Vit

【Transformer 论文精读】……ViT……(TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE)

文章目录一、Abstract（摘要）二、Introduction（引言）三、RelatedWork（相关工作）四、Method（方法）五、Experiments（实验）六、Conclusion（结论）七、小总结论文题目：ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE原文下载连接：https://arxiv.org/pd
深度不学习！！·2023-10-08 22:27

CV-transformer

VIT结构设计VIT采用原
为算法工程师·2023-10-08 20:33

Tokens-to-Token ViT: Training Vision Transformers from Scratch on ImageNet

这篇文章是从改进ViT输入的角度来做的，在最初版本的ViT中，是将图像分成16*16个patch，每个patch展开为一个向量，作为ViT的序列化输入。
nowherespyfly·2023-10-08 19:07

MiniGPT-4 模型学习与实战

1前言MiniGPT-4是一个冻结的视觉编码器(Q-Former&ViT)与一个冻结的文本生成大模型（Vicuna，江湖人称：小羊驼）进行对齐造出来的。
桂花很香,旭很美·2023-10-08 19:59

ViT论文逐段精读【论文精读】

如果说过去一年中在计算机视觉领域哪个工作的影响力最大，那应该非visionconsumer莫属了，因为它挑战了自从2012年Alexnet提出以来卷积神经网络在计算机视觉领域里绝对统治的地位。它的结论就是说，如果在足够多的数据上去做预训练，那我们也可以不需要卷积神经网络，直接用一个从自然预言处理那边搬过来的标准的transmer也能把视觉问题解决得很好。而且visionTransformer不光是
云淡风轻__·2023-10-08 14:51

DeiT：注意力也能蒸馏

DeiT：注意力也能蒸馏《Trainingdata-efficientimagetransformers&distillationthroughattention》ViT在大数据集ImageNet-21k
ZOMI酱·2023-10-07 13:12

[论文分享]Skip-Attention: Improving Vision Transformers by Paying Less Attention

Skip-Attention:ImprovingVisionTransformersbyPayingLessAttention这项工作旨在提高视觉transformer（ViT）的效率。
或许，这就是梦想吧！·2023-10-07 11:47

目标检测算法改进系列之Backbone替换为RIFormer

RIFormer简介TokenMixer是ViT骨干非常重要的组成成分，它用于对不同空域位置信息进行自适应聚合，但常规的自注意力往往存在高计算复杂度与高延迟问题。
我悟了-·2023-10-06 21:09

目标检测算法改进系列之Backbone替换为Swin Transformer

《SwinTransformer:HierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》作为2021ICCV最佳论文，屠榜了各大CV任务，性能优于DeiT、ViT
我悟了-·2023-10-06 21:08

vit（vision transformer）

vit的网络结构ViT将输入图片分为多个patch（16x16），再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。
盐巴饭团193·2023-10-06 19:28

PiT：重新审视Vision Transformers的空间维度

编者注：论文中使用深度卷积来实现多尺度的ViT，并在ImageNet分类上取得比ViT更优的性能（尤其是泛化能力），并得出结论，是这种空间维度逐阶段收缩、通道维度逐阶段增长的设置导致了性能和泛化能力的提升
Valar_Morghulis·2023-10-06 09:17

目标检测算法改进系列之Backbone替换为NextViT

这带来了一个明显的挑战：视觉神经网络能否设计为与CNN一样快的推理和与ViT一样强大的性能？最近的工作试图设计CNN-Transformer混合架构来解决这个问题，但这些工作的整体性能远不能令人满
我悟了-·2023-10-06 02:25

SDK & Vitis记录

文件夹不编译单独设置文件的编译选项向存储区中导入/导出数据通过GUI操作使用命令行操作产生C代码的MAP文件在XilinxSDK工程的BSP文件中进行断点调试移除代码中未使用的函数、变量查看宏展开的处理情况清除最近打开记录Vit
山音水月·2023-10-04 13:51

计算机视觉——飞桨深度学习实战-图像分类算法原理与实战

第二种是基于Transformer思想的模型，本章重点介绍了ViT和Swin-Transformer模型。第三种是用于移动端设备的轻量级模型
喜欢吃豆·2023-10-03 19:30

Visual Transformer (ViT)模型结构以及原理解析

简介VisualTransformer(ViT)出自于论文《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》，是基于Transformer
HaloZhang·2023-10-03 19:18

阅读笔记-TNT-Transformer in Transformer

这篇文章宣传称致敬NetworkinNetwork工作，其本质一句话概括就是在ViT的基础上对每一个patch进行了Transformer。Introduction在介绍部分的几句结论我觉得值得商榷。
熙熙江湖·2023-10-03 00:01

查看项目是否使用vitepress

例如，你可以搜索vit
fury_123·2023-10-02 12:00

阅读笔记-PVT-Pyramid Vision Transformer_A versatile backbone for dense prediction without convolutions

来源：arXiv:2102.12122v1单位：南大、南理、商汤、港中文代码:https://github.com/whai362/PVTtitle文章内容用一句话概括就是给ViT方法装上金字塔结构处理密集预测问题
熙熙江湖·2023-10-02 02:24

