vit 第2页

vue项目开发vscode配置

":"vue-sph","version":"0.0.0","private":true,"type":"module","scripts":{"dev":"vite--open","build":"vit

RuiW_97·2024-02-07 10:37

Vision Transformer及其变体（自用）

0回顾Transformer0.1encoder在正式开始ViT之前，先来复习一遍transformer的核心机制相关的文章有很多，我选了一遍最通俗易懂的放在这：Transformer通俗笔记：从Word2Vec

ST-Naive·2024-02-07 10:35

最新模型VMamba：颠覆视觉Transformer，下一代主流Backbone？

YunjieTian,YuzhongZhao,HongtianYu,LingxiXie,YaoweiWang,QixiangYe,YunfanLiu1.摘要卷积神经网络（CNN）与视觉Transformer（ViT

深蓝学院·2024-02-06 21:39

基于openAI 的 clip模型启动一个图片识别分类

importtorchimportclipfromPILimportImage#加载预训练模型device="cuda"iftorch.cuda.is_available()else"cpu"model,preprocess=clip.load('ViT-B

wzerofeng·2024-02-06 02:05

EDTER：融合transformer的边缘检测网络

原文链接：EDTER首先回顾viT部分：和ViT一样，先把图像分割为P*P大小的patch，分别经过映射得到tokens：patchembeddings。

Deserve_p·2024-02-05 17:17

Boundry attention: 泛化能力很强的边缘检测模块

细节部分：不同于viT把图片切成小patch，然后映射为token，而是每个像素都有一个token。（文章说的dense，stride-1的token）每个像素的

Deserve_p·2024-02-05 17:47

教程6 Vue3+Element Plus el-carousel制作轮播图（后面有修改样式的方法）

npminstallelement-plus--save（2）自动引入Elementnpminstall-Dunplugin-vue-componentsunplugin-auto-import（3）在配置文件中进行配置，本人使用的是Vit

JunLianHuang·2024-02-05 11:08

跑通CLIP4STR，用于字符识别的预标签制作

工程链接：https://github.com/VamosC/CLIP4STR下载工程链接工程，下载模型clip4str_base16x16_d70bde1f2d.ckpt和ViT-B-16.pt；首先根据工程中的

猫猫与橙子·2024-02-05 02:24

vit细粒度图像分类（九）RAMS-Trans学习笔记

近年来发展起来的视觉变压器(ViT)在计算机视觉任务中取得了可喜的成果。与cnn相比，图像序列化是一种全新的方式。

无妄无望·2024-02-04 09:01

vit细粒度图像分类（十）TransFG学习笔记

近年来，视觉变压器(visiontransformer,ViT)在传统的分类任务中表现出了强大的

无妄无望·2024-02-04 09:59

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

1.摘要细粒度鸟类图像识别致力于实现鸟类图像的准确分类，是机器人视觉跟踪中的一项基础性工作。鉴于濒危鸟类的监测和保护对保护濒危鸟类具有重要意义，需要采用自动化方法来促进鸟类的监测。在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。具体来说，CNN是用来

无妄无望·2024-02-02 10:18

vit细粒度图像分类（八）SIM-Trans学习笔记

1.摘要细粒度视觉分类(FGVC)旨在从相似的从属类别中识别物体，这对人类准确的自动识别需求具有挑战性和实用性。大多数FGVC方法侧重于判别区域挖掘的注意机制研究，而忽略了它们之间的相互依赖关系和组成的整体对象结构，而这些对模型的判别信息定位和理解能力至关重要。为了解决上述局限性，我们提出了结构信息建模变压器(SIM-Trans)，将对象结构信息整合到变压器中，以增强区分表示学习，使其同时包含外观

无妄无望·2024-02-02 10:47

中科院一区顶刊 | DilateFormer: 即插即用的多尺度全局注意力机制(附源码实现)

原有的ViT模型在计算复杂性和感受野大小之间的权衡上存在矛盾。众所周知，ViT模型使用全局注意力机制，能够在任意图像块之间建立长远距离上下文依赖关系，但是全局

CVHub·2024-02-02 06:23

Vue3+TS+移动端-购物车实现详细步骤+项目优化

也可以使用piniavuex官网:https://vuex.vuejs.org/zh/pinia官网:https://pinia.web3doc.top/这次购物车就选用vuex:第一步:需要配置自动导入在vit

