paper：Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions official implementation：GitHub - whai362/PVT: Official implementation of PVT series 存在的问题 现有的 Vision

PVT系统介绍 传统太阳能系统是太阳光直接加热水，效率高，但是需要有防冻措施，且在太阳光不充足时需要增加电辅热，受天气影响大，且电加热能耗高。传统发电是将直流电转化为交流电，再提供给用户使用。此PVT技术有效的将两者结合，系统可以使用太阳能所发的直流电，减少直流变交流和交流变直流的环节，大大增加了太阳能的利用效率，综合利用率可达64%。主要基于太阳能空气源热泵和光伏光热集热器建立太阳能综合利用系

摘要：尽管基于CNNs的backbone在多种视觉任务中取得重大进展，但本文提出了一个用于密集预测任务的、无CNN的的简单backbone——Pyramid Vision Transformer（PVT）。相比于ViT专门用于图像分类的设计，PVT将金字塔结构引入到transformer，使得可以进行下游各种密集预测任务，如检测、分割等。与现有技术相比，PVT有如下优点：（1）相比于ViT的低分辨

PVT系列论文阅读笔记，包含PVTv1和PVTv2。 目录 一、PVTv1 一、引言 二、网络结构 1、 Feature Pyramid for Transformer 2、Spatial Reduction Attention 3、网络结构  三、实验结果 1、图像分类  2、目标检测和实例分割  3、语义分割 二、PVTv2 一、引言 二、网络 1、Overlap

PVT 模块 芯片中会存在PVT模块用于检测芯片的Process Voltage Temperature。 Voltage Temperature好理解，检测电压和温度，但是对于process一直不是很懂，这篇笔记记录process是在芯片中是如何检测的。 首先什么是process？ process是指芯片中的cell比如buf从低/高电平到高/低电平所需的时间，一般指的是cell的延时。为什

编辑：Happy 首发：AIWalker 标题&作者团队 本文是南京大学&港大&南理工&商汤团队针对PVT的升级，针对PVT存在的不足提出了三点改进(1)采用卷积提取局部连续特征；(2)带zero-padding 的重叠块嵌入提取位置信息编码；(3)带均值池化、线性复杂度的注意力层。受益于上述三点改进措施，所得PVTv2取得了显著优于PVTv1的性能，同时具有比Swin更佳的性能。

文章目录 0. 文章说明1. PVT说明2.PVT 插值模式2.1 三次多项式插值(eCUBIC_POLYNOM)2.2 五次多项式插值(eQUINTIC_ON_CUBIC)2.3 七次样条多项式(eSEPTIC_ON_CUBIC)2.4 正弦插值2.4.1 三角正弦插值(eCYCLOID_VELOCITY_MODIFIED1)2.4.2 梯形正弦插值(eCYCLOID_VELOCITY_M

整体架构 整个“金字塔”架构分为4个stage，每个stage内的基础结构是相似的，即： Patch Embedding：目的在于将信息分块，降低单张图的图片大小，但会增加数据的深度Transformer Encoder：目的在于计算图片的attention value，由于深度变大了，计算复杂度会变大，所以在这里作者使用了Special Reduction来减小计算复杂度 具体模

主要问题是模块测GPRS PVT Fail，具体情况如下：   就是这两天遇到一个问题，从上面8960的图可以看出，测GPRS DCS时Falling部分fail了。其实一开始没有发现是这里fail，以为是水平线处超标，然后觉得是电源的电压不稳，换了程控的直流电源、小电池以及加电容等等都没有什么太大的改观，其实Fail的点不在那里，是Falling，这样一来其实问题难度就变小了，改一下Tim