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解决Transformer固有缺陷：复旦大学等提出线性复杂度SOFT

视觉Transformer(ViT)借助patch-wise图像标记化和自注意力机制已经在各种视觉识别任务上实现了SOTA。

PaperWeekly·2022-12-29 11:20

ParC-Net 论文详解

原论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.03952代码地址：https://github.com/hkzhang91/ParC-NetIntroduction部分以翻译原文为主ViT

Apr1cot·2022-12-28 23:22

【代码复现问题】apex安装不上+win10分布式训练出问题

最近一直在复现vit、swin-T等transformer网络，源代码都是linux版的，而我们实验室目前的服务器装的都是windows版的，所以复现的时候基本都会出现下面两个问题问题1：APEX装不上报错

略知12·2022-12-28 22:28

MAE论文精读读后感

MAE（带掩码的自编码器）主要是在vit的基础上参考BERT（带掩码的自监督训练）为什么CV之前没有人用带掩码的自监督训练？

irony_202·2022-12-28 10:33

【读论文】MAE

transformer的编码器拓展到更一般的NLP任务上，使用完形填空的自监督训练机制,不需要标号，通过预测一个句子中masked的词，从而获取对文本特征的抽取能力，扩展了transformer的应用ViT

verse_armour·2022-12-28 10:00

如何使用腾讯云GPU云服务器搭建训练 ViT 模型？

本文介绍如何使用GPU云服务器进行ViT模型离线训练，完成简单的图像分类任务。

java知多少·2022-12-28 09:00

BOAT: Bilateral Local Attention Vision Transformer

为了提高效率，最近VIT采用了局部自注意机制，即在局部窗口内计算自注意。尽管基于窗口的

Fwenxuan·2022-12-28 08:49

Mobile-Former: Bridging MobileNet and Transformer论文简述

比较突出的是，本文采用了一种全新的并行结构，而不是之前的将cnn模型穿插在VIT中的方法，并且通过bridge，将全局与局部特征进行融合。

RANKING666·2022-12-27 17:53

Swim_transformer

Swim_transformermodel整体架构首先图片经过Patch_Embeding操作，将图片分成patch，和vit前置操作一样，只不过这个大小是4*4将得到的patch图片送入Stage,每个

微凉code·2022-12-27 14:59

swim transformer

embeddingsize是一个超参数后续swimtransformer使用的超参数patchmerging下采样patch融合缩小分辨率增大感受野原始trm使用正余弦进行编码但是原始的trm和后来的vit

linag302·2022-12-27 14:27

Transformer：ViT、Swim、NesT

1.VisionTransformer整体框架算法流程使用大小为P的区块将H*W*C的二维图像分为N个P*P*C的区块（patch），N=H*W/(P*P)将区块使用线性变换转为D维特征向量，再加上位置编码向量TransformerEncoder过程执行的任务加入了LayerNorm、Multi-HeadAttention和MLP分类头很简单，加入了LayerNorm和两层全连接层实现的，采用的是

MRzzyy·2022-12-27 14:53

吴恩达的2022年终盘点：生成式AI、ViT、大模型

**在过去的一年，生成式AI迎来爆发式增长，由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播，引发大量争议的同时也推动了投资；视觉Transformer(ViT)的工作也出现爆炸性增长，在过去一年中，研究人员共计发表超过

机器学习社区·2022-12-27 11:04

ViT pytorch源码笔记

文章目录链接patchembedding注意力机制encoder的blockTransformer组装posembedding的插值链接源码地址本文只列出了一些比较重要的部分。patchembedding先将大小为224×\times×224×\times×3的图像分割成16×\times×16×\times×3的patches，再展开做线性映射将每个patches的维度变为768。"""Imag

--ccyyy·2022-12-27 06:21

全球首个面向遥感任务设计的亿级视觉Transformer大模型

得益于良好的可扩展性和表征能力，基于视觉Transformer(VisionTransformer,ViT)的大规模视觉基础模型吸引了研究社区的广泛关注，并在多种视觉感知任务中广泛应用。

Amusi（CVer）·2022-12-27 06:50

阅读pvt v1 和 pvt v2 论文笔记

transfomer应用于密集检测问题的缺点（传统的transformer由于计算资源的限制，输出是粗颗粒度的16x16），作者提出了金字塔视觉transformer（pvt）这一模型；本文的创新点在于：1、在vit

yanyanyanzi111·2022-12-27 01:55

分割冠军 | 超越Swin v2、PvT v2等模型，ViT-Adaptiver实现ADE20K冠军60.5mIoU

选择“星标”干货第一时间送达作者丨吃饭机@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/200924181与最近将视觉特定的归纳偏差引入VisionTransformer架构不同，ViT

Tom Hardy·2022-12-27 01:24

PyTorch笔记 - Position Embedding (Transformer/ViT/Swin/MAE)

欢迎关注我的CSDN：https://blog.csdn.net/caroline_wendy本文地址：https://blog.csdn.net/caroline_wendy/article/details/128447794PositionEmbedding(位置编码)Transformer1dabsolutesin/cosconstantVisionTransformer1dabsolute

