Vit

vite.config.js常用配置

vite项目中使用的不是vue.config.js,而是vite.config.jsvite.config.js配置：importpathfrom'path'//vit
_孤傲_·2023-09-16 04:15

OpenMMLab AI 实战营笔记4——MMPreTrain算法库：构建高效、灵活、可扩展的深度学习模型

工具箱介绍二、丰富的模型三、推理API四、环境搭建——OpenMMLab软件栈五、OpenMMLab重要概念——配置文件六、代码框架七、配置及运作方式经典主干网络残差网络VisonTransformer(VIT
静静AI学堂·2023-09-15 18:32

CSwin-PNet: CNN-Swin-Vit 组合金字塔网络用于超声图像中乳腺病变分割

ATTransUNet期刊分析摘要贡献方法整体框架1.ResidualSwinTransformerblock2.Interactivechannelattentionmodule3.Supplementaryfeaturefusionmodule4.Boundarydetectionmodule实验1.消融实验2.对比实验3.失败案例讨论可借鉴参考期刊分析期刊名：ExpertSystemsWit
Philo`·2023-09-15 17:43

双视觉Transformer（Dual Vision Transformer）

在本文中，我们提出了一种新的Transformer架构，优雅地利用全局语义的自我注意力学习，即DualVision变压器（Dual-ViT）。新的体系结构引入了关
毕竟是shy哥·2023-09-15 16:40

(CVPR-2023)InternImage：利用可变形卷积探索大规模视觉基础模型

ExploringLarge-ScaleVisionFoundationModelswithDeformableConvolutionspaper是上海AILab发表在CVPR2023的工作paper链接Abstract与近年来大规模视觉变换器（ViT
顾道长生'·2023-09-13 22:18

CVPR最新论文：只需要SwinIR的6%参数量就可以实现相同效果

ComprehensiveandDelicate:AnEfficientTransformerforImageRestoration》代码https://github.com/XLearning-SCU/2023-CVPR-CODE问题viT
Alex抱着爆米花·2023-09-12 12:10

COMO-ViT论文阅读笔记

Low-LightImageEnhancementwithIllumination-AwareGammaCorrectionandCompleteImageModellingNetwork这是一篇美团、旷视、深先院、华为诺亚方舟实验室、中国电子科技大学五个单位合作的ICCV2023的暗图增强论文，不过没有开源代码。文章的贡献点一个是提出了GlobalGammaCorrectionModule和Lo
ssf-yasuo·2023-09-12 01:40

2021-2023顶会190+篇ViT高分论文总结（通用ViT、高效ViT、训练transformer、卷积transformer等）

今天分享近三年（2021-2023）各大顶会中的视觉Transformer论文，有190+篇，涵盖通用ViT、高效ViT、训练transformer、卷积transformer等细分领域。
深度之眼·2023-09-11 20:29

(CVPR2023)《Progressive Semantic-Visual Mutual Adaption for Generalized Zero-Shot Learning》理论 & 代码解读

解决方法：是用VIT和GloVe分别提取视觉和语义属性特征时渐进式对齐。一.理论1.1摘要当各种视觉表象对应于同一属性时，共享属性不可避免地会引入语义歧义，阻碍了语义-视觉准确的对齐。
computer_vision_chen·2023-09-11 17:18

Vision Transformer代码

VIT总体架构TransformerEncoderMLPblock代码#%%importtorchfromtorchimportnnfromeinopsimportrearrange,repeatfromeinops.layers.torchimportRearrange
computer_vision_chen·2023-09-11 17:18

【transformer】动手学ViT

ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE摘要Method实验代码-基于pytorchTrainingVisualTransformeronDogsvsCatsData注释一些词汇ICLR2021一幅图像值16x16个字：用于图像识别的transformers将纯Transformer结构运用在CV中Code摘要虽
ca1m4n·2023-09-11 13:25

CNN+Transformer

CNN+Transformer的模型可参考ViT模型，注意，此模型是基于大量数据集基础上才达到SOTA的（15M-300M时才能体现出模型的优势），数据量较少时效果不佳。
魔法橘子·2023-09-11 12:45

论文笔记-Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.06377.pdf代码：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch#masked-autoencoder
升不上三段的大鱼·2023-09-10 13:22

ICCV 2023 | UniFormerV2开源，K400首次90%准确率 基于ViT的高效视频识别，8数据集SOTA...

