ViT

2024/4/13 1:36:26
【计算机视觉】Visual Transformer （ViT）模型结构以及原理解析

【计算机视觉】Visual Transformer （ViT）模型结构以及原理解析

文章目录 一、简介二、Vision Transformer如何工作三、ViT模型架构四、ViT工作原理解析4.1 步骤1：将图片转换成patches序列4.2 步骤2：将patches铺平4.3 步骤3：添加Position embedding4.4 步骤4：添加class token4.5 步骤5&#xff…
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深度学习论文系列--模型细节（持续更新）

深度学习论文系列--模型细节（持续更新）

AlexNet 图像增强reLu函数Dropout防止过拟合 论文主要思想 更深的卷积神经网络end-to end，端到端的意思就是我只需要把原始的数据（图片、文本等）放进去，不需要做任何的特征提取 ResNet 神经网络深度很深的时候，就…
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【计算机视觉】CVPR 23 | 视觉 Transformer 全新学习范式！用长尾数据提升ViT性能

【计算机视觉】CVPR 23 | 视觉 Transformer 全新学习范式！用长尾数据提升ViT性能

文章目录 一、导读二、介绍三、方法四、总结 一、导读 论文地址： https://arxiv.org/abs/2212.02015代码链接： https://github.com/XuZhengzhuo/LiVT二、介绍 在机器学习领域中，学习不平衡的标注数据一直是一个常见而具有挑战性的任务。近…
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【学习笔记】多模态综述

【学习笔记】多模态综述

多模态综述 前言1. CLIP & ViLT2. ALBEF3. VLMO4. BLIP5. CoCa6. BeiTv3总结参考链接 前言 本篇学习笔记虽然是多模态综述，本质上是对ViLT后多模态模型的总结，时间线为2021年至2022年，在这两年，多模态领域的模型也是卷的飞起…
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『论文精读』Data-efficient image Transformers(DeiT)论文解读

『论文精读』Data-efficient image Transformers(DeiT)论文解读

『论文精读』Data-efficient image Transformers(DeiT)论文解读 文章目录 一. DeiT简介二. 知识蒸馏(knowledge distillation)2.1. KLDivloss2.2. 蒸馏温度 τ \tau τ2.3. distillation in transformer 三. better hyperparameter四. data augmentation五. label smoothing参…
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TinyViT: 一种高效的蒸馏方法

TinyViT: 一种高效的蒸馏方法

目录 背景方法大意快速预训练蒸馏(Fast Pretraining Distillation, FPD)如何实现快速三个细节深入理解FPD 模型架构训练trick预训练参数配置（Imagenet21k-pretraining）finetuning 参数配置（Imagenet-1k） 消融实验**Q: 数据是否越多…
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Pytorch从零开始实现Vision Transformer (from scratch)

Pytorch从零开始实现Vision Transformer (from scratch)

Pytorch从零开始实现Vision Transformer 前言一、Vision Transformer架构介绍1. Patch Embedding2. Multi-Head Attention3. Transformer BlockFeed Forward 二、预备知识1. Einsum2. Einops 三、Vision Transformer代码实现0. 导入库1. Patch Embedding2. Residual & Norm…
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【计算机视觉 | ViT-G】谷歌大脑提出 ViT-G：缩放视觉 Transformer，高达 90.45% 准确率

【计算机视觉 | ViT-G】谷歌大脑提出 ViT-G：缩放视觉 Transformer，高达 90.45% 准确率

文章目录 一、简介二、如何做到的？三、扩展数据四、「head」 的解耦权重衰减五、通过移除 [class] token 节省内存六、实验结果6.1 将计算、模型和数据一起扩展6.2 ViT-G/14 结果 论文地址为： https://arxiv.org/pdf/2106.04560.pdf一、简介 视觉 Trans…
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AI绘画能力的起源：通俗理解VAE、扩散模型DDPM、DETR、ViT/Swin transformer

AI绘画能力的起源：通俗理解VAE、扩散模型DDPM、DETR、ViT/Swin transformer

前言 2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如 2014 R-CNN2015 Fast R-CNN、Faster R-CNN2016 YOLO、SSD2…
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图像生成发展起源：从VAE、VQ-VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT、Swin transformer