阅读笔记-CvT： Introducing Convolutions to Vision Transformers

代码：https://github.com/rishikksh20/convolution-vision-transformers/image.png这篇文章的目的是在ViT框架中融入CNN的特性，从而引入局部特征
熙熙江湖·2023-10-01 13:06

VisionTransformer（ViT）详细架构图

这是原版的架构图，少了很多东西。这是我根据源码总结出来的详细版有几点需要说明的，看架构图能看懂就不用看注释了。（1）输入图片必须是224x224x3的，如果不是就把它缩放到这个尺寸。（2）Tranformer要的是嵌入向量的序列，大概是SeqLen,HidSize形状的二维数组，然后图像是H,W,C的三维数组，想把它塞进去必须经过一步转换，这是嵌入模块做的事情。简单来讲就是切成大小为16*16*3
绝不原创的飞龙·2023-09-30 19:43

vue前端开发环境- elment plus/vit代理配置

一、npm安装1.老版本npm安装npm是前端js库的包管理工具，后续js的安装都可以依赖npm，大致可以理解成python的pip。npm依赖node.js,安装好node.js后，npm默认就安装好了，而安装指定版本node.js最为简单的方式是先安装nvm，nvm支持安装多个node.js版本，以及在node版本间切换在mac中安装nvm最简单的方式是：brewinstallnvm#其它nv
qq_41617659·2023-09-30 18:07

【知识链接】WGAN Transformer Vit Swin-Transformer Swin-Unet Res-Vit TransUNet MAE Bra ADDA

文章目录WassersteinganTransformerVITResvitResidualvisiontransformersformulti-modalmedicalimagesynthesis（TMI2022)TransUNet:TransformersMakeStrongEncodersforMedicalImageSegmentationMaskedAutoencodersAreScal
求求你来BUG行不行·2023-09-29 13:58

YOLOv7改进：ConvNeXt（backbone改为CNeB）

1.介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545官方源代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt.git自从ViT
陈子迩·2023-09-29 08:17

YOLOv5、YOLOv8改进：ConvNeXt（backbone改为ConvNextBlock）

配置1.介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2201.03545官方源代码地址：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt.git自从ViT
陈子迩·2023-09-29 08:16

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientFormerV2

EfficientFormerV2随着视觉Transformers（ViTs）在计算机视觉任务中的成功，最近的技术试图优化ViT的性能和复杂性，以实现在移动设备上的高效部署。
我悟了-·2023-09-28 19:30

目标检测算法改进系列之Backbone替换为EfficientViT

EfficientViTVisionTransformer(ViT)在许多视觉任务中都取得了卓越的性能。然而，在针对高分辨率移动视觉应用时，ViT不如卷积神经网络(CNN)。
我悟了-·2023-09-28 19:29

认识前端构建工具 Vite

Vite（法语意为"快速的"，发音/vit/）。由两部分组成：基于原生ES模块的开发服务器，，包括模块热更新（HMR）等功能。vite解决了webpack中存在的HMR速度与随着应用越大而越慢的问题。
薛定谔的猫96·2023-09-28 09:14

使用Pytorch从零实现Vision Transformer

VisionTransformer（ViT）是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于处理计算机视觉任务。
穿着帆布鞋也能走猫步·2023-09-28 08:29

论文笔记：ViTGAN: Training GANs with Vision Transformers

20211intro论文研究的问题是：ViT是否可以在不使用卷积或池化的情况下完成图像生成任务即不用CNN，而使用ViT来完成图像生成任务将ViT架构集成到GAN中，发现现有的GAN正则化方法与self-attention
UQI-LIUWJ·2023-09-26 20:16

EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers

为了回答这个问题，作者首先回顾了基于vit的模型中使用的网络架构和运算，并说明了一些低效的设计。然后引入
deephub·2023-09-26 18:18

ViT细节与代码解读

最近看到两篇解读ViT很好的文章，备忘记录一下：先理解细节1：再读VIT，还有多少细节是你不知道的再理解代码1：ViT源码阅读-PyTorch-知乎
微风❤水墨·2023-09-26 14:42

EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers

为了回答这个问题，作者首先回顾了基于vit的模型中使用的网络架构和运算，并说明了一些低效的设计。然后引入
·2023-09-26 10:00

【技术追踪】SAM（Segment Anything Model）代码解析与结构绘制之Image Encoder

facebookresearch/segment-anything1.使用SAM  尽管官方demo玩的很花很溜，但只有能够本地运行起来，才能够查看中间过程不是，基于这篇文章，使用官方的狗狗图像，采用sam_vit_b
风巽·剑染春水·2023-09-26 05:23

【ViT系列（2）】ViT（Vision Transformer）代码超详细解读（Pytorch）

前言上一篇我们一起读了ViT的论文（【ViT系列（1）】《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》论文超详细解读（
路人贾'ω'·2023-09-24 21:32

Vision Transformer(ViT)论文解读与代码实践(Pytorch)

