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
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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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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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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ASIC 专用集成电路 与应用相关的集成电路。集成在一个芯片中的用户设计的硬件。 address bus 地址总线 与处理器及外设相连的电路线。 地址总线被处理器用来选择内存地址或指定外设的寄存器。如果地址总线包括 n 条电路线，处理器就可以寻址 2n 个地址。 application software 应用软件 与某个特定嵌入式项目相关的软件模块， 这种软件模块一般是不可重复利用的，因为每个嵌入
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2024-09-18 19:26:33
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使用git，获得beego框架及bee框架工具，并用bee生成第一个golang web程序 hello
1、首先需要安装配置 go and git，参考如下链接 2、安装配置 beego前提： 安装并配置成功go 及git后，确认git bash正常启动Web框架Beego环境搭建：步骤一、安装beego点击“开始\所有程序\git
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2024-06-13 16:40:23
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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
原创
精选
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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遇到了微信场景在移动端无法播放的bug，换了音乐文件，尝试重新使用audio标签autoplay来进行自己播放，未果。之后在网上百度了一些方法来解决这个问题。function audioAutoPlay(id){<span > </span>
var audio = document.getElementById(id),
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2024-06-07 18:06:47
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1.EmbeddingEmbedding层可将一个整数转化成特定维数的向量。1.1 导入方式from keras.layers import Embedding1.2 实验1.2.1 导包from keras.models import Sequential
from keras.layers import Embedding
import numpy as np1.2.2 设置Embedding
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2024-06-13 09:10:30
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<embed src="F:\file\03.doc" width="272" height="45" id="doc"> </embed>
embed标记可在页面中插入多媒体文件，需要以/embed结尾。较常用的有flash文件（swf）和音频视频文件（mp3、wma、avi、wav、mid、rm、ram等）。
embed
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2024-05-27 14:17:22
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一 Word Embedding的基本概念1.1 什么是Word Embedding? 现有的机器学习方法往往无法直接处理文本数据，因此需要找到合适的方法，将文本数据转换为数值型数据，由此引出了Word Embedding的概念。如果将word看作文本的最小单元，可以将Word Embedding理解为一种映射，其过程是：将文本空间中的某个word，通过一定的方法，映射或者说嵌入（embeddin
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2024-02-27 18:21:45
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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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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
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