前端进阶中·2024-02-01 17:59

深度学习中的各种数据增强

然而，直至今日，尽管提出了以ViT为代表的新一代视觉网络架构，但数据问题仍然是构建深度学习模型最常见的挑战之一。

一枚爱吃大蒜的程序员·2024-02-01 14:06

深度学习中的各种数据增强方法大全

然而，直至今日，尽管提出了以ViT为代表的新一代视觉网络架构，但数据问题仍然是构建深度学习模型最常见的挑战之一。

程序员奇奇·2024-02-01 14:35

15EG使用ps点亮mio的led

配置完成后按照hello_world工程模板生成bit文件，和创建vitis工程，下面将从创建好vit

mcupro·2024-01-31 21:19

vit细粒度图像分类（五）TransFC学习笔记

1.摘要细粒度图像具有不同子类间差异小、相同子类内差异大的特点。现有网络模型在处理过程中存在特征提取能力不足、特征表示冗余和归纳偏置能力弱等问题，因此提出一种改进的Transformer图像分类模型。首先，利用外部注意力取代原Transformer模型中的自注意力，通过捕获样本间相关性提升模型的特征提取能力；其次，引入特征选择模块筛选区分性特征，去除冗余信息，加强特征表示能力；最后，引入融合的多元

无妄无望·2024-01-31 18:40

vit细粒度图像分类（六）TransFC学习笔记

1.摘要从判别局部区域学习特征表示在细粒度视觉分类中起着关键作用。利用注意机制提取零件特征已成为一种趋势。然而，这些方法有两个主要的局限性:第一，它们往往只关注最突出的部分，而忽略了其他不明显但可区分的部分。其次，他们孤立地对待不同的部分特征，而忽略了它们之间的关系。为了解决这些限制，我们建议定位多个不同的可区分部分，并以明确的方式探索它们之间的关系。在这个过程中，我们引入了两个轻量级模块，它们可

无妄无望·2024-01-31 18:10

Vite学习指南

2.1什么是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

秋の本名·2024-01-29 00:17

vit细粒度图像分类（四）BT-Net学习笔记

1.摘要为了改进在细粒度图像分类过程中类别差异难以提取的问题，本文提出了一种基于Transformer双线性网络的细粒度网络分类优化方法(BT-Net)。首先，将输入图像通过不同卷积处理成不同长度的二维向量，然后，构建重复次数不同的编码器，最后，双网络分支将图像表示为来自两个Transformer的特征集合，得到更加丰富的互补特征信息，从而提高细粒度分类的精度。实验结果表明，BT-Net在CUB-

无妄无望·2024-01-28 22:06

Vision Mamba:将Mamba应用于计算机视觉任务的新模型

就像VIT一样现在已经有人将他应用到了计算机视觉领域，让我们来看看最近的这篇论文“VisionMamba:EfficientVisualRe

数据派THU·2024-01-28 08:21

vite搭建vue3.0项目

nextelement-plusaxios-S2、生产依赖yarnaddsass-D修改端口号vite.config.jsimport{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vit

X_8d6a·2024-01-28 04:08

vit细粒度图像分类（二）SwinFC 学习笔记

1.摘要：针对细粒度图像类间差异小、类内差异大等问题，提出了一种基于Swin及多尺度特征融合的模型（SwinFC）。基准骨干网络采用具有多阶段层级架构设计的SwinTransformer模型作为全新视觉特征提取器，从中获取局部和全局信息以及多尺度特征。然后在每个阶段的分支通道上嵌入融合外部依赖及跨空间注意力模块，以捕获数据样本之间的潜在相关性，同时捕捉不同空间方向上具有判别力的特征信息，进而强化网

