Transformer是一种基于自注意力机制（self-attention mechanism）的深度神经网络，这一机制原先用于自然语言处理领域。受Transformer强大的表示能力的启发，研究人员提出将Transformer扩展到计算机视觉任务中。与卷积网络和循环网络等其他网络类型相比，基于Transformer的模型在各种视觉领域上能获得更好的性能因此非常具有竞争力。本文首先将简要介绍Tra
图1 Dynamic Vision Transformer（DVT）示例
一．Introduction（研究动机及简介）近半年来，以Google的工作《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》为代表的Vision Transformer（ViT）系列视觉模型受到了
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2024-09-25 15:19:41
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Vision Transformer（ViT）简介近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大的促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任
目录前言TransformerInput Embedding（Masked）Multi-Head AttentionSequence maskPositional embbedingsSwin TransformerInputSwin Transformer Block计算量相对位置偏移SW-MSADeformable DETR总结 前言最近针对特斯拉AI day2022内容进行了初步的了解，三
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2024-09-13 09:27:11
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对应论文：An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale直接看代码首先看Transformer 类class Transformer(nn.Module):
def __init__(self, dim, depth, heads, dim_head, mlp_dim, dropout):
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2024-03-21 18:06:52
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前言图像分类是人工智能领域的一个热门话题。通俗解释就是，根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析，把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种，以代替人的视觉判读。图像分类在实际生产生活中也是经常遇到的，而且针对不同领域或者需求有着很强的针对性。例如通过拍照花朵识别花朵信息，通过人脸匹对人物信息等。通常情况下，这些以来
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2024-07-24 21:45:55
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本文是对 A survey of Transformer的提炼和总结。0 前言Transformer在人工智能领域取得了巨大的成功， 如NLP, CV, 音频处理等等。 针对Transformer的改进工作也层出不穷， 这些Transformer的变体大概可以分为3类：模型结构的优化， 预训练， 以及Transformer的应用。上图是总体的分类。 上图列出了每个分类里面的相关工作， 可以作为一份
一、实验目的1．简要介绍 Vision Transformer（ViT）模型及其在图像分类任务中的应用。 基本概念Vision Transformer (ViT) 是一种基于Transformer架构的模型，最初在自然语言处理领域获得成功，后被引入到计算机视觉领域。核心思想：ViT将图像分割成一系列小块
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2024-09-24 16:12:42
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论文综述： 文章主旨：在本文中，我们回顾了这些视觉Transformer模型，将它们分为不同的任务，并分析了它们的优缺点。我们探讨的主要类别包括主干网络、高/中级视觉、低级视觉和视频处理。我们还包括有效的Transformer方法，用于将Transformer推进基于设备的实际应用。此外，我们还简要介绍了计算机视觉中的自我注意机制，因为它是Transformer的基本组成部分。在本文的最后，我们讨
号外号外：awesome-vit 上新啦，欢迎大家 Star Star Star ~https://github.com/open-mmlab/awesome-vitgithub.com/open-mmlab/awesome-vitVision Transformer 必读系列之图像分类综述(一)：概述Vision Transformer 必读系列之图像分类综述(二): Attention-bas
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2024-05-20 22:42:43
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transformer：相比 可以并行化RNN【时序网络】：记忆长度比较短。transformer：记忆长度无限长self-attention结构：核心：Attention的公式《矩阵相乘的公式》——并行化x通过embedding生成aq代表query，后续会去和每一个k 进行匹配 k 代表key，后续会被每个q 匹配 v 代表从a 中提取得到的信息 后续q和k 匹配的过程可以理解成计算两者的相关
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2024-06-13 16:42:43
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目录?论文下载地址?代码下载地址??论文作者?模型讲解[背景介绍][模型解读][总体结构][标准Transformer][EMSA][[Patch Embedding/切片嵌入]]()[[Position Encoding/位置编码]]()[[Classification Head/分类头]]()[结果分析][图像分类-ImageNet-1k][目标检测-COCO][实例分割-COCO][消融实
# 使用 PyTorch 中的 Transformer 进行文本分类
随着深度学习的迅速发展，Transformer 模型因其在自然语言处理（NLP）中的卓越表现而受到了广泛的关注。这种模型最早是为了机器翻译而提出的，但现在已经扩展到文本分类、对话生成等多个任务中。在这篇文章中，我们将探索如何使用 PyTorch 框架中的 Transformer 进行文本分类，并提供代码示例和详细说明。
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来源丨机器学习小王子编辑丨极市平台针对图像分类任务提升准确率的方法主要有两条：一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧。本文在精读论文的基础上，总结了图像分类任务的11个tricks。计算机视觉主要问题有图像分类、目标检测和图像分割等。针对图像分类任务，提升准确率的方法路线有两条，一个是模型的修改，另一个是各种数据处理和训练的技巧(tricks)。图像分类中的各种技巧对于目标检测、图像分
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2024-03-22 19:14:01
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?1 概述 人工分类的时间和速度有很大的不确定性和不稳定性，若图像种类和数量都很多的情况下，采取人工分类的方法耗费人力和时间，不如利用计算机的处理速度和稳定性来代替人工人类。图像分类技术是计算机视觉任务的基础 [1]
。与深度学习相结合的图像分类技术，要经过图像预处理、特征提 取和分类这三步骤。首先用三种方法中的一种或几种对图像做一些预处理；然后根据三类特征用相应的算法进行提取；经过一系列的
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2024-02-27 22:27:23
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语义分割tensorflow2.x以上版本实现！！！整篇文章基于tensorflow2.x版本自带的keras编写代码依赖库分割数据集读取数据主函数中需要调用的部分子函数主函数模型最后调用主函数注意 整篇文章基于tensorflow2.x版本自带的keras编写代码使用的编译软件及python为Pycharm+Anaconda。有关两个软件的安装与配置自行度娘即可。依赖库1.安装Anaconda
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2024-04-23 06:34:54
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目录论文题目一句话总结摘要1. 简介2. 相关工作3. 方法3.1. Vision Transformer（ViT）混合结构3.2. 微调和更高的分辨率4. 实验4.1 设置数据集模型训练 & 微调衡量标准4.2. 和SOTA对比4.3. 预训练数据要求4.4. 可拓展性研究5. 结论Tips 论文题目AN IMAGE IS WORTH 16X16 WORDS: TRANSFORMERS
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2024-06-07 16:37:32
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其实写这篇博客的想法主要还是记载一些tf2.0常用api的用法以及如何简单快速的利用tf.keras搭建一个神经网络1.首先讲讲tf.keras,有了它我们可以很轻松的搭建自己想搭建的网络模型，就像拼积木一样，一层一层的网络叠加起来。但是深层的网络会出现梯度消失等等问题，所以只是能搭建一个网络模型，对于模型的效果还需要一些其他知识方法来优化。对于fashion-mnist数据集的介绍可以看看下面的
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2024-07-20 19:53:45
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/1 Pre-Trained Image Processing Transformer随着现代硬件的计算能力不断增强，在大规模数据集上学习的预训练的深度学习模型(例如Transformer的BERT， GPT-3)已经显示出它们比传统方法的有效性。这一重大进展主要归功于Transformer及其变体体系结构的表示能力的提高。本文研究了低层次的计算机视觉任务(如去噪、超分辨率和去噪)，提出
# 实现Transformer图像分类PyTorch教程
## 整体流程
下面是实现Transformer图像分类的整体流程：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 请求教学
经验丰富的开发者-->>小白: 接受请求并开始教学
```
1. 数据准备
2. 模型构建
3. 模型训练
4. 模型评估
5. 模型应用
## 数据准
原创
2024-07-12 05:55:21
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