Vit

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

基础论文学习（1）——ViT

VisionTransformer（ViT）模型架构是在ICLR2021上作为会议论文发表的一篇研究论文中介绍的，题为“AnImageisWorth16*16Words:TransformersforImageRecognitionatScale
Yuezero_·2023-08-22 10:21

ViT模型架构和CNN区别

目录VisionTransformer如何工作ViT模型架构ViT工作原理解析步骤1：将图片转换成patches序列步骤2：将patches铺平步骤3：添加Positionembedding步骤4：添加
ZhangJiQun&MXP·2023-08-22 02:13

Training data-efficient image transformers & distillation through attention

这篇文章最大的贡献就是有效降低了visiontransformer的训练成本（时间以及数据），提高了ViT实验的可复现性，本文所提出的DeiT只需要在8块gpu上训练不到3天，就可以达到媲美JFT上训练的
nowherespyfly·2023-08-21 10:25

Bottleneck Transformers for Visual Recognition

BoT整体的想法其实比较简单，针对objectdetection、instancesegmentation等对输入图像尺寸要求较高的任务，普通的transformer（ViT）计算量和显存占用都很难做到大分辨率输入
nowherespyfly·2023-08-20 11:04

Transformer---ViT:vision transformer

记录一下对transformer方法在计算机视觉任务中的应用方法的理解参考博客:https://blog.csdn.net/weixin_42392454/article/details/122667271参考代码:https://gitcode.net/mirrors/Runist/torch_vision_transformer?utm_source=csdn_github_accelerat
三毛的二哥·2023-08-18 23:48

《Swin Transformer Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows》论文超详细解读（翻译＋精读）

前言《SwinTransformerHierarchicalVisionTransformerusingShiftedWindows》作为2021ICCV最佳论文，屠榜了各大CV任务，性能优于DeiT、ViT
路人贾'ω'·2023-08-18 20:05

YOLOv5改进系列（19）——替换主干网络之Swin TransformerV1（参数量更小的ViT模型）

【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'·2023-08-18 20:34

YOLOv5改进系列（21）——替换主干网络之RepViT（清华 ICCV 2023|最新开源移动端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YOLOv5改进系列（2
路人贾'ω'·2023-08-18 20:04

一篇一个CV模型，第(2)篇：ViT

参考资料：ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE[论文链接][论文源代码][写的比较好的PytorchViTTutorial]1.研究动机(Motivation)作者成文时，学界有一种约定俗成的做法，即用CNN(卷积)来处理图片数据，使用Transformer来处理语言数据。这里读者不妨思考一下为什么会出现这种
思念殇千寻·2023-08-18 18:53

Ghost-free High Dynamic Range Imaging withContext-aware Transformer

本文提出了一种新的上下文感知视觉转换器（CA-VIT）用于高动态范围无鬼影成像。CA-VIT被设计为一个双分支体系结构，可以联合捕获全局和局部依赖关系。
Adagrad·2023-08-16 03:16

通用视觉大模型

ViT:GoogleSwin-Transformer:MicrosoftV-MOE:GoogleSAM：Meta盘古CV：华为文心UFO：百度…预训练大模型#导入必要的库和模块importargparseimportjsonimportpathlib
Zain Lau·2023-08-15 14:24

华为开源自研AI框架昇思MindSpore应用案例：基于MindSpore框架的UNet-2D案例实现

ModelArts官网2.使用CodeLab体验Notebook实例二、环境准备与数据读取三、模型解析Transformer基本原理Attention模块TransformerEncoderViT模型的输入整体构建ViT
Yeats_Liao·2023-08-15 14:24

机器学习笔记 - 在 Vision Transformer 中可视化注意力

2022年，视觉变换器(ViT)成为卷积神经网络(CNN)的有力竞争对手，后者现已成为计算机视觉领域的最先进技术，并广泛应用于许多图像识别应用中。
坐望云起·2023-08-15 07:39

【论文精读】AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE

TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE前言Abstract1INTRODUCTION2RELATEDWORK3METHOD3.1VISIONTRANSFORMER(VIT
HERODING77·2023-08-14 18:19

YOLOv5、YOLOv8改进：MobileViT：轻量通用且适合移动端的视觉Transformer

https://arxiv.org/abs/2110.021781简介MobileviT是一个用于移动设备的轻量级通用可视化Transformer，据作者介绍，这是第一次基于轻量级CNN网络性能的轻量级ViT
陈子迩·2023-08-13 19:52

Transformer（二）（VIT,TNT）（基于视觉CV）

目录1.视觉中的Attention2.VIT框架（图像分类，不需要decoder）2.1整体框架2.2.CNN和Transformer遇到的问题2.3.1CNN2.3.2Transformer2.3.3
笑傲江湖2023·2023-08-13 19:52

Vision Transformer模型入门

VisionTransformer模型入门一、VisionTransformer模型1，Embedding层结构详解2，TransformerEncoder详解3，MLPHead详解二、ViT-B/16
张嘉烘·2023-08-13 09:10

8.10论文阅读

文章目录ThemultimodalMRIbraintumorsegmentationbasedonAD-Net摘要本文方法损失函数实验结果max-vit-unet:多轴注意力医学图像分割摘要本文方法实验结果
小杨小杨1·2023-08-13 05:19

基于Transformer的目标检测算法学习记录

谷歌在ICLR2020上提出的ViT（VisionTransformer）是将Transformer应用在视觉领域的先驱。
彭祥.·2023-08-12 18:53
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