《The Attention is all you need》的论文彻底改变了自然语言处理的世界，基于Transformer的架构成为自然语言处理任务的的标准。 尽管基于卷积的架构在图像分类任务中仍然是最先进的技术，但论文《An image is worth 16x16 words: transformer for image recognition at scale》表明，
DeiT：注意力也能蒸馏 《Training data-efficient image transformers & distillation through attention》 ViT 在大数据集 ImageNet-21k（14million）或者 JFT-300M（300million） 上进行训练，Batch Size 128 下 NVIDIA A100 32G GPU 的计算资源加持下预训练 ViT-Base/32 需要3天时间。 Faceb
图 图是由一些点及一些点之间的连线组成的图形。 两点之间不带箭头的连线称为边，带箭头的连线称为弧。 如果一个图由点及边所构成，则称之为无向图(也简称为图)，记为G=(V,E)，式中V，E分别是G的点集合和边集合。一条连结点vi，vj的边记为[vi,vj](或[vj,vi] )。 如果一个图D由点及弧所构成，则
图 图是由一些点及一些点之间的连线组成的图形。 两点之间不带箭头的连线称为边，带箭头的连线称为弧。 如果一个图由点及边所构成，则称之为无向图(也简称为图)，记为G=(V,E)，式中V，E分别是G的点集合和边集合。一条连结点vi，vj的边记为[vi,vj](或[vj,vi] )。 如果一个图D由点及弧所构成，则
Attention模型 Encoder-Decoder结构 ViT模型 ViT向量维度解析 Informer模型 更好的长时间序列预测 Encoder-Decoder整体结构 Encoder结构
Swin Transformer（Liu et al。，2021）是一个基于Transformer的深度学习模型，在视觉任务中取得了最先进的性能。与VIT不同Swin Transformer更加高效并且有更高的精度。由于Swin Transformer的一些特性，现在许多视觉的模型体系结构中，Swin Transformers还是被用作模型的骨干。本文旨在使用
首先将图片分为16*16的小格 如果直接将图片作为transformer的输入，会有一个问题，序列长度太大，vit将很多图片打成了16*16的patch ，将一个patch作为一个元素 图片224*224 vit 的全局图 vit = position embedding + class embedding + patch + transformer 也可以用global av
以下面的程序为例 首先准备好代码 把100个epoch改成1个epoch，因为只是为了调试，至于我为什么不在本地调试，主要是本地的内存不够，跑不动的，所以我干脆在服务器上跑 import os import torch from torch.utils.data import DataLoader import pytorch_lightning as pl from vis_mode
paper: arXiv code: pytorch main limitations of ViT straightforward tokenization of input images by hard split makes ViT unable to model local information, thus requiring more training samples than CNNs to achieve similar performanceself-attention in ViT
论文地址：https://arxiv.org/abs/2112.13492 项目地址： 将 Transformer 结构应用于图像分类任务的 ViT 的性能优于卷积神经网络。 然而，ViT 的高性能源于使用大型数据集（如 JFT-300M）进行预训练，其对大型数据集的依赖被认为是源于其低局部性归纳偏差。 本文提出了 Shifted Patch
A ConvNet for the 2020s Address Abstract 1. Introduction Address https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt https://arxiv.org/pdf/2201.03545.pdf Abstract ViT伴随着视觉的“20年代”咆哮而来，它迅速取代了 ConvNets，成为最先进的图像分类模型。另一方面，常规
