）

1.idea1.1实验思路这个实验的思路是这样的：通过随机初始化（正态分布）的未经过训练的ResNet、ViT和SwinTransformer，来对ImangeNet-1k（2012）的验证集（val，

SinHao22·2022-11-14 17:02

【ViT 微调时关于position embedding如何插值（interpolate）的详解】

目录1.问题描述2.positionalembedding如何interpolate3.输入的sequencelength改变了ViT还能正常前向推断？

SinHao22·2022-11-14 17:01

论文阅读|LVT

LiteVisionTransformerwithEnhancedSelf-Attention全新轻量级ViT！

xiaoweiyuya·2022-11-14 13:48

CNN和Transformer相结合的模型

ViT是第一

CV案例精选·2022-11-14 13:42

Fast-ParC学习笔记

例如，vit善于利用注意机制提取

麻花地·2022-11-14 13:11

全新轻量级ViT！LVT：具有增强自注意力的Lite视觉Transformer

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LiteVisionTransformerwithEnhancedSelf-Attention论文：https://arxiv.org/abs/2112.10809代码（将开源）：https://github.com/Chenglin-Yang/LVT尽管VisionTransformer的表示能力令人叹服，但目前

Amusi（CVer）·2022-11-14 13:11

EdgeFormer：学习ViT来改进轻量级卷积网络

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>CV微信技术交流群转载自：CV技术指南前言本文主要探究了轻量模型的设计。通过使用VisionTransformer的优势来改进卷积网络，从而获得更好的性能。论文：https://arxiv.org/abs/2203.03952代码(已开源)：https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer

Amusi（CVer）·2022-11-14 13:41

Swin Transformer、ViT作者等共话：好的基础模型是CV 研究者的朴素追求

在2022年6月1日的智源大会「视觉模型」专题论坛中，SwinTransformer作者曹越、ViT作者翟晓华、HRNet作者王井东、华为王云鹤以及中国科学院大学叶齐祥等共聚一堂，针对视觉模

智源社区·2022-11-14 13:39

即插即用 | Fast-ParC：CNN和ViT通用Trick！即插即涨，即提速！

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·2022-11-14 13:39

【自然语言处理】【多模态】ViT-BERT：在非图像文本对数据上预训练统一基础模型

在非图像文本对数据上预训练统一基础模型《TowardsaUnifiedFoundationModel：JointlyPre-TrainingTransformersonUnpairedImagesandText》论文地址：https://arxiv.org/pdf/2112.07074.pdf相关博客：【自然语言处理】【多模态】多模态综述：视觉语言预训练模型【自然语言处理】【多模态】CLIP：从自

BQW_·2022-11-14 07:49

从零开始手把手搭建Vision Transformers(tensorflow版本)

导言VisionTransformers(ViT)在2020年Dosovitskiyet.al.提出后，在计算机视觉领域逐渐占领主导位置，在图像分类以及目标检测、语义分割等下游任务中获得了很好的性能，掀起

所向披靡的张大刀·2022-11-13 14:41

极智AI | 详解 ViT 算法实现

欢迎关注我的公众号[极智视界]，获取我的更多笔记分享大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下ViT算法的设计与实现，包括代码。

极智视界·2022-11-12 11:45

ViT（ Vision Transformer）详解

文章目录（一）参考博客和PPT原文件下载连接（二）VIT原理详解2.1、self-attention2.2、sequence序列之间相关性α\boldsymbol{\alpha}α的求解2.3、Value

☞源仔·2022-11-10 16:36

PVT论文精读:Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Predictionwithout Convolutions

2102.12122.pdf源码:https://github.com/whai362/PVTAbstractVIT很难用于密集检测任务，作者提出了PVT，(1)不同于产生低分辨率输出和引起高计算和内存成本的VIT

樱花的浪漫·2022-11-10 07:30

一文详解视觉Transformer在CV中的现状、趋势和未来方向（分类/检测/分割/多传感器融合）...

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自动驾驶之心·2022-11-08 13:50

【timm】一个基于pytorch的图像模型库

参考：https://rwightman.github.io/pytorch-image-models/该库包含了很多种类的涉及图像模型，包括ViT。

学渣渣渣渣渣·2022-11-08 09:17

VIT vision transformer pytorch代码复现

这篇论文将transformer机制运用到计算机视觉领域（主要是进行了图片分类），并且取得了不错的效果其实整体思路挺简单的，就是将是图片拆分成很多小块，然后将小块排列成矩阵送入transformerencoder模块中计算，具体的计算过程如下图所示我主要分享一下代码importtorchimporttorch.nnasnnimportmathclassMLP(nn.Module):def__ini

haohulala·2022-11-07 21:39

【目标检测】51、YOLOS | 从目标检测的角度来重新思考 Transformer

RethinkingTransformerinVisionthroughObjectDetection代码：https://github.com/hustvl/YOLOS作者：华中科大王兴刚团队出处：NIPS2021时间：2021.10一、背景ViT

呆呆的猫·2022-11-07 17:57

MobileViT——论文简述

ViT不像CNN那样容易优化，它需要大量的数据增强以及正则化来减少过拟合；同时对于密集的预测任务而言花费又太大。

gongyuandaye·2022-11-07 08:51

【CNN+VIT】LocalViT: Bringing Locality to Vision Transformers

论文标题：LocalViT:BringingLocalitytoVisionTransformers论文链接：https://arxiv.org/abs/2104.05707v1论文代码：https://github.com/ofsoundof/LocalViT发表时间：2021年4月Abstract我们研究了如何将局部性机制引入VisionTransformer中。Transformer网络起源

来自γ星的赛亚人·2022-11-05 15:43

Transformer中的position encoding(位置编码一)

本文主要讲解Transformer中的positionencoding，在当今CV的目标检测最前沿，都离不开positionencoding，在DETR，VIT，MAE框架中应用广泛，下面谈谈我的理解。

zuoyou-HPU·2022-11-03 08:48

DETR 论文精读，并解析模型结构

上一篇文章介绍了ViT，即VersionTransformer，用于图像分类，今天这篇名为DETR的模型结构诞生于2020年，一经发布便有很多的追随者对其进行改进，使得目标检测前景更加广阔。

Flying Bulldog·2022-11-03 08:47

『paddle』paddleclas 学习笔记：分类预训练模型选择

系列移动端系列SEResNeXt与Res2Net系列DPN与DenseNet系列HRNet系列Inception系列EfficientNet与ResNeXt101_wsl系列ResNeSt与RegNet系列ViT_and_DeiT

libo-coder·2022-10-31 03:57

ViT-4

这也写了3个了,本次是mobilevit~~~轻量级模型架构继承ConvNet和Transformer优点的位置敏感的循环卷积力压苹果Mobile论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.03952代码地址：https://github.com/hkzhang91/ParC-Net最近，visiontransformers开始显示出令人印象深刻的结果，显着优于基于大型卷积的模

tt姐whaosoft·2022-10-28 07:21

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