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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用rails3做目前的这个网站项目，已经有半年多了。我们这个团队应该算是比较早使用rails3做项目的，3.0正式版刚发布就开始尝试了，在项目开发期间针对很多问题也做了一些探索。谈不上经验，更称不上最佳实践，只是分享出来，经学见易，道家见淫，有需要的朋友各取所需。小公司小项目，适用于初中级用户，大牛们可一笑而过。 1、网站需求 财经资讯网站，向用户提供财经金融资讯，发布和宣传公
案例概述本案例设计采用四层模式实现，主要分为前端反向代理层、Web层、数据库缓存层和数据库层。前端反向代理层采用主备模式，Web层采用集群模式，数据库缓存层采用主备模式，数据库层采用主从模式。拓扑架构如图所示，实线是正常情况下的数据流向连接，虚线是异常情况下的数据流向连接。案例环境主机名IP地址用途master192.168.10.157前端反向代理主机、redis缓存主机、MySQL数据主库ba
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2024-02-24 22:41:21
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githubvit 代码学习 文章目录vit 代码学习self-attention 计算：图像块的划分 个人觉得 VIT模型的学习有两个难点，对于新手来说，一是attention模块，二就是图像块的切分。其余的其实和传统CNN模型差不多，搭好积木就可。attention模块可以看看transformer中的attention解释。 先放VIT的模型图：在学习VIT 之前，首先要对transfor
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2024-07-12 13:40:00
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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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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
前几篇博文对“幽灵架构”做了用法的介绍和相关技术点的补充，本文是一篇总结性质的文章，分析该架构的适用场景和限制，首先让我们回顾一下iOS开发的MVC模式，参考斯坦福公开课里Paul老爷子的讲解，如下图所示： 在MVC模式下Model和View是不能直接通信的，在“幽灵架构”体系中Model和View依旧不能直接通信，在传统的MVC中，这种通信的阻隔很多时候是因为在没有得到Model和View实体
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2024-07-03 12:54:11
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# 实现 ResNet 与 ViT 的混合架构
在当前深度学习领域，将不同模型结合是一个非常流行的探索方向。本篇文章将指导新手如何实现 ResNet 和 ViT（Vision Transformer）的混合架构。下面是具体的步骤和代码示例。
## 整体流程
我们将通过以下步骤来实现混合架构：
| 步骤 | 描述
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
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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参考The High-Level Syntax of the Versatile Video Coding (VVC) Standard0 基本情况HLS：High-level syntax，高层语法 VVC HLS新内容：视频区域提取，多编码码流合并、自适应的360度沉浸式媒体 编码视频内容包含头语法、补充信息、压缩码流 JVET制定的新一代国际编解码标准包括H.266/VVC, H.274/V
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2024-02-28 20:12:15
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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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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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深度学习之图像分类（十八）Vision Transformer(ViT)网络详解 目录深度学习之图像分类（十八）Vision Transformer(ViT)网络详解1. 前言2. ViT 模型架构2.1 Embedding 层2.2 Transformer Encoder 层2.3 MLP Head 层2.4 ViT B/162.5 ViT 模型参数3. Hybrid 混合模型4. 代码 上节有
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2024-01-02 11:08:43
2022阅读
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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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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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
