vit_base_patch16_224链接：https://huggingface.co/timmtimmTop-20ImageNet-1kModelstimm/eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k  

#U-ViT别只盯着DiT，国产模型也在暗自发力！U-ViT：ViT架构实现Diffusion的开山之作！本文的提出比DiT还要早一点，而且本文是用ViT架构实现Diffusion模型的开山之作，使用ViT来替换Diffusion模型中基于卷积的U-Net架构，同时维持模型宏观的U形架构不变。OpenAISora[1]酷炫的效

论文探索了在中型ImageNet-1k数据集上预训练的普通ViT到更具挑战性的COCO目标检测基准的可迁移性，提出了基于VisionTransformer的YouOnlyLookatOneSequence(YOLOS)目标检测模型。在具有挑战性的COCO目标检测基准上的实验结果表明，2D目标检测可以以纯sequence-to-sequence的方

ViTvsSwinTransformerViT和SwinTransformer的区别1.架构设计ViT(VisionTransformer)：ViT直接将图像分割成固定大小的非重叠小块（patches），然后将每个小块展开成一个向量，并将这些向量序列作为输入送入标准的Transformer架构中。每个小块会被映射到一个高维特征空间，然

ViT原理解析(TransformersforImageRecognitionatScale)原创 小白 小白研究室 2024年06月10日21:09 北京如何将transformer应用到图像领域Transformer模型最开始是用于自然语言处理(NLP)领域的，NLP主要处理的是文本、句子、段落等，即序列数据。视觉领域处理的

DeiT-LT为ViT在长尾数据集上的应用，通过蒸馏DIST标记引入CNN知识，以及使用分布外图像并重新加权蒸馏损失来增强对尾类的关注。此外，为了减轻过拟合，论文建议用经过SAM训练的CNN教师进行蒸馏，促使所有ViT块中DIST标记学习低秩泛化特征。经过DeiT-LT的训练方案，DIST标记成为尾类的专家，分

以VisionTransformer(ViT)的发现为先导的基于transformer的架构在计算机视觉领域引发了一场革命。对于广泛的应用,ViT及其各种变体已经有效地挑战了卷积神经网络(CNN)作为最先进架构的地位。尽管取得了一些成功,但是ViT需要更长的训练时间,并且对于小型到中型输入数据大小,推理

VisionTransformer(ViT)分类标识符VisionTransformer(ViT)分类标识符1.初始化分类标识符在ViT中，分类标识符是一个可学习的向量，通常在模型初始化时随机初始化。这个标识符的维度与图像块的嵌入向量维度相同，通常记作zcls，其大小为D（与每个图像块的嵌入向量维度一致）。2.

在VisionTransformer(ViT)中，图像的预处理过程主要包括将图像转换为适合Transformer模型输入的格式。以下是从原始图像到模型输入所进行的主要操作步骤：1.图像尺寸调整(Resize)将输入图像调整为固定大小，通常是正方形（例如，224x224像素）。这是为了统一所有输入图像的尺寸，使得后

常用的ViT模型有许多版本和变种，它们在不同的任务和数据规模上表现出色。以下是一些常见的ViT模型及其变种：1.ViT-B/16,ViT-B/32ViT-B/16和ViT-B/32是VisionTransformer的基本版本，"B"代表Base模型，数字16和32代表图像块的大小（如16x16或32x32）。ViT-B/16通常表现优于ViT-B/32，因

VisionTransformer线性映射VisionTransformer(ViT):线性映射1.展平图像块假设输入的图像块大小为P×P像素，并且图像有C个通道（对于RGB图像，通常C=3）。每个图像块被展平成一个向量，向量的维度为P×P×C。例如，对于一个16x16像素的RGB图像块，展平后的向量长度为

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromeinopsimportrearrange,repeatfromeinops.layers.torchimportRearrangeclasspre_process(nn.Module):def__init__(self,image_size,patch_size,patch_dim,dim):"

