目录前言模型结构实验总结Question Summary 前言虽然说transformer已经是NLP领域的一个标准：BERT模型、GPT3或者是T5模型，但是当年Vision transformer 提出时用transformer来做CV还是很有限的； 在视觉领域，自注意力要么是跟卷积神经网络一起使用，要么用来把某一些卷积神经网络中的卷积替换成自注意力，但是还是保持整体的结构不变； ViT是2
迁移学习概念：从广义上讲，利用已有的知识、模型、结构来帮助我们达成在目标数据上的学习目标。因此，迁移学习可以细分为很多不同的研究子领域。文献：Sinno Pan and Qiang Yang, A survey on transfer learning. IEEE TNN 2010迁移学习的第一大范式：Pre-train and fine-tune（预训练-微调）是迁移学习最重要的表现形式，指的是
ViT(Vison Transformer)学习Paper:An image is worth 16×16 words: transformers for image recognition at scale. In ICLR, 2021.Transformer 在 NLP领域大放异彩，并且随着模型和数据集的不断增长，仍然没有表现出饱和的迹象。这使得使用更大规模的数据对Transformer结构进行训练得到表现更优的模型成为了一种解决问题的方案。受 NLP 中 Transformer 成功的启发，作者尝
原创
2021-09-13 21:22:27
1394阅读
ViT(Vison Transformer)在 NLP领域大放异彩，并且随着模型和数据集的不断增长，仍然没有表现出饱和的迹象。这使得使用更大规模的数据对Transformer结构进行训练得到表现更优的模型成为了一种解决问题的方案。
原创
2021-09-15 10:41:45
1685阅读
https://github.com/dk-liang/Awesome-Visual-Transformerhttps://github.com/IDEACVR/awesome-detection-transformer本文主要包含跟Transformer相关的CV文章，用简短的话来描述一下涉及到文章的核心idea。可以看作是vision transformer的idea集，查漏补
转载
2022-06-03 00:43:15
647阅读
首先是基于前面提到的对比聚类将不同类别的特征表征尽量的拉开了，研究者选择对不同类别的概率密度函数进行建模，作为不同类别的区分，作者用图进行了说明。仅在任务 1 上训练的ORE在上图(a)中成功地将风筝定位为未知对象，而在任务3中了解风筝后，它逐渐学习检测上图(b)中的风筝和飞机。框架的核心就是利用RPN的建议框类别无关特
Vision Transformer 的学习与实现Transformer最初被用于自然语言处理领域，具体可见论文Attention Is All You Need。后来被用于计算机视觉领域，也取得了十分惊艳的结果(An Image Is Worth 16x16 Words: Transformers For Image Recognition At Scale)，以至于现在的trans
Deformable Attention被提出来针对Attention操作引入数据依赖的稀疏注意力
原创
2022-12-14 12:35:13
339阅读
Arxiv 2203 - SepViT: Separable Vision Transformer论文：https://arxiv.org/abs/2203.15380解读：htt
原创
2022-12-14 12:37:46
306阅读
Vision Transformers for Dense Prediction论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.13413v1 论文代码：https://github.com/isl-org/DPTAbstract本文引入dense vision transformers，它用vision transformers 代替卷积网络作为密集预测（dense predic
x为torch.Size([2, 3136, 64])，首先经过permute进行维度变换为torch.Size([2, 64,3136]),随后经过reshape为：torch.Size([2, 64, 56, 56])值得注意的是，只有stage1上
原创
精选
2023-05-20 00:42:38
473阅读
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
198阅读
Arxiv 2106 - CAT: Cross Attention in Vision Transformer论文：https://arxiv.org/abs/2106.
原创
2022-12-14 12:36:02
342阅读
MSA是一个quadtic complexity的模块，小图还好，但是遇到分辨率大的时候，无论是显存占用还是计算速度都会大打折扣。虽然但是，当我们对比random sampling的baseline时，发现性能差距并不大，一番分析之后，我们直接训练了一个完整的基于原始MSA的PVT-Small，通过可视化attention head, 我们发现前期的head只能关注于很小的local
1、更好的性能开发视觉组件是为了充分利用 64 位 Windows 环境。这意味着更好的图形、更快的加载时间和更流畅的用户体验。导航大布局是流动的。内存管理不断优化，以提高仿真性能。CAD 转换器经过优化，可快速将几何形状导入视觉组件 3D 世界。2、简化的用户界面/用户体验视觉组件利用熟悉的带状用户界面，因此命令组织良好，新功能的可发现性也很容易。3D 导航始终可用，允许更灵活的缩放、平移和布局
PyTorch torchvision.transforms的方法在实际应用过程中，我们需要在数据进入模型之前进行一些预处理，例如数据中心化(仅减均值)，数据标准化(减均值，再除以标准差)，随机裁剪，旋转一定角度，镜像等一系列操作。PyTorch有一系列数据增强方法供大家使用。在PyTorch中，这些数据增强方法放在了transforms.py文件中。这些数据处理可以满足我们大部分的需求，而且通过
原始文档： https://www.yuque.com/lart/papers/lhnua2文章目录前言相关概念Lambd
原创
2022-12-14 12:27:47
413阅读
通过使用CNN中基于滑动窗口的层次结构带来的局部结构保留，以及Transformer中的自我
原创
2022-12-14 12:35:17
191阅读
为了将Transformer引入视觉任务，Google团队开发出了Vision Transformer (ViT)，其中ViT模型以及变种在图像分类任务上一骑绝尘。
编辑：杜伟近一两年，Transformer 跨界 CV 任务不再是什么新鲜事了。自 2020 年 10 月谷歌提出 Vision Transformer (ViT) 以来，各式各样视觉 Transformer 开始在图像合成、点云处理、视觉 - 语言建模等领域大显身手。之后，在 PyTorch 中实现 Vision Transformer 成为了研究热点。GitHub 中也出现了很多优秀的项目，