VisionTransformerVisionTransformer（ViT）是一种基于Transformer架构的神经网络模型，用于处理计算机视觉任务。
青云遮夜雨·2023-09-24 21:30

vite --- 为什么选Vite

目录什么是Vite为什么选Vite现实问题为什么生产环境仍需打包Vite与竞品什么是ViteVite（法语意为"快速的"，发音/vit/，发音同"veet"）是一种新型前端构建工具，能够显著提升前端开发体验
前端 贾公子·2023-09-22 18:38

【第41篇】ConvMAE：Masked Convolution 遇到 Masked Autoencoders

3.1ImageNet-1K预训练和微调3.2物体检测3.3语义分割3.4视频理解3.5ConvMAE的消融研究4相关工作5结论摘要论文地址：https://arxiv.org/pdf/2205.03892视觉转换器(ViT
静静AI学堂·2023-09-22 05:24

CMT:卷积与Transformers的高效结合

论文提出了一种基于卷积和VIT的混合网络，利用Transformers捕获远程依赖关系，利用cnn提取局部信息。构建了一系列模型cmt，它在准确性和效率方面有更好的权衡。
数据派THU·2023-09-22 04:42

视觉Transformer在低级视觉领域的研究综述

视觉Transfomer的基本原理在图像处理过程中，ViT首先将输入的图片分成块，对其进行线性的编码映射后排列成一堆的向量作为编码器的输入，在分类任务中会在这个一维向量加入了一个可学习的嵌入向量用作分类的类别预测结果表示
暗魂b·2023-09-21 02:14

32k字解读中国FastSAM：提升了ViT-H E(32×32) 50倍速度

文章目录1.Abstract2.背景介绍2.0.1TensorRT2.0.2Zero-Shot3.框架详情(Methodology)3.1Overview3.2All-instanceSegmentation3.3Prompt-guidedSelection3.3.1CLIP4.Experiments4.1Run-timeEfficiencyEvaluation4.2Zero-ShotEdgeDe
猛码Memmat·2023-09-20 13:41

CLIP论文

本文方法：将图片输入进图片编码器（Res50或ViT）得到图片特征，将文本输入进文本编码器得到文本特征；通过使用对比学习方法，每个样本对为正样本，不是一对的为负样本。
能吃胖的晨星·2023-09-20 11:12

词根vit, viv词源、释义及在线练习题

viv,vit[L]=tolive;life活；生命viv和vit是同源异形根。viv来自拉丁动词vivere，意为tolive（活生活）；vit来自同根拉丁名词vita，意为life（生活，生命）。
智识侠·2023-09-20 00:42

DeepViT: Towards Deeper Vision Transformer

字节跳动AILab最新的工作，研究了如何把ViT做的更深的问题。
nowherespyfly·2023-09-19 13:29

[论文阅读]A ConvNet for the 2020s

另一方面，一个原始的ViT在用于一般的比如目标识别和语义分割的计算机视觉任务的时候面临困难。
不是吧这都有重名·2023-09-19 10:51

（2023|ICML，StyleGAN-T & CLIP & ViT）释放 GAN 的力量，实现快速大规模文本到图像合成

StyleGAN-T:UnlockingthePowerofGANsforFastLarge-ScaleText-to-ImageSynthesis公众号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.StyleGAN-XL3.StyleGAN-T3.1.重新设计生成器3.2.重新设计鉴别器3.3.变化与文本对齐的权衡4.实验4.1.与最先
EDPJ·2023-09-18 22:14

论文笔记：Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Vision Transformers with Adaptive Sequence Length

21neurips1intro1.1背景以ViT：《AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale》为代表的视觉Transformer
UQI-LIUWJ·2023-09-18 14:54

Yolov8引入 清华 ICCV 2023 最新开源移动端网络架构 RepViT | RepViTBlock即插即用，助力检测

本文独家原创改进：轻量级ViT的高效架构选择，逐步增强标准轻量级CNN（特别是MobileNetV3）的移动友好性。
AI小怪兽·2023-09-17 05:23

RepViT: 从ViT视角重新审视移动CNN

文章目录摘要1、简介2、相关工作3、方法论3.1、初步3.2、Block设计3.3、宏观设计3.4、微观设计3.5、网络架构4、实验4.1、图像分类4.2、目标检测与实例分割4.3、语义分割5、结论A.RepViTs架构一些名词的理解mobile-friendlinessEarlyConvolutions摘要https://arxiv.org/pdf/2307.09283.pdf近年来，与轻量级卷
AI浩·2023-09-16 22:51

YoloV8改进策略：RepViT改进YoloV8，轻量级的Block助力YoloV8实现更好的移动性

文章目录摘要论文：《RepViT：从ViT视角重新审视移动CNN》1、简介2、相关工作3.方法论3.1、初步3.2、Block设计3.3、宏观设计3.4、微观设计3.5网络架构4实验4.1、图像分类4.2
静静AI学堂·2023-09-16 20:17

RepViT：从ViT视角重新审视移动CNN

然而，轻量级VIT和轻量级CNN之间的架构差异还没有得到充分的研究。在这项研究中，我们重新审视了标准轻量级CNN的高效设
静静AI学堂·2023-09-16 18:22
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