传统的大多模态模型（LargeMultimodalModel，LMM）关注于固定的尺寸和有限的分辨率。本文以GPT-4V和LLaVa-1.5为代表，揭示了视觉编码策略的根本性系统缺陷。本文指出大多模态模型可以有效地感知任何长宽比和高分辨率的图像。概述为了实现LMM模型在多种长宽比和高分辨率的图像感

目录1.Transformer模型2.嵌入（Embedding）3.自注意力（self-attention）4.多头自注意力（Multi-headself-Attention）本篇文章为参考多篇笔记记录的个人学习笔记1.Transformer模型        将Transformer模型视为一个黑盒，如图1所示。在机器翻译任务中，将一种语言的一

近年来,VisionTransformer(ViT)在计算机视觉领域取得了巨大突破。然而ViT模型通常计算复杂度高,难以在资源受限的移动设备上部署。为了解决这个问题,研究人员提出了ConvolutionalAdditiveSelf-attentionVisionTransformers(CAS-ViT),这是一种轻量级的ViT变体,旨在在效率和性

ViT模型简介ViT全称VisionTransformer，该模型由AlexeyDosovitskiy等人提出，在多个任务上取得SoTA结果。示意图如下：对于一幅输入的图像，ViT将其划分为多个子图像patch，每个patch拼接positionembedding后，和类别标签一起作为TransfomerEncoder的一组输入。而类别标签位

近年来,VisionTransformer(ViT)在计算机视觉领域取得了巨大突破。然而ViT模型通常计算复杂度高,难以在资源受限的移动设备上部署。为了解决这个问题,研究人员提出了ConvolutionalAdditiveSelf-attentionVisionTransformers(CAS-ViT),这是一种轻量级的ViT变体,旨在在效率和性

VisionTransformer(ViT)架构传统上采用基于网格的方法进行标记化，而不考虑图像的语义内容。论文提出了一种模块化的超像素非规则标记化策略，该策略将标记化和特征提取解耦，与当前将两者视为不可分割整体的方法形成了对比。通过使用在线内容感知标记化以及尺度和形状不变的位置嵌入

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