vit

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

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
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