以下内容来源于知乎@Sakura.D简单介绍一下我们最近放出来的工作UniFormerV2，方法受UniFormer的启发，设计了通用高效的时序建模模块，可以无缝插入到各种开源预训练图像ViT中，显著增强模型对时序信息的处理能力
AITIME论道·2023-09-09 13:58

CVPR 2022 | ViT-Slim：一种灵活高效的视觉Transformer搜索策略

点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达本文转载自：机器之心时隔5年，networkslimming原作者团队打造出了ViT版的slimming，入选CVPR2022。
Amusi（CVer）·2023-09-09 11:18

As-ViT：自动扩展视觉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：机器之心|编辑：小舟来自德克萨斯大学奥斯汀分校、悉尼科技大学和谷歌的研究者提出了一个无需训练就能自动扩展框架As-ViT，其能以高效和有原则的方式自动发现和扩展
Amusi（CVer）·2023-09-09 11:18

CVPR 2023 | iTPNs: 谁说 Linear probing 不适用 MIM 任务？

IntegrallyPre-TrainedTransformerPyramidNetworksPaper:https://arxiv.org/pdf/2211.12735.pdfCode:https://github.com/sunsmarterjie/iTPN导读自ViT
CVHub·2023-09-09 11:17

CVPR2023 RIFormer, 无需TokenMixer也能达成SOTA性能的极简ViT架构

编辑|Happy首发|AIWalker链接|https://mp.weixin.qq.com/s/l3US8Dsd0yNC19o7B1ZBgwproject,paper,codeTokenMixer是ViT
HappyAIWalker·2023-09-09 11:46

VIT 和Swin Transformer

VIT：https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/118242600SwinTransform：https://blog.csdn.net/qq
cv-daily·2023-09-09 07:22

MoblieNetV1、V2、V3、ViT四种Moblie模型的分析对比

1、MoblieNetV12017年提出，论文地址为：https://arxiv.org/pdf/1704.04861.pdf1.1相关知识提到了标准卷积、深度可分卷积、点卷积，并分析了不同卷积结构的计算量，（假设DkD_kDk为ksize，M为卷积的输入层通道数，N为卷积的输出层通道数，DfD_fDf位featuremap的size）。标准卷积涉及到的kernel数量为M*N（其卷积运算涉及参数
万里鹏程转瞬至·2023-09-09 07:11

YOLOv5改进系列（22）——替换主干网络之MobileViTv1（一种轻量级的、通用的移动设备 ViT）

【YOLOv5改进系列】前期回顾：YOLOv5改进系列（0）——重要性能指标与训练结果评价及分析YOLOv5改进系列（1）——添加SE注意力机制
路人贾'ω'·2023-09-08 10:27

vite 原理解析与实践

Vite(法语意为“快速的”，发音/vit/)是一种新型前端构建工具，能够显著提升前端开发体验。
weixin_43844392·2023-09-08 10:46

Vite和Webpack如何使用CDN包

2、手动配置//vit
IT飞牛·2023-09-08 08:30

论文翻译——VIT——An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

一.论文简介：文章链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929代码地址：GitHub-google-research/vision_transformer"AnImageIsWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale"是由Dosovitskiy等人于2020年发表的论文。这篇论文提出了VisionTrans
一只小百里·2023-09-08 00:29

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。
deephub·2023-09-07 21:35

VIT理论代码详解

改进方法：VIT模型架构图步骤二：linearProjectionofFlattenedPatches把图片切分成一个一个的Patch,这些patch不能直接作为transformer的输入，要把
computer_vision_chen·2023-09-07 16:59

VIT中的einops包详解

‘’‘einops有三个常用方法：rearrange,repeat,reduce’‘’rearrange的操作相当于转置rearrange(image,‘hwc->whc’)高和宽转置path='../data/cat_and_mouse.jpg'image=cv2.imread(path)h,w,c=image.shape#shape第一个值是h,第二个是wimage=cv2.resize(im
computer_vision_chen·2023-09-07 16:55

【ViT（Vision Transformer）】(一) 中英双语

文章目录【ViT（VisionTransformer）】ABSTRACT1INTRODUCTION2RELATEDWORK4EXPERIMENTS4.1SETUP4.2COMPARISONTOSTATEOFTHEART4.3PRE-TRAININGDATAREQUIREMENTS5CONCLUSION4.4SCALINGSTUDY4.5INSPECTINGVISIONTRANSFORMER5CON
jjjhut·2023-09-07 09:15

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。
·2023-09-07 09:58

【ViT（Vision Transformer）】(二) 阅读笔记

简介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，可扩展性强（scalable
jjjhut·2023-09-07 08:31

论文阅读：SERE: Exploring Feature Self-relation for Self-supervised Transformer

作为CNN的一种替代方案，视觉变换器（ViT）具有强大的表示能力，具有空间自注意力和通道级前馈网络。最近的研究表明，自监督学习有助于释放ViT的巨大潜
BlueagleAI·2023-09-06 21:25

又一个轻量级 ViT：Lite Vision Transformer with Enhanced Self-Attention

LiteVisionTransformerwithEnhancedSelf-Attention[pdf]Figure1.MobileCOCOpanopticsegmentation.Themodelneedstorecognize,localize,andsegmentbothobjectsandstuffsatthesametime.Allthemethodshavelessthan5.5Mpa
Phoenixtree_DongZhao·2023-09-06 11:55