无妄无望·2024-01-27 13:39

vit细粒度图像分类（三）TRS-DeiT 学习笔记

1.摘要细粒度图像分类任务由于自身存在的细微的类间差别和巨大的类内差别使其极具挑战性，为了更好地学习细粒度图像的潜在特征，该算法将知识蒸馏引入到细粒度图像分类任务中，提出基于知识蒸馏与目标区域选取的细粒度图像分类方法（ＴＲＳ-ＤｅｉＴ），能使其兼具ＣＮＮ模型和Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ模型的各自优点。此外，ＴＲＳ-ＤｅｉＴ的新型目标区域选取模块能够获取最具区分性的区域；为了区分任务中的易混淆类，引入对

无妄无望·2024-01-27 13:38

Vite+Electron快速构建一个VUE3桌面应用(三)——打包

打包后还是加载http://localhost:3000是无法运行的，因此，此处需要先用vite打包好，然后使用electron-builder加载vit

@八度余温·2024-01-27 03:32

VIT探索笔记（AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE）

VIT探索笔记CodePaper[vit-pytorch](https://github.com/lucidrains/vit-pytorch/tree/main)参看学习bilibili视频11.1VisionTransformer

FMsunyh·2024-01-26 19:34

YOLOv8优化策略：注意力涨点系列篇 | 多尺度双视觉Dualattention | Dual-ViT，顶刊TPAMI 2023

本文改进：多尺度双视觉Dualattention注意yolo，提升小目标检测能力YOLOv8改进专栏：http://t.csdnimg.cn/hGhVK学姐带你学习YOLOv8，从入门到创新，轻轻松松搞定科研；1.原理介绍论文：DualVisionTransformer|IEEEJournals&Magazine|IEEEXplore摘要：以前的工作已经提出了几种降低自注意力机制计算成本的策略。其

会AI的学姐·2024-01-26 15:07

torch.matmul和torch.bmm区别

可用于4维数组的相乘，而torch.bmm只能用户3维数组的相乘，以/home/tiger/.local/lib/python3.9/site-packages/transformers/models/vit

taoqick·2024-01-26 11:44

Stable-diffusion安装时Can‘t load tokenizer for ‘openai/clip-vit-large-patch14‘2种解决方案

在安装Stable-diffusionWebuUI时，运行pythonlaunch.py出现Can‘tloadtokenizerfor‘openai/clip-vit-large-patch14问题，这是因为安装过程中需要去

lanlinbuaa·2024-01-26 07:02

vit细粒度图像分类（一）CADF学习笔记

1.摘要：目的基于Transformer架构的网络在图像分类中表现出优异的性能。然而，注意力机制往往只关注图像中的显著性特征，而忽略了其他区域的次级显著信息，基于自注意力机制的Transformer也是如此。为了获取更多的有效信息，从有区别的潜在性特征中学习到更多的可判别特征，提出了一种互补注意多样性特征融合网络（comple⁃mentaryattentiondiversityfeaturefus

无妄无望·2024-01-25 22:06

T2T VIT 学习笔记（附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11986代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PASSL/tree/main/configs/t2t_vit1

无妄无望·2024-01-23 22:07

【一站式梳理】ViT - Vision Transformer 流程+代码学习记录

ViTPaper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE,ICLR2021.目录ViTPaper:ANIMAGEISWORTH16X16WORDS:TRANSFORMERSFORIMAGERECOGNITIONATSCALE,ICLR2021.模型流程：输入：TransformerEncoder：MLPhead

DeSOLL·2024-01-23 18:25

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之DINO attention map

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出DINOattentionmap可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之CLIP注意力机制可视化

1.总述AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,阐述了注意力机制在多模态模型如CLIP,及diffusion模型中的应用.本文给出CLIP注意力机制可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件

微凉的衣柜·2024-01-21 21:26

CVPR 2023 Hybrid Tutorial: All Things ViTs之mean attention distance (MAD)

AllThingsViTs系列讲座从ViT视觉模型注意力机制出发,本文给出meanattentiondistance可视化部分阅读学习体会.课程视频与课件:https://all-things-vits.github.io

