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

论文提出了T2T-ViT模型，引入tokens-to-token（T2T）模块有效地融合图像的结构信息，同时借鉴CNN结果设计了deep-narrow的ViT主干网络，增强特征的丰富性。在ImageNet上从零训练时，T2T-ViT取得了优于ResNets的性能MobileNets性能相当来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:Tokens-to-Token

 ViT的pytorch实现代码：importtorchfromtorchimportnnfromeinopsimportrearrange,repeatfromeinops.layers.torchimportRearrange#helpersdefpair(t):returntifisinstance(t,tuple)else(t,t)#classesclassFeedForward(nn.Module):

前言 视觉语言模型屡屡出现新突破，但ViT仍是图像编码器的首选网络结构。字节提出新基础模型——ViTamin，专为视觉语言时代设计。本文转载自量子位（QbitAI）仅用于学术分享，若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘

摘要:  VIT是计算机视觉的开山之作,在不同的领域都表现了优越的性能.但是过大的计算量和内存需求,限制了其使用.该篇综述研究了并评估了四种模型压缩的方法,在VIT上的作用:量化,低秩分解,知识蒸馏,剪枝.系统的分析并比较了这些方法在资源受限的环境下,优化VIT方面的效果.我们

最近，有一些大型内核卷积网络的研究，但考虑到卷积的平方复杂度，扩大内核会带来大量的参数，继而引发严重的优化问题。受人类视觉的启发，论文提出了外围卷积，通过参数共享将卷积的复杂性从\(O(K^{2})\)降低到\(O(\mathrm{log}K)\)，有效减少90%以上的参数数量并设法将内核尺寸扩大到

论文提出了一种新的ViT位置编码CPE，基于每个token的局部邻域信息动态地生成对应位置编码。CPE由卷积实现，使得模型融合CNN和Transfomer的优点，不仅可以处理较长的输入序列，也可以在视觉任务中保持理想的平移不变性。从实验结果来看，基于CPE的CPVT比以前的位置编码方法效果更好来源：晓

论文基于改进训练配置以及一种新颖的蒸馏方式，提出了仅用ImageNet就能训练出来的Transformer网络DeiT。在蒸馏学习时，DeiT以卷积网络作为teacher，能够结合当前主流的数据增强和训练策略来进一步提高性能。从实验结果来看，效果很不错来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:Trainingd

论文直接将纯Trasnformer应用于图像识别，是Trasnformer在图像领域正式挑战CNN的开山之作。这种简单的可扩展结构在与大型数据集的预训练相结合时，效果出奇的好。在许多图像分类数据集上都符合或超过了SOTA，同时预训练的成本也相对较低 来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:AnI

文章目录1备忘录模式（MementoPattern）★1.1介绍1.2概述1.3备忘录模式的结构1.4备忘录模式的优缺点1.5备忘录模式的使用场景2案例一2.1需求2.2“白箱”备忘录模式2.3“黑箱”备忘录模式★★★3案例二3.1需求3.2代码实现

PatchesAreAllYouNeed?探究PatchEmbedding在ViT上的作用，CNN是否可用该操作提升性能？论文链接：https://openreview.net/pdf?id=TVHS5Y4dNvM代码链接：https://github.com/tmp-iclr/convmixer1、摘要 ViT的性能是由于Transformer架构本身的固有优势，还是至少部分归因于

相关文章【论文精读】Transformer：AttentionIsAllYouNeed文章目录相关文章一、文章概览（一）研究背景（二）核心思路（三）相关工作（三）文章结论二、模型细节（一）组成模块（二）模型的大体流程（三）具体的模型的前向过程（四）transformerencoder的公式表达（五）消融实验1、关于图像分类编码方

文章目录1、备忘录模式2、案例：游戏角色属性数值恢复2.1白箱备忘录模式2.2黑箱备忘录模式3、总结1、备忘录模式一种状态恢复机制，以便可以回到之前的某一个特定状态。如Word的撤销操作、下棋时的悔棋等。又叫快照模式，在不破坏封装性的前提下，捕获一个对象的内部状

最近跑模型需要下载，发现pythontorch自带的下载慢得跟乌龟一样，只能自己手动下载，这里记录一下。下载文件：https://download.pytorch.org/models/vit_h_14_swag-80465313.pth服务器：深研院某服务器Linux自带的wget：wgethttps://download.pytorch.org/models/vit_h_14_swag-80

仅使用卷积！BEVENet：实时BEV3D检测网络（主打实时性+高精度）BEV空间中的3D检测已成为自动驾驶领域中非常流行的方法，各大公司都在抢占使用。尽管与透视法相比，BEV已有较大改进，但在现实世界的自动驾驶汽车中部署基于BEV的技术仍然具有挑战性。这主要是由于它们依赖于基于视觉transformer（V

Mamba是LLM的一种新架构，与Transformers等传统模型相比，它能够更有效地处理长序列。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:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirectionalStateSpaceModels,”对于VIT来

开端ViT（VisualTransformer）是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，但是当训练数据集不够大的时候，ViT的表现通常比同等大小的ResNets要差一些。为什么呢？寻找答案的过程中，发现了归纳偏置这个概念。在阅读【深度学习】归纳偏置（InductiveBiases）

VITVisionTransformer目录VITVisionTransformerViT模型结构图像划分PatchLinearProjectionofFlattedPatchesPatch+PositionEmbedding分类向量和位置向量EncoderMLPHead（全连接头）VIT模型参数对比ViT思考DETR为什么处理成patch部分模块改进思路参考资料论文地址：https:

在深度学习领域，Transformer模型已经成为了当今的热点，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域。它的核心思想——自注意力机制，为处理序列数据提供了全新的视角。一、Transformer的核心理念Transformer模型主要由Encoder和Decoder两部分组成。在NLP任务中，Encoder负责理解输入

前言 SegmentAnything的关键特征是基于提示的视觉Transformer（ViT）模型，该模型是在一个包含来自1100万张图像的超过10亿个掩码的视觉数据集SA-1B上训练的，可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得SAM成为视觉领域的基础模型，并在超出视觉之外的领域也能产生应用价值。