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
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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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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Matlab 图像处理基本操作文/天神一、图像基本操作1.读取图像并显示：>> clear;close all %清空Matlab工作平台所有变量（准备工作）
>> I=imread('pout.tif'); % 该图像是Matlab图形工具箱中自带的图像(\toolbox\images\imdemos)
>> imshow(I)2.检查内存（数组）中的图像
为了探究更多网络图像分类的效果，尝试LSTM网络处理，顺便谈一谈对循环神经网络的简单理解。最终效果：7M模型85%准确率，单层网络。对比之间做的CNN效果（7M模型，95%准确率，但存在过拟合问题）目录项目源码百度云循环神经网络粗浅理解调参tensorboard展示源代码项目源码百度云注：图片都是经过预处理的，统一大小，不然会报错！图像处理文件路径可以参考上面的CNN网络链接链接：https://
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2024-02-04 14:00:32
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代码结构 ?本代码主要由 4 个 python 文件和 3 个文件夹组成。其中，dataset.py 用以加载数据集（MNIST 或 cifar10）；hog.py 实现了 HOG 算法；svm.py 实现 SVM 算法；main.py 用来测试分类效果。文件夹 model 用来存储训练好的 SVM 模型；feat 文件夹存放 HOG 特征；data 文件夹存放读取后的数据集信息。dataset.
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2024-03-17 17:06:12
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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
# 使用 Python 进行图像分类的完整指南
图像分类是计算机视觉领域的一项重要任务，其目标是将图像分配到特定的类中。随着深度学习的普及，使用 Python 进行图像分类已变得相对简单且高效。本文将带领你通过一步步的方法，学习如何实现图像分类。我们将使用 TensorFlow 和 Keras 库来构建模型。
## 流程概述
在开始编码之前，了解整个图像分类的流程是非常重要的。下表详细列出了
文章目录前言Matlab提供的图像类型索引图像灰度图像RGB图像二值图像图像类型的转换1.rgb2gray2.gray2ind3.rgb2ind4.ind2gray5.ind2rgb6.im2bw(imbinarize)7.grayslice 前言本系列为使用matlab进行图像处理的工具类笔记，将很少涉及相关原理、公式与推导。重点在于函数应用上，此笔记的目的在于便于快速查阅和使用。Matlab提
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2024-03-25 05:38:42
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既然讲了如何分割图片，那么如何拼接图片是不会少你们的。 (其实是大佬室友提了一下，我才想起来还可以给我做的工具添加这样的功能) 由于昨天事比较多，所以本期就先以直接编程的方式来实现这个功能，后期有时间在集成到我做的图片浏览器中。-- 原理 --其实，如果前面分割图片的原理理解了的话，本期中拼接图片的原理不用说也能想的到。 照片墙不就是一个由许多小图片构成的大图片么，也就是说照片墙实际上就是由许多小
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2024-03-25 12:18:46
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一：模型与算法篇1、数学模型的常见分类按模型的数学方法分：
几何模型图论模型微分方程模型概率模型最优控制模型规划论模型马氏链模型等按模型的特征分：
静态模型和动态模型确定性模型和随机模型离散模型和连续性模型线性模型和非线性模型等按模型的应用领域分：
人口模型交通模型经济模型生态模型资源模型环境模型等。按建模的目的分：
预测模型优化模型决策模型控制模型等一般研究数学建模论文的
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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Transformer-Unet: Raw Image Processing with Unet本文提出了一种用于医学图像分析的基于Transformer和UNet的神经网络，Transformer直接处理原始图像而不是提取的特征图，性能优于Trans-Unet等网络。1简介医学图像分割在生物医学图像分析中占有重要地位，也引起了人们的广泛关注。良好的分割结果可以帮助医生进行判断，进一步改善患者体验
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2024-10-15 20:07:32
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高光谱图像分类python语言编写 改进lstm算法 改进的思想是高光谱图像存在同物易谱和异物同谱现象，导致原始的光谱信息在反映地物类别上不够准确，因此通过结合像元的类别信息，定义一个误差损失函数，求解各像元与其他像元之间的表示系数，实现原始像元的重构，能够增强同类数据的协同性不同类数据的分离性。ID:17200664844394074 今天还是搬砖人 高光谱图像分类是一项关键的图像分析任
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2024-06-20 10:01:06
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图像分类是最基本的问题之一，对于人类大脑来说可能是微不足道的，但对于计算机来说却似乎是不可能完成的任务。但是只要有正确的技巧，这是很容易做到的！本文的目的是简要介绍如何在 PyTorch 的帮助下开始任何图像分类任务。我采用了一个相当简单的线性层次结构，因此关注的是广泛的想法，而不是细节，比如卷积神经网络。好了，让我们开始吧。我假设你已经安装了 PyTorch，并可以正确调用gpu进行
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2023-10-27 00:40:09
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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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图像分类参考链接1.前言2.K近邻与KMeans算法比较KNN原理和实现过程(1) 计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离：(2) 按照距离递增次序排序(3) 选取与当前点距离最小的k个点(4) 确定前k个点所在类别的出现频率(5) 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类 1.前言传统的图像分类通常包括以下步骤：特征提取：通过一系列的特征提取算法从图像中提取出代表图像信息的特征向
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2023-08-05 20:06:36
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1.预言EfficientNet(V2)来自2021年，出自Google之手。2.亮点引入Fused-MBConv模块引入渐进式学习策略（训练更快）2.1 Fused-MBConv模块2.2 渐进式学习前面提到过，训练图像的尺寸对训练模型的效率有很大的影响。所以在之前的一些工作中很多人尝试使用动态的图像尺寸（比如一开始用很小的图像尺寸，后面再增大）来加速网络的训练，但通常会导致Accu
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2024-06-04 12:24:58
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目录1，CNN与FCN的区别2，FCN的详细步骤3，FCN的训练过程4，总结 5，知识点补充5.1 为什么FCN输入图像的大小可以任意5.2 语义分割和实例分割的区别6，图像分割通用框架1，CNN与FCN的区别 CNN网络在卷积之后会接上若干个全连接层，将卷积层产生的特征图（feature map）映射成为一个固定长度的特征向量。一般的C
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2024-08-08 10:43:18
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图像内容分类1 K邻近分类器（KNN）1.1 一个简单的二维示例1.2 用稠密SIFT作为图像特征1.3 图像分类：手势识别2 贝叶斯分类器2.1 用PCA降维3 支持向量机scikit-learn中的SVM 本章介绍图像分类和图像内容分类算法。首先，我们介绍一些简单而有效的方法和目前一些性能最好的分类器，并应用他们解决两类和多分类问题，最后展示两个用于手势识别和目标识别的应用实例。 1 K邻
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2023-07-10 12:48:00
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