图像生成发展起源：从VAE、VQ-VAE、扩散模型DDPM、DETR到ViT、Swin transformer

前言 2018年我写过一篇博客，叫：《一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD》，该文相当于梳理了2019年之前CV领域的典型视觉模型，比如 2014 R-CNN2015 Fast R-CNN、Faster R-CNN2016 YOLO、SSD2…
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EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers

EfficientFormer:高效低延迟的Vision Transformers

我们都知道Transformers相对于CNN的架构效率并不高，这导致在一些边缘设备进行推理时延迟会很高，所以这次介绍的论文EfficientFormer号称在准确率不降低的同时可以达到MobileNet的推理速度。 Transformers能否在获得高性能的同时，跑得和Mobile…
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【论文笔记】Attention和Visual Transformer

【论文笔记】Attention和Visual Transformer

Attention和Visual Transformer Attention和Transformer为什么需要AttentionAttention机制Multi-head AttentionSelf Multi-head Attention，SMA TransformerVisual Transformer，ViT Attention和Transformer Attention机制在相当早的时间就已经被提出了&…
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3D医疗图像配准 | 基于Vision-Transformer+Pytorch实现的3D医疗图像配准算法

3D医疗图像配准 | 基于Vision-Transformer+Pytorch实现的3D医疗图像配准算法

项目应用场景 面向医疗图像配准场景，项目采用 Pytorch ViT 来实现，形态为 3D 医疗图像的配准。 项目效果 项目细节 > 具体参见项目 README.md (1) 模型架构 (2) Vision Transformer 架构 (3) 量化结果分析 项目获取 https://download.csdn.net/down…
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CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.1

CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.11.1

精华置顶 墙裂推荐！小白如何1个月系统学习CV核心知识：链接 点击CV计算机视觉，关注更多CV干货 论文已打包，点击进入—>下载界面 点击加入—>CV计算机视觉交流群 1.【基础网络架构】Battle of the Backbones: A Large-Scal…
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SeqTrack: Sequence to Sequence Learning for Visual Object Tracking

SeqTrack: Sequence to Sequence Learning for Visual Object Tracking

摘要 在本文中，我们提出了一种新的序列到序列学习框架的视觉跟踪，称为SeqTrack。它将视觉跟踪转换为一个序列生成问题，它以自回归的方式预测对象边界盒。这与之前的Siamese跟踪器和transformer跟踪器不同，它们依赖于设计复杂的磁…
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【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)网络模型

【Transformer系列】深入浅出理解ViT(Vision Transformer)网络模型

一、参考资料 极智AI | 详解 ViT 算法实现 MobileViT模型简介 ECCV 2022丨力压苹果MobileViT，这个轻量级视觉模型新架构火了 ECCV 2022丨轻量级模型架构火了，力压苹果MobileViT（附代码和论文下载） 再读VIT，还有多少细…
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【跟着代码读论文】ViT（2021 ICLR）An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale

【跟着代码读论文】ViT（2021 ICLR）An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale

论文： An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. Github code（PyTorch Implementation）：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch 目录 Model Overview Github Code Usage Procedure …
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【论文精读】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

【论文精读】Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows 前言Abstract1. Introduction2. Related Work3. Method3.1. Overall Architecture3.2. Shifted Window based Self-AttentionSelf-attention in non-overlapped windowsShifted window partitioning …
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图像分类任务ViT与CNN谁更胜一筹？DeepMind用实验证明

图像分类任务ViT与CNN谁更胜一筹？DeepMind用实验证明

精华置顶 墙裂推荐！小白如何1个月系统学习CV核心知识：链接 点击CV计算机视觉，关注更多CV干货 今天跟大家分享DeepMind发表的一篇技术报告，通过实验得出，CNN与ViT的架构之间虽然存在差异，但同等计算资源的预…
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ViT细节与代码解读

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
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机器学习笔记 - 在 Vision Transformer 中可视化注意力

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。在计算效率和准确性方面，ViT 模型超过了当前最先进的 (CNN) 几乎四倍。 一、视觉转换器 (ViT) 如何工作？ 视觉转换器模型的性能…
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