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
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2023-11-20 21:51:23
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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
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2024-01-30 07:35:53
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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
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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
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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
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2024-02-03 18:03:57
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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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# 了解 Vision Transformer 架构
随着人工智能和深度学习的发展，各种神经网络架构层出不穷。在这些架构中，Vision Transformer（ViT）因其在图像分类等任务中的显著效果而引起了广泛的关注。本文将带您深入了解 Vision Transformer 的基本概念、工作原理及其代码实现。
## 什么是 Vision Transformer？
Vision Trans
Arxiv 2106 - CAT: Cross Attention in Vision Transformer论文：https://arxiv.org/abs/2106.
原创
2022-12-14 12:36:02
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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
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2024-06-14 22:43:23
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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
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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
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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。
原创
2024-06-06 09:55:45
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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
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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
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2024-09-05 15:30:43
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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
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2022-12-14 12:35:17
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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，
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2023-12-11 13:46:06
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文章目录大致思想论文地址Patch embeddingClass tokenPosition embeddingEncoderClassification mlp完整代码 大致思想Vision Transformer 用的是Encoder only类型，主要用的就是Transformer Encoder模块VIT的想法就是将Transformer应用到图像识别上去但是直接应用有个问题，NLP是单
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2023-08-02 12:36:48
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Arxiv 2205 -TRT-ViT: 面向 TensorRT 的 Vision Transformer原始文档：https://www.yuque.
原创
2022-12-14 12:35:29
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Arxiv 2205 - TRT-ViT 面向 TensorRT 的 Vision Transformer论文：https://arxiv.org/abs/2
原创
2022-12-14 12:35:52
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