YoloV8改进策略：取FastViT之精华融合到YoloV8，打造更加强大的YoloV8

摘要FastViT是一种混合ViT架构，它通过引入一种新型的token混合运算符RepMixer来达到最先进的延迟-准确性权衡。RepMixer通过消除网络中的跳过连接来降低内存访问成本。
静静AI学堂·2023-09-05 23:40

Vision Transformer(VIT 网络架构)

论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2010.11929文章目录引言1.VIT与传统CNN的比较2.为什么需要Transformer在图像任务中？
@kc++·2023-09-05 13:01

打破ViT的实际应用限制！沈春华老师团队提出无需解码器的目标检测器DFFT

论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.06829ViT正在改变目标检测方法的格局。ViT在检测中的一
Tom Hardy·2023-09-05 00:58

基于文本提示的图像目标检测与分割实践

推荐：用NSDT编辑器快速搭建可编程3D场景1、SAM模型简介SAM使用图像编码器（通常是视觉变换器(ViT)）来
新缸中之脑·2023-09-04 18:09

【第37篇】EdgeViTs： 在移动设备上使用Vision Transformers 的轻量级 CNN

概述3.2局部-全局-局部瓶颈3.3架构4实验4.1ImageNet-1K上的图像分类4.2密集预测5结论算法1EdgeViTs构建块，类似PyTorch的代码摘要基于自我注意的模型，例如视觉转换器(ViT
静静AI学堂·2023-09-04 09:51

YOLOv5算法改进（12）— 替换主干网络之Swin Transformer

与之前的VisionTransformer（ViT）不同，SwinTransformer具有高效和精确的特性，并被广泛用作当今许多视觉模型架构的主干。
小哥谈·2023-09-02 14:26

ZephyrOS--添加自定义STM32开发板

本文使用开发板为STM32F103ZET6最小系统板和STM32H743VIT6最小系统板，不涉及架构移植。
我我我只会printf·2023-09-02 06:50

Yolov5/Yolov7 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·2023-09-02 01:40

Vue3+ts+element-plus 组件的二次封装-- 页脚分页el-pagination的二次封装

Vue组件库专栏：点击此处Vue2vsVue3专栏：点击此处Typescript专栏：点击此处组件库开发流程Vue组件库专栏会按顺序执行一下流程，不断完善组件库开发流程Vue3+element-plus+vit
Penk是个码农·2023-08-30 00:39

基于大核注意力的高效鲁棒脑损伤分割

Large-kernelAttentionforEfficientandRobustBrainLesionSegmentation摘要本文方法实验结果Large-kernelAttentionforEfficientandRobustBrainLesionSegmentation摘要ViT
小杨小杨1·2023-08-29 19:06

ViT论文Pytorch代码解读

ViT论文代码实现论文地址：https://arxiv.org/abs/2010.11929Pytorch代码地址：https://github.com/lucidrains/vit-pytorchViT
Shuowei Zhang·2023-08-29 05:43

20230215小结

：利用两个向量之间的欧式距离转化成条件概率分布，可以把高维度的数据转化为低维度（1000，64）-》（1000，2），原先每个样本有64维度，转化为2维2swin-transformer:主要贡献：1vit
牛奶还是纯的好·2023-08-28 20:38

2021-10-12

PoolingNetworkforEfficientTokenMixinginLongSequencesPoNet：基于池化网络的长序列高效Token混合https://hub.fastgit.org/lxchtan/PoNetUFO-ViT
Valar_Morghulis·2023-08-28 16:46

MAE 论文精读 | 在CV领域自监督的Bert思想

1.背景之前我们了解了VIT和transformerMAE是基于VIT的，不过像BERT探索了自监督学习在NLP领域的transformer架构的应用，MAE探索了自监督学习在CV的transformer
Qodi·2023-08-26 09:20

VIT 论文精读 | transformer架构引入CV的开创性工作

打成多个patch2.2transformer和卷积网络比较2.3结构2.4clsVs全局平均池化2.5位置编码3实验1.背景VIT是基于transformer的在图像分类大放异彩的变体，transformer
Qodi·2023-08-25 09:47

OVRL-V2: A simple state-of-art baseline for IMAGENAV and OBJECTNAV 论文阅读

ArjunMajumdar，RamRamrakhya来源：arxiv时间：2023代码地址：https://github.com/ykarmesh/OVRLAbstract我们提出了一个由与任务无关的组件（ViT
玛卡巴卡_qin·2023-08-25 03:50

ViT笔记

inductivebias)1、平移不变性：平移旋转缩放等变化，CNN依旧能够识别2、空间局部性：局部像素联系密切，因此每个神经元无需有全局感知，在更高层将局部信息综合起来基于Transformer的ViT
博观而约取,厚积而薄发·2023-08-24 22:27

【ultralytics仓库使用自己的数据集训练RT-DETR】

它利用视觉变换器（ViT）的力量，通过解耦尺度内交互和跨尺度融合来高效处理多尺度特征。RT-DETR具有很强的适应性，支持使用不同解码器层灵活调整推理速度，而无需重新训练。
Zhijun.li@Studio·2023-08-23 00:40
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