将Transformer引入图像领域之作，学习一下。网络结构：VIT结构有几个关键的地方：1.图像分块：输入图像被划分为固定大小的非重叠小块（patches），每个小块被展平并线性嵌入到一个固定维度的向量中。这里是将32x32的图像划分成4x4的小块，总共会有16个小块，每个小块有64维向量。2.位置编码：

模型源码可通过下方链接进行下载，相应的数据集也可以通过下方链接找到并下载。https://github.com/damo-cv/TransReID?tab=readme-ov-file1.环境配置pipinstall-rrequirements.txt通过以上指令安装好所需要的包。2.预训练模型下载在源码下载页面，找到图片所示位置进行

    CNN的降维原理;随着深度的增加，传统CNN的通道维数增加，空间维数减少。经验表明，这样的空间降维对变压器结构也是有益的，并在原有的ViT模型的基础上提出了一种新的基于池的视觉变压器(PiT)。1.引言        ViT与卷积神经网络(CNN)有很大的不同。将输入图像

论文提出了多尺度视觉Transformer模型MViT，将多尺度层级特征的基本概念与Transformer模型联系起来，在逐层扩展特征复杂度同时降低特征的分辨率。在视频识别和图像分类的任务中，MViT均优于单尺度的ViT。来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:MultiscaleVisionTransformers论文

论文提出了用于快速图像分类推理的混合神经网络LeVIT，在不同的硬件平台上进行不同的效率衡量标准的测试。总体而言，LeViT在速度/准确性权衡方面明显优于现有的卷积神经网络和ViT，比如在80%的ImageNettop-1精度下，LeViT在CPU上比EfficientNet快5倍来源：晓飞的算法工程笔记公众号论

在VisionTransformer(ViT)中，自注意力机制的范围是指模型在处理图像块时，每个图像块能够与其他哪些图像块进行交互。ViT的自注意力机制具有全局范围，这意味着在自注意力层中，每个图像块都可以与其他所有图像块进行交互，而不管它们在原始图像中的空间位置如何。以下是ViT自

作者发现深层ViT出现的注意力崩溃问题，提出了新颖的Re-attention机制来解决，计算量和内存开销都很少，在增加ViT深度时能够保持性能不断提高来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:DeepViT:TowardsDeeperVisionTransformer论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.11886论文代码

Paper1TrojViT:TrojanInsertioninVisionTransformers摘要原文:VisionTransformers(ViTs)havedemonstratedthestate-of-the-artperformanceinvariousvision-relatedtasks.ThesuccessofViTsmotivatesadversariestoperformbackdoorattacksonVi

学习视频：这个up的视频讲解的都很好很详细~self-Attention｜自注意力机制｜位置编码｜理论+代码学习代码（也是该up主的github）https://github.com/Enzo-MiMan/cv_related_collections1注意力机制（Self-Attention和Multi-HeadAttention）1.1注意力机制中qkv的通俗理解若把

概述将Transformer应用到视觉领域，就形成了ViT（VisionTransformer）。与卷积神经网络CNN不同，ViT将图像切分为块并转换为向量，像是处理文本一样处理图像。这让ViT拥有了超越CNN的全局信息捕捉能力。当训练集数量足够时，ViT表现优于CNN。以下数据来源于OpenAI的CLIP模

Transformer模型最早由Vaswani等人在2017年论文AttentionIsAllYouNeed中提出，并已广泛应用于自然语言处理。2021年，Dosovitsky等人在论文AnImageisWorth16x16Words:TransformersforImageRecognitionatScale中提出将Transformer用于计算机视觉任务，与

大模型技术论文不断，每个月总会新增上千篇。本专栏精选论文重点解读，主题还是围绕着行业实践和工程量产。若在某个环节出现卡点，可以回到大模型必备腔调重新阅读。而最新科技（Mamba,xLSTM,KAN）则提供了大模型领域最新技术跟踪。若对于构建生产级别架构则可以关注AI架构设计专栏。

论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:Incorpora