SpikeKing·2022-12-26 21:19

论文阅读笔记-TransFG: A Transformer Architecture for Fine-Grained Recognition

科研澡·2022-12-26 10:22

TopFormer 新的语义分割Transformer 结构

这篇文章是TopFormer，其中作者使用了一些方法来降低模型运算复杂度：作者利用了CNN和ViT的优势。构建了一个基于CNN的模块，称为To

skyfengye·2022-12-26 04:48

Transformer系列：Classification --＞ ViT (ICLR2021)

文章地址：https://openreview.net/pdf?id=YicbFdNTTy1.MotivationTransformer在NLP中被广泛使用，但是在CNN中的应用就很少。attention在CNN中的应用要么是和CNN结合使用，要么是替换CNN中的某些结构。文章提出直接在imagepatch上用puretransformer做分类效果也很好。2.Method网络结构如上图。原始Tr

CV小白升级中·2022-12-26 00:49

《论文阅读》ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

简介解决的问题模型构架数据集实验分析创新点出版：Proceedingsofthe38thInternationalConferenceonMachineLearning,PMLR时间：2021类型：多模态融合特点：不使用特征抽取，借鉴ViT

365JHWZGo·2022-12-25 22:15

Raki的读paper小记：ViLT: Vision-and-Language Transformer Without Convolution or Region Supervision

爱睡觉的Raki·2022-12-25 22:13

VIT（vision transformer）模型 Pytorch实现解析 rwightman版

version_transformer源码解析随机路径失活输入序列化注意力机制实现前向传播多层感知机:注意力模块:前向传播VIT搭建Representationlayer分类头权重初始化_初始化权重:向前传播内嵌前向特征函数源码这是一个针对

zgq016·2022-12-25 21:23

The Devil Is in the Details: Window-based Attention for Image Compression【论文翻译】

受视觉转换器（ViT）和SwinTransformer最新进展的启发，我

attacking tiger·2022-12-25 18:05

BERT大火却不懂Transformer？

前段时间Transformer已席卷计算机视觉领域，并获得大量好评，如『基于Swin-Transformer』、『美团提出具有「位置编码」的Transformer，性能优于ViT和DeiT』、『LiftingTransformer

视学算法·2022-12-25 08:34

使用transformer进行图像分类

定义数据增强模型7、构建模型7.1构建多层感知器（MLP）7.2创建一个类似卷积层的patch层7.3查看由patch层随机生成的图像块7.4构建patch编码层（encodinglayer）7.5构建ViT

人工智能与算法学习·2022-12-25 08:32

计算机视觉中的transformer模型创新思路总结

前言本文回顾了ViT的结构，总结了计算机视觉中的transformer的主要改进思路：改进分块，改进位置编码，改进Encoder，增加Decoder。

CV技术指南(公众号)·2022-12-25 08:55

用GNN做CV三大任务的新骨干，同计算成本性能不输CNN、ViT与MLP｜中科院&华为诺亚开源...

梦晨发自凹非寺量子位|公众号QbitAI用图神经网络(GNN)做CV的研究有不少，但通常是围绕点云数据做文章，少有直接处理图像数据的。其实与CNN把一张图片看成一个网格、Transformer把图片拉直成一个序列相比，图方法更适合学习不规则和复杂物体的特征。现在，中科院与华为诺亚方舟实验室等提出一种全新的骨干网络，把图片表示成图结构数据，让GNN也能完成经典CV三大任务。论文一出，立即引起GNN学

QbitAl·2022-12-24 20:19

ViT中的attention可视化

ViT论文中使用的可视化attention的方法是AttentionRollout。这个方法来自与QuantifyingAttentionFlowinTransformers。

Tyyy`·2022-12-24 16:28

【ViT论文】Not All Patches are What You Need: Expediting Vision Transformers via Token Reorganizations

论文地址：http://arxiv.org/abs/2202.07800项目地址：https://github.com/youweiliang/evit在这项工作中，作者在ViT模型的前馈过程中重新组织图像标记

橙子的科研日记·2022-12-24 13:56

【文字识别】TrOCR: Transformer-based Optical Character Recognition with Pre-trained Models

TrOCR使用与ViT/swinTransformer相同的图像Transformer方法，它首先

阿飞大魔王·2022-12-24 11:16

精读Swin Transformer

VIsionTransformerusingShiftedWindows(MSRA研究领域的黄埔军校)选自8.17号的更新版本摘要swintransformer用来做计算机视觉领域一个通用的骨干网络,在Vit

肖屁屁·2022-12-24 11:56

Vision Transformer（2）：T2T ViT源码阅读以及Drop解释

上图是Tokens-to-TokenViT中关于TokentoToken处理模块的结构图，可以看出其过程是将原图像沿着某一维度（横向或者纵向），将这一维度的向量看作Token，以图像尺寸的平方根为新尺寸进行升维，然后在展开成新的Token。上图是T2TViT进行图像分类的过程。一、前导DropPath/Dropout的差异区别：Dropout是随机的点对点路径的关闭，DropPath是随机的点对层