python在不同层级目录import模块的方法 #Wrong import from package import MyEnumClass # ... # in some method: return MyEnumClass.Member #Correct import: from package.MyEnumClass import MyEnumClass #Wrong import import vilt.modules.vision_transformer as vit
笔记来源：尚硅谷Java设计模式（图解+框架源码剖析） 目录备忘录模式1、游戏角色状态恢复问题2、备忘录模式基本介绍3、备忘录模式解决游戏角色状态回复问题4、备忘录模式的注意事项和细节 备忘录模式 1、游戏角色状态恢复问题 游戏鱼色有攻击力和防御力，在大战 Boss 前保存自身的状态（
【GiantPandaCV导语】来自商汤和南洋理工的工作，也是使用卷积来增强模型提出low-level特征的能力，增强模型获取局部性的能力，核心贡献是LCA模块，可以用于捕获多层特征表示。 引言 针对先前Transformer架构需要大量额外数据或者额外的监督(Deit)，才能获得与卷积神经网络结构相当的性能，为
一、备忘录模式 备忘录模式提供了一种状态恢复的实现机制，使得用户可以方便地回到一个特定的历史步骤，当新的状态无效或者存在问题时，可以使用暂时存储起来的备忘录将状态复原，很多软件都提供了撤销（Undo）操作，如 Word、记事本、Photoshop、IDEA等软件在编辑时按 Ctrl+Z 组合键时能撤
©作者 | 苏菲 Transformer 模型在 NLP 领域获得了巨大的成功，以此为内核的超大规模预训练模型BERT、GPT-3 在 NLP 各个任务中都大放异彩，令人瞩目。 计算机视觉分析任务也借鉴了Transformer 模型的思想和方法，Meta公司的DETR模型中就使用 Transformer 和端到端方法实现了 CV 领域
研究背景 我们之前介绍了 ViT（传送门），在 ViT 模型中我们也知道了他想要有超过 CNN 的效果的话就需要在超大数据集上进行预训练，在 ImageNet 1K 的效果其实并没有 ResNet 好。这样的话，如果我们需要重新对 ViT 进行训练的话，他的效率是不高的。于是这篇 MAE 在 ViT 的方法上进行了
论文地址：https://arxiv.org/abs/2105.10497 项目地址：https://git.io/Js15X 这篇论文主要介绍并验证了ViT的一些有趣的特性，而且文章的组织结构是通过不断根据实验结果和猜测提出新的问题并去验证的形式，非常推荐细读。 文章主要介绍了ViT在遮挡、形状纹理偏好、对抗与自然干
Improved Multiscale Vision Transformers for Classification and Detection [pdf] [GitHub] 本文提出的多尺度 ViT (MViTv2) 首先延续了 MViTv1 的池化注意力模型，并在相对位置 embedding 上做了改进。其次，提出了 Hybrid window attention （Hwin），其实就是将池化注意力和窗
Zhou, Jinghao, Chen Wei, Huiyu Wang, Wei Shen, Cihang Xie, Alan Loddon Yuille and Tao Kong. “iBOT: Image BERT Pre-Training with Online Tokenizer.” ArXiv abs/2111.07832 (2021). 1 Abstract 语言Transformers的成功主要归功于掩码语言
CoAtNet：将卷积和注意力结合到所有数据大小上 注：Transformers 翻译为变形金刚，这个名字太酷了！ 摘要 变形金刚在计算机视觉领域吸引了越来越多的兴趣，但它们仍然落后于最先进的卷积网络。在这项工作中，我们表明，虽然变形金刚往往具有更大的模型容量，但由于缺乏正确的归纳偏置，其泛化
结构 地址： https://www.bilibili.com/video/BV1AL411W7dT?spm_id_from=333.999.0.0
一、课程介绍 Vision Transformer是近期深度学习领域最前沿、最火爆的技术，本次课程由百度研究院深度学习实验室研究员朱欤博士主讲，将通过图解理论基础、手推公式以及从0开始逐行手敲代码，带大家实现最前沿的视觉Transformer算法！通过Vision Transformer十讲的学习，能一步一步将
ViT论文解读 本文主要记录Yi Zhu大佬对于ICLR 2021的一篇论文精读 AN IMAGE IS WORTH 16x16 WORDS: TRANSFORMERS FOR IMAGE RECOGNITION AT SCALE 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2010.11929.pdf 源码地址：https://github.com/google-research/vision_transformer 标题部分
