- 2024-09-10timm库中最强的各类模型,图像分类
vit_base_patch16_224链接:https://huggingface.co/timmtimmTop-20ImageNet-1kModelstimm/eva02_large_patch14_448.mim_m38m_ft_in22k_in1k
- 2024-09-0351c视觉~合集25
#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
- 2024-09-02YOLOS:大道至简,直接使用预训练ViT进行实时目标检测 | NeurIPS 2021
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
- 2024-08-24vit和swin transformer的区别
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
- 2024-08-20ViT 原理解析 (Transformers for Image Recognition at Scale)
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
- 2024-08-14DeiT-LT:印度科学院提出针对长尾数据的`DeiT`升级模型 | CVPR 2024
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
- 2024-08-12使用BatchNorm替代LayerNorm可以减少Vision Transformer训练时间和推理时间
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
- 2024-08-10vit中的生成分类标识符介绍
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.
- 2024-08-09vit的图像预处理过程
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
- 2024-08-09常用的ViT模型
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
- 2024-08-09vit的线性映射过程
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
- 2024-08-08手写VIT
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromeinopsimportrearrange,repeatfromeinops.layers.torchimportRearrangeclasspre_process(nn.Module):def__init__(self,image_size,patch_size,patch_dim,dim):"
- 2024-08-03深度学习(VIT)
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:
- 2024-07-19TransReID模型运行
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
- 2024-07-18PiT : 基于池化层Pooling layer的Vision Transformer
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
- 2024-07-17MViT:性能杠杠的多尺度ViT | ICCV 2021
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
- 2024-07-16LeViT:Facebook提出推理优化的混合ViT主干网络 | ICCV 2021
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
- 2024-07-16vit的自注意力机制的范围
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
- 2024-07-09DeepViT:字节提出深层ViT的训练策略 | 2021 arxiv
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
- 2024-06-22CVPR2023论文速览Transformer
Paper1TrojViT:TrojanInsertioninVisionTransformers摘要原文:VisionTransformers(ViTs)havedemonstratedthestate-of-the-artperformanceinvariousvision-relatedtasks.ThesuccessofViTsmotivatesadversariestoperformbackdoorattacksonVi
- 2024-06-04【模型详解】从注意力机制到VIT到DETR,万字长文详解transformer在图像中的应用和
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
- 2024-05-28ViT暂时不会替代CNN
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
- 2024-05-27从零开始构建 Vision Transformer(ViT) 模型
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
- 2024-05-25ViT:1 从DETR说起
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。
- 2024-05-23CeiT:商汤提出结合CNN优势的高效ViT模型 | 2021 arxiv
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