尼卡尼卡尼·2022-12-23 13:11

视频特征提取常用范式总结

实现时间维度的下采样)+3Davgpooling，得到视频的全局表征使用帧级别的图像特征+序列模型：使用2D卷积神经网络提取帧图像特征使用3D卷积神经网络提取帧图像特征(使每帧的图像特征考虑到了近邻帧的特征)使用ViT

AmibitionWei·2022-12-23 12:40

Transformer中Relative Position Bias以及DropPath细节梳理

1、RelativePositionBias[相对位置编码]在transformer系列模型结构中，有关位置编码出现了一些变体，transformer以及ViT中使用原生的sine-cosine周期绝对位置编码

AmibitionWei·2022-12-23 12:07

大道至简 | 设计 ViT 到底怎么配置Self-Attention才是最合理的？

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Transformer已成为深度学习中的主要架构之一，尤其是作为计算机视觉中卷积神经网络(CNN)的强大替代品。然而，由于Self-Attention在长序列表示上的二次复杂性，特别是对于高分辨率密集预测任务，先前工作中的Transformer训练和推理可能非常昂贵。为此，我们提出了一种新颖的少注意力视觉T

Tom Hardy·2022-12-23 04:02

基于 EasyCV 复现 ViTDet：单层特征超越 FPN

阿里云技术·2022-12-22 18:49

深度学习编程小tips

ViT网络paddle代码加入位置信息在ViT中引入一个额外的token用来学习全局信息从而进行分类MutilHeadAttention#基于paddle#2021/12/13#注：该代码是paddlepaddle

weixin_44743047·2022-12-22 18:49

vit源码中to_patch_embedding理解

self.to_patch_embedding=nn.Sequential(Rearrange('bc(hp1)(wp2)->b(hw)(p1p2c)',p1=patch_height,p2=patch_width),nn.Linear(patch_dim,dim),)Rearrange是einops中的一个方法einops：灵活和强大的张量操作，可读性强和可靠性好的代码。支持numpy、pyto

liiiiiiiiiiiiike·2022-12-22 18:18

CLIP: 打通文本图像迁移模型的新高度

一.介绍2021年见证了visiontransformer的大爆发，随着谷歌提出ViT之后，一大批的visiontransformer的工作席卷计算机视觉任务。

cv_lhp·2022-12-22 16:57

李沐精读论文：ViT 《An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale》

视频：ViT论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili代码：论文源码使用pytorch搭建VisionTransformer(vit)模型vision_transforme·WZMIAOMIAO

iwill323·2022-12-22 12:00

品论文：VISION TRANSFORMER (VIT)

今天上午看了个论文，每当遇到全英文论文的时候，就会发现自己的英文水平属实是太一般，但是看完这篇论文确实是感触良多！！！论文标题：《ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE》论文作者：GoogleResearch,BrainTeam论文发布时间：2020年11月22日论文摘要概述：作者在摘要中表达的信心意思就是：t

福将～白鹿·2022-12-22 03:42

论文阅读笔记：Vision Transformer (ViT)

1.VisionTransformerDosovitskiy,Alexey,etal.“Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale.”arXivpreprintarXiv:2010.11929(2020).这是一篇奠定了Transformer在视觉领域击败传统卷积的文章，Transformer在NLP领域大放异彩之

loki2018·2022-12-22 03:41

Transformer及变体详解教程（更新中）

Transformer_NLP小白+的博客-CSDN博客_李宏毅transformer详解Transformer中Self-Attention以及Multi-HeadAttention_太阳花的小绿豆的博客-CSDN博客ViT

KuromiHan·2022-12-22 03:11

【读论文】VIT(Vision Transformer)

文章目录AnImageisWorth16*16Words:TransformersforImageRecogniztionatScaleNLP领域的transformer应用到CV领域有哪些难点？AbstractIntroductionRelatedWork(1)BERT(2)GPT(3)self-attention在CV领域的应用Method整个前向传播过程针对clstoken的消融实验对于位置

verse_armour·2022-12-22 03:39

【论文笔记】【MAE】 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

arxiv.org)Code:https://github.com/facebookresearch/mae1Intro盖住75%的patch，取剩余的patch输入encoder，没有mask的patch放在ViT

Merengue_l·2022-12-21 09:00

「BEiT」BERT Pre-Training of Image Transformers

思路迁移自BERT的encoder结构，图像输入处理一方面将图像转为patch序列（ViT)，另一方面用固定范围的token代替图片像素。

-江户川-·2022-12-21 09:17

「ViT」An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

IntroViT模型是一种将Transformer结构应用于图片领域，生成图片表征的分类任务。类比文本的tokens处理方式，图片被切割为patches并被线形embed后以序列的形式输入transformer。MethodVisiontransformer标准的Transformer的输入是1Dsequence的tokenembeddings，图片数据集x∈R(H∗W∗C)x\inR^{(H∗W