一.LitePal简介LitePal是一款开源的Android数据库框架,它采用了对象关系映射(ORM)的模式,并将我们平时开发最常用到的一些数据库功能进行了封装,使得不用编写一行SQL语句就可以完成各种建表和增删改查的操作，并且LitePal很“轻”，jar包大小不到100k，而且近乎零配置，这一点和Hibernate这类的框架有很大区别。GitHub : http://github.com/L
关键思想： ViT将输入图片分为多个patch（16x16）， 再将每个patch投影为固定长度的向量送入Transformer，后续encoder的操作和原始Transformer中完全相同。但是因为对图片分类，因此在输入序列中加入一个特殊的token，该token对应的输出即为最后的类别预测；1. 将图片分割成多个patches;例如输入图片大小为224x224，将图片分为固定大小的patch
简介ViT是2020年Google团队提出的将Transformer应用在图像分类的模型，虽然不是第一篇将transformer应用在视觉任务的论文，但是因为其模型“简单”且效果好，可扩展性强（scalable，模型越大效果越好），成为了transformer在CV领域应用的里程碑著作，也引爆了后续相关研究。把最重要的说在最前面，ViT原论文中最核心的结论是，当拥有足够多的数据进行预训练的时候，V
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2024-06-20 09:59:55
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People do not start out with the search for facts,they start out with an opinion. ——Peter F.Drucker 文章目录前言一、OSM模型是什么二、OSM模型的作用三、OSM模型的适用场景四、案例分享（一）创业初期的打车APP1. 案例背景2. 目标3. 策略4. 度量（二）电商线上活动总结 前言分享数据分析O
虽然Transformer架构已经成为NLP任务事实上的标准，但其在计算机视觉中的应用仍然有限。在计算机视觉中，注意力机制要么与卷积网络结合使用，要么用来替换卷积网络的某些组件，同时保持其整体结构不变。我们的研究表明，这种对CNN的依赖是不必要的，直接应用于图像补丁序列的纯Transformer可以很好地执行图像分类任务。当在大量数据上进行预训练并迁移到多个中小型图像识别基准任务时，我们提出的Vi
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2023-12-01 14:42:32
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文章目录（一）参考博客和PPT原文件下载连接（二）VIT原理详解2.1、self-attention2.2、sequence序列之间相关性
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2024-01-10 12:46:48
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首先回顾viT部分：和ViT一样，先把图像分割为P*P大小的patch，分别经过映射得到tokens：patch embeddings。后面也加了ViT一样的position embedding，得到combined embeddings。ViT中的Transformer Encoder：encoder包括L个transformer blocks：每个block包括一个多头自注意力操作MSA、线性
vit :论文是基于，由于图像数据和词数据数据格式不一样，经典的transformer不能处理图像数据，在视觉领域的应用有限。本文提出的方法可以将tr
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2024-05-02 10:53:13
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这个论文看下来，有这么几个重点需要去掌握：将整张图片转化为多个patches，作为 transformer的序列输入输入的时候需要加入位置编码，三种位置编码：一维，二维，相对位置编码，这三种效果没有太大区别；transformer可以接受CNN的输出作为输入，作为一种transformer的混合结构，区别于VIT这种无卷积结构可能是由于缺乏inductive biases，数据集上直接训练的VIT
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2024-02-12 21:33:18
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前言 以下内容为小白学习vit内容记录，如理解有误，望帮助指出修正。基于Paddle框架学习，aistudio课程即可学习。此次记录课程里视觉问题中的注意力机制小节的学习内容一、注意力机制 课程中注意力机制从NLP的方向为
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2024-03-07 09:50:56
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import torch
from torch import nn, einsum
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
def pair(t):
return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)
class PreNor
原创
2021-07-22 14:40:07
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import torch
from torch import nn, einsum
from einops import rearrange, repeat
from einops.layers.torch import Rearrange
def pair(t):
return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)
class PreNor
原创
2021-07-22 14:40:19
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import torchfrom torch import nn, einsumfrom einops import rearrange, repeatfrom einops.layers.torch import Rearrangedef pair(t): return t if isinstance(t, tuple) else (t, t)clas
原创
2022-02-09 10:50:46
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AI大模型落地加速还会远吗？首个完全量化Vision Transformer的方法FQ-ViT本文重新审视了完全量化的Vision Transformer，并将精度下降归因于L
原创
2024-08-08 14:28:43
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循环神经网络从何而来？我在我的这篇文章介绍了卷积神经网络（CNN）卷积神经网络（CNN）核心知识点汇总，三分钟让你从小白到精通，卷积神经网络主要用来处理计算机视觉问题，在计算机“看”的过程中，主要是进行特征的对比，通过特征的对比，可以分辨出来这个图片（视频）是哪一种，是不是我们想要的。这在很大程度可以帮助我们实现计算机的智能化。但是单单靠计算机视觉能力并不能实现自主的智能，其他人类能力的实现也是很
ViT模型将Transformer引入到图像的分类中，更准确的说是Transformer中的Encoder模块。为了能够尽可能少地对原始模型的修改，在ViT中将图像转换成一维的序列表示，以改成标准的文本
原创
2023-06-14 20:59:08
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1. 引言本文来讲解一篇论文 VIT， 这篇算是引起VIT跟CNNs之争的开端。论文链接： 戳我Transformer结构原本应用于自然语言处理，本篇希望找到可以在不用CNN情况下使用纯Transformer构架在图像分类任务上使用少量运算资源来训练达到更好的结果。闲话少说，我们直接开始吧！2. TransFormer特点一般来说，Transformer的一些优点如下：具有优秀的运算效率与
原创
2022-05-10 22:27:06
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每个图像块的表示捕捉了该图像块的局部特征，而整个编码器输出则综合了所有图像块的信息，包括它们之间的关系，从而提供
原创
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2023-12-23 23:07:13
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# PyTorch 官方 Vision Transformer（ViT）科普
Vision Transformer（ViT）是近年来深度学习图像处理领域的一项重要进展。它将Transformer架构引入到计算机视觉任务中，打破了以往卷积神经网络（CNN）的主导地位。ViT 的核心思想是处理图像为一系列小块（patches），并将这些小块视作序列数据，这样可以充分利用Transformer在捕捉长
在这篇博文中，我将和大家分享如何解决“ViT PyTorch代码”的问题，并为此构建一个清晰的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、日志分析和最佳实践，确保我们能够有效应对可能遇到的技术挑战。
# 备份策略
在构建ViT模型时，良好的备份策略是至关重要的。我们需要确保代码和数据的安全，避免因意外情况造成的损失。以下是我们的备份计划，采用甘特图和周期计划展示。
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gan