微凉的衣柜·2024-01-21 21:24

GroupMixFormer：Advancing Vision Transformers with Group-Mix Attention论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.15157.pdf代码地址：https://github.com/AILab-CVC/GroupMixFormer摘要：ViT已被证明可以通过使用多头自注意力

athrunsunny·2024-01-21 19:40

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

CV案例精选·2024-01-21 18:32

[全连接神经网络]Transformer代餐，用MLP构建图像处理网络

一、MLP-Mixer使用纯MLP处理图像信息，其原理类似vit，将图片进行分块(patch)后展平(fallten)，然后输入到MLP中。

ViperL1·2024-01-21 09:55

【Backbone】Vim（Vision Mamba）架构学习笔记

华科王兴刚团队首次将Mamba引入ViT，更高精度、更快速度、更低显存！》【代码复现】《挑战Transformer的新架构Mamba解析以及Pytorch复现》2引言（1

songyuc·2024-01-21 02:13

VIT(Vision Transformer)学习（三）-纯VIT之swin transformer模型理解

classBalanceLoss(nn.Module):def__init__(self,ignore_index=255,reduction='mean',weight=None):super(BalanceLoss,self).__init__()self.ignore_label=ignore_indexself.reduction=reductionself.criterion=nn.NL

fenghx258·2024-01-20 05:29

Vision Transformer（VIT）模型介绍

计算机视觉文章目录计算机视觉VisionTransformer（VIT）PatchEmbeddingsHybridArchitectureFine-tuningandhigherresolutionPyTorch

工头阿乐·2024-01-18 18:25

VIT transformer详解

VITtransformer详解一、前言二、总体结构三、VIT输入部分四、VITEncoder部分五、CLS多分类输出六、归纳偏置七、参考一、前言论文：https://arxiv.org/abs/2010.11929

不是二哈的柯基·2024-01-18 04:22

电竞之家：专访Infamous经理：坚持追梦才能圆梦！希望汉堡猫再现

在六月份的S-Li基辅Minor中，一只名为“Anvorgesa”的南美队伍格外引人注目，他们可爱的队标、凶悍的打法以及美丽的经理姐姐Vitória给人留下了深刻印象。

OK电竞天天W·2024-01-18 02:48

【OUC深度学习入门】第6周学习记录：Vision Transformer & Swin Transformer & ConvNeXt

Part1VisionTransformer1网络结构ViT模型不仅适用于NLP领域，在CV领域也能取得不错的效果。

深蓝与夜的呼吸·2024-01-17 19:41

详解VIT（Vision Transformer)模型原理, 代码级讲解

一、学习资料链接准备1.首先提供原始论文，VIT（AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale）模型提出论文下载：VIT

Trouville01·2024-01-17 01:50

CNN和Transformer相结合的模型

ViT是第一

CV案例精选·2024-01-16 23:01

《预训练周刊》第60期：大模型应用图谱、最大ViT模型PaLI、高效英文语音识别Whisper...

No.60智源社区预训练组预训练研究观点资源活动周刊订阅告诉大家一个好消息，《预训练周刊》已经开启“订阅功能”，以后我们会向您自动推送最新版的《预训练周刊》。订阅方法：方式1：扫描下面二维码，进入《预训练周刊》主页，选择“关注TA”。方式2：点击本文下方的“阅读原文”，进入《预训练周刊》Hub社区版，根据内附的详细订阅步骤，完成订阅。关于周刊本期周刊我们进行了版面调整，将各个方向的研究分别汇总并加

智源社区·2024-01-16 22:10

论文阅读 Vision Transformer - VIT

文章目录1摘要1.1核心2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解3代码4总结1摘要1.1核心通过将图像切成patch线形层编码成token特征编码的方法，用transformer的encoder来做图像分类2模型架构2.1概览2.2对应CV的特定修改和相关理解解决问题：transformer输入限制:由于自注意力+backbone，算法复杂度为o(n²)，token长度一般要bhnd

highoooo·2024-01-15 16:06

重读VIT：深入探索细节与影响

1.1Bert结构前面说过，VIT几乎和Bert一致，我们来速扫一下Bert模型：input：输入是一条文本。文本中的每个词（token）我们都通过embedding把它表示成了向量的形式。

liiiiiiiiiiiiike·2024-01-14 10:38

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